蒸汽旋转涡轮机后,将其冷却并在冷凝器中冷凝回水中。然后将其循环回锅炉,过程自我重复。用于冷却冷凝器内部蒸汽的水来自发电厂的冷却系统。这些系统可以是开放环或闭环。在开环系统中,从湖泊,河流或其他水体中注入水;它冷却冷凝器中的蒸汽并将其送回。在闭环系统中,冷却水被重复使用。一种闭环系统使用冷却塔。从塔中的冷水通过冷凝器管道,回到冷却塔中,在那里蒸发过程会冷却水,然后将其送回冷凝器。塔楼内发生的蒸发会产生巨大的,毛茸茸的白色蒸汽云,有些人误以为烟。
分子动力学仿真是计算材料科学和化学的重要工具,在过去的十年中,它通过机器学习进行了革命。在过去的几年中,机器学习跨性别潜力的快速进步已经产生了许多新的体系结构。在其中特别值得注意的是原子聚类的扩展,它统一了围绕原子密度的描述符的许多早期思想和神经模式间影响(NEQuip),这是一个具有信息的神经网络,具有等效性特征,当时表现出了最先进的精度。在这里,我们构建了一个统一这些模型的数学框架:原子聚类的扩展是扩展的,并作为多层体系结构的一层重新铸造,而Nequip的线性化版本则被理解为对更大的多项式模型的特定稀疏。我们的框架还提供了一种实用的工具,用于系统地在此统一的设计空间中探索不同的选择。通过一系列实验进行了一组Nequip的消融研究,该实验远离域内和外部的精度和平滑的外推离训练数据很遥远,阐明了一些设计选择对于实现高精度至关重要。NEQuip的简化版本,我们称为Botnet(用于身体订购的张量网络),具有可解释的体系结构,并在基准数据集上保持其准确性。
1988 年 12 月,随着中能重离子加速器 (MEHIA)(14 UD Pelletron 加速器)设施的投入使用,该国首次获得了足够高能量的重离子束,适合进行核物理的高级研究。在这一年中,Pelletron 加速器设施周围的四条光束线和相关实验设备的设置已经完成。实验设施包括通用散射室、BGO 伽马射线探测器多重装置、用于放射化学研究的靶辐照设施和基于 CAMAC 的多参数数据采集系统。虽然许多基础核物理研究项目都利用了 Pelletron 加速器设施,但也有几项研究项目是利用 Trombay Van de Graaff 加速器和加尔各答 VEC 的带电粒子束进行的。特朗贝 Cirus 反应堆产生的中子束也用于裂变研究。
摘要:稳态的视觉诱发电位(SSVEP)是脑电图中与事件相关的潜力(EEG),已应用于大脑 - 计算机接口(BCIS)。基于SSVEP的BCIS目前在各种BCI实施方法中在信息传输率(ITR)方面表现最好。规范组件分析(CCA)或频谱估计(例如傅立叶变换及其扩展)已用于提取SSVEP的特征。但是,这些信号提取方法在可用的刺激频率上有限制。因此,命令的数量有限。在本文中,我们提出了一个复杂的有价值的卷积神经网络(CVCNN),以克服基于SSVEP的BCI的限制。实验结果表明,所提出的方法克服了刺激频率的限制,并且表现优于常规的SSVEP特征提取方法。
图 5. 收集或得出的 CO(在 m/z = 28 处检测到)的飞行时间分布。纯氧(O/O 2 )光束(黑色)的 CO 信号已按 0.29 的倍数缩放,以给出在没有任何氮影响的情况下混合氧/氮光束(蓝色)的预测 CO TOF 分布。红色曲线是用混合氧/氮光束检测到的实际 CO 信号。红色分布中的长尾是由于在 m/z = 28 处使用氧/氮光束和纯氮(N/N 2 )光束收集的飞行时间分布形状略有不同(见图 3),这可能是由于两种光束从源室长时间逸出的 N 2 特性略有不同所致。当假设不受氮影响的情况下得出的 CO 信号乘以 1.6 倍时,所得信号幅度与使用混合氧/氮束测得的实际 CO 信号(绿色曲线)的幅度相匹配。