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World File Search System叠层石
基于修改的蒙脱石的杂交纳米复合材料的精心设计为
The objective of this study was to develop hybrid nanoparticles (HNCs) from two monomers, methyl methacrylate (MMA) and butylacrylate (BA), using miniemulsion polymerization method in the presence of Algerian Montmorillonite (AMMT), and different types of surfactants, such as the double-chain cationic didodecyldimethylammonium bromide （DDAB），undecafluoro n-戊酰十氧基乙烯醚（C 5 F 11（EO）10）和混合表面活性剂系统（FSO-100/DDAB）。少见研究，尤其是关于获得去角质杂交纳米颗粒的可能性。在这项研究中，优化了聚合反应的几个参数，并允许得出结论： MMA-CO BA，c）用于采条微型乳化聚合，修饰的MMT充当表面活性剂，并构成了粘土交给粘土的交流，并稳定了微型乳化剂的粒子 - 溶剂界面。粘土的百分比越高，较不稳定的是微型乳液，而其多分散性越高，d）最稳定的纳米颗粒是用AMMT-HTA +重量为0.5％获得的，这是去角质纳米复合材料的特征。添加2％的N六烷烷（N-HD）导致尺寸降低了50％，表明该化合物在微乳液中稳定颗粒的有效性。
人工智能与公司层面的生产力
人工智能 (AI) 通常被视为下一代通用技术，可在众多工业领域快速、深入和深远地应用。新型通用技术的主要特征是能够实现可能提高生产率的新生产方式。然而，到目前为止，只有极少数研究调查了人工智能在企业层面对生产力的可能影响；大概是因为缺乏数据。我们利用企业采用人工智能技术的独特调查数据，并使用德国企业样本估计其生产力效应。我们同时使用横截面数据集和面板数据库。为了解决人工智能采用的潜在内生性，我们还实施了 IV 方法。我们发现人工智能的使用对企业生产力产生了积极而显著的影响。这一发现适用于人工智能使用的不同衡量标准，即人工智能采用的指标变量，以及公司在其业务流程中使用人工智能方法的强度。
花费的锂离子电池的射层回收
锂离子电池（LIBS）在我们的现代世界中已经变得无处不在，自1991年通过Sony Inc.发现以来，从智能手机到电动汽车，更多的一切都提供了更多的动力。市场对Libs的需求迅速增加，原材料价格的不可预测的上升为将来的大规模生产带来了不可避免的障碍。根据报道，在过去的十年中，Lith IUM价格几乎增加了两倍。未来的制造汇总可能会遇到挑战，这也是由于基本要素的全球稀缺（Li，Co和Ni）[1-4]。尽管这些电池提供了令人印象深刻的能量密度，低自减电率，轻巧和效率，但它们的广泛使用引起了人们对环境心理影响和资源耗竭的担忧[5,6]。在这次迷你审查中，我们探讨了回收锂电池以减轻问题和促进可持续未来的重要性。Hydorementallurgy和Py Rometallurgy是用于回收花费的两种主要方法。我们在更多的尾巴中介绍了提到的回收用过的锂电池的方法之一。
芯片的选择性原子层沉积
实现 AS-ALD 的一种常见方法是使用自组装单分子层 (SAM) 作为抑制剂，以优先阻止一种表面材料上的 ALD 而不是另一种。 [7–14] SAM 是一种有机分子，由头部基团（也称为锚定基团）、主链（通过范德华相互作用参与自组装过程）和尾部官能团组成，其中尾部官能团会影响 SAM 形成后的最终表面特性。通过选择仅与特定表面反应的 SAM 分子头部基团，可以实现选择性 SAM 形成。例如，已证实烷硫醇和烷基膦酸可在金属基材上形成 SAM 结构，但不会在 SiO 2 上形成。 [15–21] 通过使用这两种 SAM 分子作为金属表面 ALD 抑制剂，已有多次成功演示在金属/电介质图案的电介质区域上选择性沉积电介质膜（电介质-电介质，或 DoD）和金属膜（金属-电介质，或 MoD）。[7–12,22,23]
量子态测量的储层计算方法
高效的量子态测量对于最大限度地从量子系统中提取信息非常重要。对于多量子比特量子处理器而言，开发可扩展的架构以实现快速和高保真读出仍然是一个尚未解决的关键问题。在此，我们提出使用储层计算作为超导多量子比特系统量子测量的资源高效解决方案。我们考虑一个小型的约瑟夫森参数振荡器网络，它可以以最小的设备开销实现，并且与被测量子系统位于同一平台上。我们从理论上分析了这种设备作为储层计算机的运行，以根据量子统计特征对随机时间相关信号进行分类。我们将该储层计算机应用于联合多量子比特读出的测量轨迹的多项分类任务。对于现实条件下的 2 量子比特色散测量，我们证明了分类保真度可靠地超过最佳线性滤波器，仅使用 2 – 5 个储层节点，同时需要的校准数据少得多 — 每个状态只需几次拍摄。我们通过分析网络动态来了解这一卓越性能，并直观地了解储层处理。最后，我们演示了如何操作该设备以同等效率和轻松校准的方式执行 2 量子比特状态断层扫描和连续奇偶校验监控。该储层处理器避免了其他机器学习框架常见的计算密集型训练，并且可以作为集成低温超导设备实现，用于在计算边缘低延迟处理量子信号。
M13 概念文件第 2 层补充
M13 概念文件（于 2020 年 7 月批准）指出，一旦 M13A 中包含的主题完成 ICH 步骤 1（达成共识），将开始 M13B 主题的开发，一旦 M13B 中包含的主题完成 ICH 步骤 1 ，将开始 M13C 主题的开发。2022 年 12 月，M13A 指南在步骤 2b 中获得 ICH 大会批准。2023 年 3 月，M13B 的补充内容被添加到 M13 概念文件中，以提供有关完成 M13B 所需的范围、时间范围和专业知识的更多信息。M13B 的补充概念文件还指出，一旦 M13A 主题达到步骤 4 或 M13B 主题达到步骤 1 （以较早者为准），将为 M13C 主题添加额外的补充。
防静电工作台垫 2 层 – 光滑表面
接地 应使用足够的接地线，以可靠地满足 EN 61340-5-1 表 3 中工作表面的小于 1 x 10 9 欧姆的要求。行业建议，连续运行的 ESD 垫应以 10 英尺的间隔接地，以允许适当的电荷衰减率。每个单独的 ESD 垫都应接地，接地扣距两端不超过五英尺。
1应变调节的层中心和能量...
图4。MOS 2 /WS 2杂波的压力依赖性电荷和能量转移。（A-B）（a）导带和（b）价带的电荷密度是沿平面方向压力的函数。（c）示意图证明了随着压力增加的电荷密度和电荷转移。直和波浪箭分别表示电荷转移和辐射衰减。（d）MOS 2 / WS 2异质结构的带状电荷密度，与MOS 2（底部） / WS 2（顶）异质结构的侧视图叠加。p1，p2和p3是代表性压力点，在电荷或轨道对传导带中的显着变化分别对应于〜13 GPA，〜22 GPA和〜30 GPA。
储层解决方案 - 储能小册子
储层存储单元是一种模块化的高密度解决方案，是工厂建造和测试以降低项目风险，缩短时间表和削减安装成本的。储层存储单元是使用GE的电池刀片设计构建的，以实现行业领先的能源密度和最小化的占地面积。ge的专有叶片保护单元积极平衡每个电池刀片的安全性，寿命和性能，将电池寿命延长高达15％，并将故障电流降低到5倍。模块化系统具有多个安装和电缆选项，包括PAD或码头，并配置为在项目寿命中使用所有天气功能和高效冷却系统在项目寿命中最大程度地减少运营和维护（O＆M）费用。