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聚乙烯单链热导率的分子动力学研究：应变依赖性和势模型效应
单条聚合物链的热导率是合理设计聚合物基热管理材料的重要因素，而链的应变状态对其影响很大。在本研究中，利用非平衡分子动力学模拟，计算了代表典型聚合物链的单条聚乙烯链的热导率与应变的关系。为了研究不同共价键模型的影响，分别比较了反应性和非反应性势模型（AIREBO 和 NERD 势）的结果。当应变 ε 小到 ε < − 0.03 时，即在轻微压缩下，无论采用哪种势模型，热导率值都相似，且随应变的增加而增加。然而，当应变较大（最高 ε < 0.15）时，这两种势模型表现出截然不同的行为：由非反应性势计算的热导率随应变的增加而不断增长，而由反应性势模型计算的热导率则达到饱和。内部应力和振动态密度的分析表明，饱和行为是由于 C-C 键伸长时共价键力减弱所致，因此反应模型的结果可能更为真实。然而，当 ε > 0.1 时，由于开关函数的影响，反应势也产生了非物理结果，描述了共价键的形成和断裂。目前的结果表明，在研究拉伸应变下的聚合物性能时，必须仔细选择势模型和变形范围。© 2022 作者。除非另有说明，否则所有文章内容均根据知识共享署名 (CC BY) 许可证获得许可 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。https://doi.org/10.1063/5.0095975
1D磁MX3单链（M = Cr，V和X = Cl，Br，I）
阿尔茨海默氏病和相关痴呆症（AD/ADRD）是一个庞大的公共卫生威胁[1]。与非Latinx白人人口相比，黑人/非裔美国人（以下称为黑人）社区的AD发病率不成比例高，它们可能具有更多的危险因素（例如心脏健康问题）[2，3]。AD和风险因素的发生率通常归因于社会文化（例如歧视，种族主义，获得优质医疗保健和教育的机会）以及健康的结构性决定因素（例如，政府程序，政策）[4]和血管，体重指数和遗传因素[3，5-10]。此外，研究表明，黑人成人与非Latinx白人成年人的AD课程，症状严重程度和药物反应不同[3，6]。黑人的人也经历了早期的发病年龄，较少的apoeε4等位基因关联
adb-brief-316-碳化值 - 链碳链。 ...
尼泊尔的温度升高预计将高于全球平均水平。年平均温度预计到本世纪中叶的平均平均升高为2.9°C，在最高排放方案下，到本世纪末，平均范围为2.9至4.3°C，与1986 - 2005的基线周期相比。降水。尼泊尔已经在1天降水的持续时间，强度和频率以及为期5天的降水事件和预测中显着增加。短期和长期的平均年降水量可能会增加。在长期（2036-2065）中，中期（2016- 2045年）的平均年度降水可能会增加2％–6％（2016- 2045年），而年平均降水量可能会增加8％–12％。耦合模型比较项目阶段5（CIMP5）集成模型在所有排放途径下，到2080 - 2099年预计的年度干旱概率至少为10％，干旱概率的增加。河流流量：降水增加将增加平均河流流量；但是，干旱事件的频率和严重程度已经发生，这种趋势将在气候变化下继续。除拉贾普尔以外的所有副标题都由非冰川河喂养，不会受到雪和冰川融化的影响。项目组件对气候和天气状况高度敏感，包括：Rajapur的水的供应非常复杂，这条大型编织的河流的水可用性主要受到东岸流量的可用性的影响；卡纳利河盆地气候变化的长期建模表明，由于温度升高和代表性浓度途径下的降雨平均排放量（RCP）4.5将增加6.4％2046至2070和8.4％2070至2099年。
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摘要：由于技术的进步，学习的各种方法学可能性在教育领域获得了动力，这成为调查的肥沃基础。在这个问题中，这项工作的指导目标出现了，因为以其核心衡量和理解与技术资源相关的神经学习的一些贡献的机会，作为教学学习过程的指标。Neuro -Learning开辟了理解认知过程的方法。首先，对与技术使用相关的神经学习的基础进行了分析，特别是在学生的形成背景下。此外，通过图像（媒体和代表）等数字资源在网络文化中如何进行教学学习的各个方面。为此，研究具有探索性特征，从方法上讲是一项定性研究，得到了书目研究的支持，作为理论支持作者，为这一研究贡献了这一研究。从书目贡献中产生的数据，通过该数据可以得出结论，与技术相关的神经学习可以帮助大量学习，但是需要仔细的计划来提供简化学习的方法。关键字：神经学习；技术；教学实践。
基于环氧链的链酸（PLA）
语义细分是计算机视觉中的核心任务，它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似，这种能力对于场景的场景至关重要。但是，许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短，低分辨率视频。因此，我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本，其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时，高分辨率的真实世界数据。此外，我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能，并讨论未来的含义。关键字
