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VMAC和Stealth Power推出了NTEA工作卡车周的E30电池电动旋转螺丝空气压缩机
•行业最轻的30 CFM电动空气压缩机 - 仅重393磅，可节省80磅的重量，而不是竞争对手的系统。•行业最小的足迹 - 仅需要22英寸平方，比竞争对手的系统小40％。•行业最长的每次收费运行时间 - 高级NMC电池技术在全空输出时提供长达75分钟的运行时间，比竞争对手的系统提高了92％。•超级操作 - 在21英尺处的64 dB运行，大大降低了工作现场的噪声污染。•零排放 - 消除了对车辆发动机的依赖，从而增强了可持续性的努力。•隐形智能集成 - 可选数据收集模块（DCM）提供实时性能监视，车队优化和预测性维护。
Catalog 20250210-压缩版 - Ananda Drive
无论您是在艰难的小径上还是在乡村巡游，M5200都会提供无与伦比的表演。M5200中驱动器电动机旨在提升徒步爱好者的ebike体验。轻巧而紧凑，由于其镁合金电动机外壳，它具有75nm的扭矩和创新功能，例如可选的Enviolo Automatiq自动转换系统，可提供平稳而安静的性能。
压缩空气储能系统的热力学模拟
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
用于压缩空气储能的多级径向流泵-涡轮：实验分析与建模
用于压缩空气储能的多级径向流泵涡轮机：实验分析和建模 Egoï Ortego 1,2 , Antoine Dazin 1 , Frédéric Colas 3 , Olivier Roussette 1 , Olivier Coutier Delgosha 1,4 , Guy Caignaert 1 1 Univ.里尔、法国国家科学研究院、ONERA、巴黎高科艺术与工学院、里尔中央理工学院、UMR 9014-LMFL - 里尔流体力学实验室 - Kampé de Fériet，F-59000，里尔，法国。 2 MINES ParisTech-PSL 研究型大学-CES，法国帕莱索 3 Univ.里尔，巴黎高工学院，里尔中央理工学院，HEI，EA 2697 - L2EP - 电工技术与电力电子实验室，F-59000 里尔，法国 4 Kevin T. Crofton 弗吉尼亚理工大学航空航天与海洋工程系，弗吉尼亚州布莱克斯堡 24060，美国 摘要 近年来，能源格局演变引发了网络管理问题，例如可再生生产来源的日益整合，这些变化刺激了与电网相连的存储系统的不断发展。在现有的存储技术中，水气系统似乎提供了一种清洁、廉价的能源存储解决方案。本研究分析了使用旋转动力可逆泵/涡轮的闭式循环空气-水直接接触积累系统。使用独特的能量转换机器和易于回收的材料可以实现经济高效、环保且使用寿命长的存储技术。本文重点介绍该系统在实验室环境中的实验实现与分析，以及其多物理动态行为的建模。为了应对系统多变的运行条件，成功测试了两种不同的液压机实时控制策略。最后讨论了整体系统效率。效率控制策略实现了31%的往返效率，功率控制策略分别使充电和放电模式下的交换功率精度达到5%和23%。多物理动态模型导致涡轮机模式加速度预测的误差为 4%，这表明这种建模方法对于此类瞬态系统具有重要意义。术语符号希腊符号和运算符定容比热容 (J/(kg.K))Δ差
安全食品生产的压缩空气过滤技巧
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压力下的癌症：管理恶性脊髓压缩
迈克尔·麦凯（Michael McKay）教授最初接受了辐射肿瘤学的培训，然后从悉尼大学获得了博士学位，并从新南威尔士大学获得了医学博士学位。接下来，他在鹿特丹的细胞生物学和遗传学系接受了国际人类的癌症遗传学博士后研究金。在这里，他发现了几个人类基因，这些基因参与了人体对辐射的反应，这是他在澳大利亚墨尔本的Peter MacCallum癌症中心的转化研究平台的核心。他是该机构DNA维修实验室的负责人，已有13年了，在此期间，他建立并指导了Peter Mac家族癌症中心。后来他在澳大利亚国立大学和皇家堪培拉医院工作，在那里他担任辐射肿瘤学和分子医学教授的职位。 此外，他是悉尼大学的临床教授，目前是塔斯马尼亚大学的名誉教授。后来他在澳大利亚国立大学和皇家堪培拉医院工作，在那里他担任辐射肿瘤学和分子医学教授的职位。此外，他是悉尼大学的临床教授，目前是塔斯马尼亚大学的名誉教授。
通过基于字符串压缩∗
可以使用不保留文本结构的模型或使用保留文本结构的模型来表示文本数据集。我们的差异是，根据数据集的性质，可以使用一个模型来保留文本结构的优势，而不是该模型的模型，而Viceversa则可以使用。关键是根据数据集本身确定表示术数据集的最佳方法。在这项工作中，我们建议通过基于字符串压缩组合文本失真和算法聚类来研究此问题。具体来说，作者先前开发的一种失真技术逐渐破坏文本结构。之后，基于字符串组合的聚类算法用于分析失真对文本中包含的信息的影响。在文本数据集和人工生成的数据集上进行了几项实验。结果表明，在强大的结构数据集中，随着文本结构被严格破坏，聚类结果恶化。此外，他们表明，使用一个可以选择左字节符号大小的压缩机有助于确定数据集的性质。最后，结果与基于多维投影的方法形成鲜明对比，并获得了类似的结论。
对多阶段轴向压缩机空气动力学的深度学习建模和建立变化
深度学习对物理模拟（例如计算流体动力学）的应用最近引起了人们的兴趣，并且在不同领域中证明了它们的生存能力。但是，由于高度复杂，湍流和三维流，尚未证明它们可用于涡轮机械应用。用于燃气轮机应用的多阶段轴向压缩机代表了一个非常具有挑战性的情况，这是由于几何和操作变量的流场回归的高差异性。本文展示了深度学习框架的开发和应用，以预测多阶段轴向压缩机的流动场和空气动力学性能。一种基于物理的降低性降低方法解锁了流场预测的潜力，因为它将回归问题从非结构化的问题重新构建为结构化的问题，并减少了自由度的数量。与传统的“ Black-Box”替代模型相比，它通过识别相应的空气动力学驱动程序来为整体性能的预测提供解释性。该模型适用于制造和建造变化，因为已知相关的性能散布对CO 2排放产生重大影响，这构成了巨大的工业和环境相关性的挑战。事实证明，所提出的体系结构可实时实现与CFD基准的准确性，以实时与工业相关的应用。部署的模型很容易集成到燃气轮机的制造和建造过程中，从而提供了通过可行和可解释的数据来分析评估对性能的影响的机会。
引用：Meng Yz，Lu Y，Zhang PF等。高频增强的超快压缩摄影。 Opto-Electron Adv 8，240180（2025）。
单发超快压缩成像（UCI）是研究物理，化学或材料科学方面的超快动力学的有效工具，因为其高框架速率出色和较大的框架数。但是，由于其不均匀的Sampling间隔，在传统UCI中使用的随机代码（R-代码）将导致覆盖高频信息的低频噪声，这在大型重建的忠诚度中是一个巨大的挑战。在这里，提出了高频增强的压缩活性摄影（H-CAP）。通过统一R代码的采样间隔，H-CAP以随机均匀采样模式捕获超快过程。这种采样模式使高频采样占主导地位，这极大地抑制了由R代码引起的低频噪声模糊，并实现了图像增强的高频信息。分别通过成像光学自我对焦效果和静态对象来验证H-CAP的出色动态性能和大型重建能力。，我们将H-CAP应用于双脉冲诱导的硅表面消融动力学的空间表征，该动力学以300 ps的单次射击在220帧之内进行。H-CAP提供了一种高保真成像方法，用于观察具有大帧的超快不可重复的动态过程。
QFib：快速高效的脑纤维束压缩
摘要 扩散 MRI 纤维追踪数据集可以包含数百万条 3D 流线，它们的表示可能需要数十 GB 的内存。这些流线集称为纤维追踪图，通常用于临床操作或研究。它们的大小使得它们难以存储、可视化、处理或通过网络交换。我们利用通常的追踪算法获取流线的方式，提出了一种非常适合纤维追踪图的新压缩算法。我们的方法基于单位矢量量化方法与空间变换相结合，可实现较低的压缩和解压缩时间以及较高的压缩比。例如，11.5 GB 的纤维追踪图可以压缩为 1.02 GB 的文件，并在 11.3 秒内解压缩。此外，我们的方法允许压缩和解压缩单个流线，从而无需在处理繁重数据集时使用昂贵的核外算法。最后，我们开辟了一条实时压缩和解压缩的方法，用于处理更大的数据集，而无需大量 RAM（即核心处理）、更快的网络交换和更快的可视化或处理加载时间。