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AI学习数据质量提升支持工具
AI学习数据质量改进支持工具将物体检测中误识别或未检测的原因可视化，从而轻松提高识别率。 通过在深度学习过程中使用此工具，可以缩短使用 RZ/V 系列的视觉 AI 应用程序的开发时间。
sc tokai应用物理学会学术演讲（JSAP SCTS 2014）
简介：在过去的几十年中，碳纳米材料（例如碳纳米纤维（CNF）和石墨烯）由于其宏伟的特性而引起了强烈的科学兴趣[1，2]。关于石墨烯的大部分研究都是针对合成高质量和大面积石墨烯方法的探索。有希望的方法是脉搏激光沉积和化学蒸气沉积。虽然在理解石墨烯合成方面已经取得了重要成就，但它们的形成机制尚不清楚。现场技术的最新进展现在为研究原子水平研究固相相互作用的新可能性提供了新的可能性。在这里，我们报告了通过原位透射电子显微镜（TEM）直接观察到铜含有铜纳米纤维（CU-CNFS）的结构转化。实验：使用kaufmann型离子枪制造Cu-CNF（iontech。Inc. Ltd.，模型3-1500-100FC）。所使用的样品是尺寸为5x10x100 µm的市售石墨箔。通过在CNFS生长过程中连续供应Cu，在室温下用1 keV ar +离子辐射石墨箔的边缘。在其他地方详细描述了离子诱导的CNF生长机理的细节[3]。然后将Cu-CNF安装在200 kV的TEM（JEM2010，JEOL CO.，JEOL CO.）的阴极微探针上，并研究了Cu-CNFS向石墨烯的结构转化，在电流 - 电压（I-V）测量过程中进行了研究。结果和讨论：在I-V测量过程中，高温是通过Cu-CNF结构中的Joule加热获得的。焦耳CNF的加热导致其表面石墨化，最后在转化为严重扭曲的石墨烯中。tem图像表明，最初，CNF在本质上是无定形的，而I-V过程中的电流流动引起了CNF的晶体结构的急剧变化，形成了石墨烯的薄层（1-3层）。作为结果，在产生的电流大大增加的情况下，改进了结构的电性能，比初始值高1000倍（从10 -8到10 -5 a）。该过程采用三个步骤进行：Cu纳米颗粒的聚集，无定形碳扩散到Cu中，以及在进一步加热下的Cu纳米颗粒的电迁移。
dnr 30 天公告
项目描述：FW-33016 将在泄洪道内挖掘一个大约 ¶ 深、¶ 宽的滞留池，从该池向白水河地下埋设一条“雨水管道”，并从新商业设施地下铺设一条“卫生下水管道”。将沿白水河北岸建造一个雨水排放口结构，预制端段将与河岸坡度相符，并在端段底部设置一个能量消散器，由护堤衬砌的渠道组成。为池塘挖掘的填土将用于泄洪道外的新商业设施。填土将从河岸顶部向后退¶，最终的最低地板标高为¶ NAD88。项目地点：27997 Moore Dr. 和 28051 Moore Dr.，位于 I-74 169 号出口附近，靠近西哈里森
约翰逊堡 6 天预报
3天前 — 最低温度：77F/25C 最高温度：100F/38C 最低温度：75F/24C 最高温度：97F/36C 最低温度：64F/18C 最高温度：95F/35C 最低温度：68F/20C 最高温度：93F/34C 最低温度：70F/21C 最高温度：90F/32C 最低温度：72F/22C 最高温度：81F/27C。
应对策略：7 天挑战
时刻。青少年和成年人需要健康的应对策略来帮助他们应对艰难的情绪、挫折和日常的起起落落。健康应对策略的一些例子包括听音乐、涂色和深呼吸。通过参与这些活动，我们可以学会随着时间的推移调节自己的情绪，而不是在心烦意乱时以更消极的方式表现出来。
电力存储的持续时间（天）
See also Nick Schlag (E3): https://www.utilitydive.com/news/moving-beyond-rules-of-thumb-for- smart-cost-effective-storage-deployment/553674/
