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World File Search System倾斜
磁场对倾斜渗透表面上的嗜热微极流体流动的影响：数值研究
摘要。研究人员报告了近年来了解技术和工业过程的许多数值和分析工作。微电子，热交换器，太阳系，能量发生器只是热和传质流的最新应用。在本研究工作中研究了倾斜的渗透性表面上微极流体在倾斜的渗透表面上的二维稳定不可压缩的MHD流动，而热辐射在热辐射效应下的贡献是作为加热源。由于这种侵扰，发展了基于能量，动量，角动量，质量和浓度的问题方程的数学模型。为了将当前问题转换为无量纲的普通微分方程，已经分配了非二维变量。进化的数学模型在Mathematica中的第4阶R-K方法求解器以及第4阶R-K方法求解器以及Mathematica中的第四阶数学求解。通过数字和表显示和分析结果。最后，将皮肤摩擦，Nusselt和Sherwood编号用于不同的参数因子。为了验证此问题中使用的数值方法的准确性，我们将数值结果与可用发现进行了比较，很明显，当前工作的结果与文献中报道的结果非常吻合。改善嗜热，辐射因子和施密特数的值会降低速度。温度曲线随着粘性耗散参数的增加而增强。辐射参数的较高值，嗜热参数，微连续性在平面表面附近增加，并逐渐降低远离平面表面。浓度的曲线通过增加嗜热参数和施密特数来减少。 皮肤摩擦和传质率的曲线降低了磁场，热辐射和施密特数值。浓度的曲线通过增加嗜热参数和施密特数来减少。皮肤摩擦和传质率的曲线降低了磁场，热辐射和施密特数值。
ITU和WSIS活动提供全球数字紧凑型（GDC）目标人工智能驱动倾斜传感器的智能...
开发倾斜传感器设备，以监视饮酒任务期间玻璃方向，从而为中风幸存者提供实时反馈。设备使用陀螺仪和加速度计跟踪玻璃倾斜，并通过颜色编码的LED系统提供警报。旨在增强电动机控制和减少溢出物，该设备旨在通过向用户提供即时，可行的反馈来改善康复结果。
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P2C合作伙伴已承诺到目前为止已超过60B US，到2026年底的目标为100B。Ungis汇集了40个机构。WSIS，年度论坛平台，拥有超过50,000人的社区
研究生和学生模型使用说明书
* - 操作时，当支腿部分达到水平位置时，ACHEEVA® 将停止倾斜。如果您希望倾斜超过水平位置，请松开按钮并再次按下以通过该位置。如果 ACHEEVA® 太低而无法倾斜而不会发生潜在碰撞，则按下按钮时会发出警告音。为防止这种情况，应使用将高度调整到适当的水平以使倾斜工作。
探索 Sunrise Medical 移动底座和 Leckey 模块化座椅系统，找到完美的组合
• QUICKIE Iris 的“空间旋转”技术是通过摇杆系统实现的，而不是传统的单枢轴倾斜。这意味着用户的重心始终位于椅子的中心，因此无论倾斜程度如何，底座都是稳定且易于操纵的。摇杆系统还允许更平稳的倾斜机制，这意味着与通常不稳定且不受控制的单枢轴倾斜相比，它不太可能引起用户的认知或音调反应。
倾斜外壳中使用辅助流体代替纳米 PCM 的热能存储系统的传热改进：比较研究
摘要。现代热能存储 (TES) 系统依赖于寻找一种低成本的方法来改善传热。在本分析中，将同时添加 CuO 纳米颗粒和倾斜外壳与一种新方法进行了比较，该方法使用水作为补充流体，利用 PCM 和补充流体之间的密度差异来改善熔化过程。油酸被选为水中不混溶的 PCM，这会导致 PCM 和辅助流体在熔化过程结束时完全分离，从而可用于更多额外的 TES 循环。通过将水作为较重的材料直接放在油酸上方，熔化的油酸在外壳底部被水取代，因为水的密度比油酸大。首先，研究在具有不同倾斜度 0°、45° 和 90° 的外壳中添加 1% 和 2% 的 CuO 纳米颗粒以确定能量存储率。使用连续性、动量和能量方程来制定 TES 系统的数学模型。下一步，分析组合系统的熔化过程，以确定组合系统与倾斜外壳中包含 CuO 纳米颗粒的系统相比的能量存储率。将组合系统与倾斜外壳中纳米 PCM 的最佳情况进行比较，发现使用辅助流体的系统的能量存储率高出 1.396 倍。
六足机器人模拟器中的倾斜错觉导致航空公司飞行员对人工地平线做出错误反应
目标：我们测试六足模拟器中的某个程序是否会导致航空公司飞行员对倾斜角（即“倾斜”）做出错误的假设以及对姿态指示器 (AI) 做出错误的解释。背景：倾斜对解释错误的影响此前已在非飞行员中得到证实。飞行中，由于误导性的滚转提示（空间定向障碍）可能会出现错误的假设。方法：飞行员（n = 18）进行了 36 次试验，要求他们仅使用 AI 滚转至机翼水平。在显示 AI 之前，他们会收到滚转提示，在大多数试验中，提示与 AI 倾斜角方向相匹配，但在倾斜相反条件下（四次试验），提示方向相反。在基线条件下（四次试验），他们没有收到滚转提示。为了测试飞行员是否对 AI 做出反应，AI 有时会在倾斜水平条件下（四次试验）按照滚转提示显示机翼水平。结果：总体而言，飞行员在倾斜-相反条件下（19.4%）犯的错误明显多于基线条件（6.9%）或倾斜-水平条件（0.0%）。倾斜-相反条件下的学习效果明显，因为 38.9% 的飞行员在第一次接触这种条件时犯了错误。经验（即飞行小时数）没有显著影响。结论：倾斜程序可有效诱导飞行员的 AI 误解和控制输入错误。应用：该程序可用于空间定向障碍演示。结果强调了明确的显示的重要性，它应该能够快速纠正由于空间定向障碍而导致的错误假设。