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家庭堆肥 让我们分解一下
在最佳条件下，完整的堆肥周期会经历三个不同的阶段。第一阶段仅持续几天，在此期间，必需的细菌和真菌将爆发性增长。第二阶段将持续几天到几个月，具体取决于系统的大小。在此阶段，堆肥物质的温度应至少达到 40 度，最高可达 70 度。高温对于杀死有害病原体至关重要。第三阶段可能需要几周或几个月，对于堆肥的固化或成熟至关重要。
N2O分解现象及其在…中的应用
本综述旨在分析一氧化二氮在太空推进中所有可能的应用。在概述其主要的物理和热性质之后，总结了 N 2 O 的分解行为，强调了催化剂对促进反应的重要性。报告了其作为绿色推进剂在单推进剂系统中的应用，并与过氧化氢作为肼的可能替代品进行了比较。报告了其作为液体双推进剂系统中的氧化剂的行为和性能，其中将其与不同的碳氢化合物结合以了解与 H 2 O 2 相比，它是否是肼衍生物和四氧化二氮的高毒性组合的合适的绿色替代品。最后，概述了 N 2 O 在混合火箭发动机中的不同应用，重点介绍了不同颗粒组合之间的回归率和燃烧性能的差异。
量子热力学的施密特分解方法
摘要：发展量子系统的自洽热力学理论对现代物理学至关重要。尽管它在量子科学和技术中发挥着重要作用，但目前还没有统一的形式来描述一般自治量子系统中的热力学，许多基本问题仍未得到解答。沿着这个思路，大多数当前的努力和方法将分析限制在近似描述和半经典状态的特定场景中。在这里，我们提出了一种基于众所周知的施密特分解来描述任意二分自治量子系统热力学的新方法。这种形式提供了一个简单、精确和对称的框架来表达相互作用系统之间的能量，包括超出标准描述范围的场景，例如强耦合。我们表明，这一过程可以直接识别适合表征物理局部内部能量的局部有效算子。我们还证明这些量自然满足通常的热力学能量可加性概念。
AHRTI-9021 制冷剂分解项目 RFP.pdf
AHRTI 工作说明 AHRTI-EPA 项目名称 使用氢 (H2) 和二氧化碳 (CO2) 化学反应转化技术评估制冷剂破坏技术 关于 AHRTI 空调、供暖和制冷技术研究所 (AHRTI) 是一个非盈利组织，旨在开展公共利益科学研究。AHRTI 的使命是促进技术应用研究，以改进产品、系统和控制，造福供暖、通风、空调、制冷 (HVACR) 和热水领域的广大公众。AHRTI 是与空调、供暖和制冷研究所 (AHRI) 相关的实体。AHRI 是一个全国性贸易协会，代表全球行业内的 HVACR 和热水设备制造商。背景
分解孤岛：提高供应链效率
全球供应链的复杂性日益增强，扩大了孤岛所带来的挑战，这些挑战分散了数据并破坏了不同部门的信息流。本文探讨了企业资源计划（ERP）集成和自动化如何通过分解这些筒仓来提高供应链效率的关键解决方案。ERP系统统一采购，库存管理，生产和分销，提供实时数据可见性并促进整个供应链的协作。自动化通过AI，IoT和机器人过程自动化等技术，通过简化操作，减少人为错误并促进预测分析以获得更好的决策来进一步加速这种转变。本文还研究了驱动ERP集成和自动化的技术，例如用于透明度的区块链，用于无缝数据交换的云计算以及智能自动化，以增强决策能力。通过现实世界中的案例研究，我们重点介绍了公司如何成功实施ERP驱动的自动化以克服传统系统的挑战并提高绩效。我们解决了共同的实施障碍，包括数据迁移问题和系统复杂性，为启动ERP集成项目的组织提供实用策略。最后，我们展望未来的趋势，包括超级自动化和AI驱动的ERP系统，以及它们塑造更有效，可持续的供应链的潜力。通过接受这些进步，企业可以在日益相互联系的全球市场中优化运营，降低成本并保持竞争力。
量子机械操作员的光谱分解
在这项工作中，检查了频谱定理在量子力学中进行自相关算子的应用。虽然经典物理学提供了描述相空间变量的确定性演变的不同方程（以牛顿定律的形式），但量子力学会演变出更抽象的波函数，这是量子希尔伯特空间的元素。发现相位空间变量的测量概率（可观察到的），可观察到可观察到的可观察到的可观察到相应的Hilbert空间上的自动接合操作员。量化运算符的规格分解提供了有关可观察到的可能值的信息。此外，可观察到的量子谱的不同部分将显示为不同的状态类型，这将通过具体示例来证明这一想法。最后，探索了光谱定理的不同公式，包括投影值评估的度量和分辨积分方法。这些不同的配方将进一步了解量子机械状态的物理理解。
IBM Qiskit 上的 RSA 质因数分解
近年来量子计算的发展对 RSA 公钥密码系统构成了严重威胁。RSA 密码系统的安全性从根本上依赖于数论问题的计算难度：素数分解（整数因式分解）。Shor 的量子因式分解算法理论上可以在多项式时间内解答计算问题。本文使用 IBM Qiskit 对 Shor 的 RSA 素数分解量子因式分解算法进行了实验和演示。根据用户时间和成功概率评估了量子程序的性能。结果表明，RSA 公钥中更重要的公共模数 N 提高了因式分解的计算难度，需要更多的量子位才能解决。进一步增强 Shor 的 oracle 函数的实现对于提高成功概率和减少所需的尝试次数至关重要。
分解方法的稀疏时空脑 -
摘要 - 准确的技术在解决大量数据的各种问题方面具有无限的作用。但是，这些技术尚未显示出处理脑信号的脑部计算机界面（BCIS）的竞争性能。基本上，脑信号很难大量收集，特别是在自发的BCI中，信息量将很少。此外，我们猜想任务之间的高空间和时间相似性增加了预测的困难。我们将这个问题定义为稀疏条件。为解决此问题，引入了分解方法，以允许该模型从潜在空间中获得不同的表示。为此，我们提出了两个特征提取器：通过对抗性学习作为发电机的对抗性学习进行训练；特定于类的模块利用分类产生的损失函数，以便使用传统方法提取功能。为了最大程度地减少班级和类别特征共享的潜在空间，该模型是在正交约束下训练的。因此，将脑电图分解为两个独立的潜在空间。评估是在单臂运动图像数据集上进行的。从结果中，我们证明了分解脑电图信号允许模型在稀疏条件下提取富裕和决定性的特征。
矩阵和相关的能量分解定理...
电子邮件：a.mohammadi@ipm.ir†瑞士EthZéurich组合算法理论。电子邮件：phamanhthang.vnu@gmail.com•瑞士EthZéurich计算机科学系。电子邮件：yitwang@student.ethz.ch