XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System左叶
苦叶（vernonia杏仁酸）提取物对
该研究研究了Vernonia杏仁核（苦叶）提取物对1M H 2 SO 4溶液中低碳钢腐蚀的影响。减肥方法用于评估影响。研究了不同浓度的提取物（0.1％，0.2％，0.3％，0.4％和0.5％v/v）和温度在303K到333K之间。的发现表明，提取物的存在导致酸性溶液中低碳钢的腐蚀速率降低。通过计算抑制效率来确定抑制程度。最有效的浓度确定为0.5％，在303K的温度下抑制效率为66％。通常，随着温度升高，抑制剂效率降低。抑制的机制涉及在低碳钢表面形成更被动的膜，表明苦叶提取物在预防腐蚀中起着重要作用。
无毒豆科植物叶提取物作为1 M HCl
抽象的重量减少，极化和开路电势方法用于研究中心脑叶叶提取物对304L奥氏体不锈钢UNS S30403在1 M盐酸中的腐蚀抑制作用。根据极化曲线，热力学和激活参数，这种无毒提取物的表现为混合型抑制剂。体重减轻的计算和电位动力学极化研究都表明1.2 g L -1是叶提取物的最佳浓度。虽然减肥方法在最佳浓度下浸入10和60天后的抑制效率为86.84和75.00％，但极化研究显示，在303和333 K时，极化效率分别为93.08和98.66％的抑制作用。根据Langmuir的吸附等温线，提取物分子粘附在UNS S30403表面上。通过SEM，EDX和XRD测量确认了在UNS S30403表面上的保护膜的存在。叶提取物的抑制作用被认为是提取物浓度，浸入时间和温度的函数。FTIR分析表明，奥氏体不锈钢UNS S30403与Centrosema pubescens叶提取物的分子之间存在相互作用。
自然叶提取物作为绿色抑制剂的潜力
摘要：使用电二酸溶液中低碳钢腐蚀的Abelmoschus esculentus和柑橘的最大值叶提取物的抑制和热力学行为，使用了预二动力学极化曲线的测量和电化学障碍镜（EIS）技术。傅里叶变换红外光谱（FTIR）用于识别提取物中存在的生物活性成分和官能团。在任何给定的浓度下，Abelmoschus esculentus叶提取物作为0.5 m HCl溶液中低碳钢的腐蚀抑制剂比柑橘糖叶提取物更有效。电位动力学极化曲线表明，这两种叶提取物在0.5 M HCl溶液中充当碳钢的混合型抑制剂。阻抗反应表明腐蚀过程在激活控制下进行。这些植物叶提取物的抑制取决于扫描电子显微镜（SEM）和能量分散X射线光谱法（EDS）证实，提取物的化学成分的吸附。
有效的批处理贝叶斯优化...
摘要 - Bayesian优化是模拟电路合成的有前途的方法。但是，贝叶斯优化框架的顺序性质显着限制了其充分利用现实世界计算资源的能力。在本文中，我们提出了一种通过多目标采集函数集合（MACE）进行有效的可行贝叶斯优化算法，以进一步加速优化过程。通过对改进概率（PI），预期改进（EI）和较低置信（LCB）的帕累托阵线进行抽样查询点，我们结合了最新的艺术习得功能的利益，以实现探索和剥削之间的精致折衷和无限限制的优化问题之间的脆弱交易。基于此批处理设计，我们进一步调整了约束优化问题的算法。通过将优化过程分为两个阶段，并首先关注找到初始可行点，我们设法获得了有关有效区域的更多信息，并可以更好地避免在不可行的区域周围采样。达到了第一个可行点后，我们通过对收购函数集合采用特殊设计的惩罚术语来赞成可行的区域。实验结果定量地表明，与批处理大小为15时，与差分进化（DE）相比，我们提出的算法可以将总体仿真时间减少到74倍（DE）。对于受限的优化问题，与基于加权的基于预期改进的贝叶斯优化（WEIBO）方法相比，我们提出的算法可以将优化过程高达15倍，当批处理大小为15时。
COVID-19 患者的治疗： - Justicia adhatoda 叶......
根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，目前有 200 多种化合物已注册为 COVID-19 药物进行临床试验。但是，到目前为止，寻找针对这种病毒的潜在药物的工作仍在进行中，需要付出更多努力。在目前的研究中，我们根据受影响体内病毒载量的不同阶段和病毒在宿主体内生命周期的不同阶段，为对接测试建模/选择药物/类药物化合物。当然，我们对这种病毒感染机制以及不同蛋白质和酶在其宿主体内完整生命周期中的作用知之甚少。我们根据迄今为止从不同案例研究和科学报告中获得的有限知识制定计划。我们分析了感染者的结构、感染源和方式、感染部位以及观察到的症状影响。由于 COVID-19 病毒感染的详细机制尚不清楚，我们遵循了病毒在生物体内传播的常见方式。不同案例研究的报告 [ 6-8 ] 用于为我们的研究做出潜在的假设。
蓝叶能源可再生能源私人有限公司
蓝叶能源可再生能源私人有限公司（BLERPL）正在印度中央邦的阿加尔马尔瓦区建立一座 200 兆瓦的混合发电厂，其银行信贷评级考虑了 BLERPL 是蓝叶能源亚洲私人有限公司（BLEA）的全资子公司这一强大母公司背景。BLEA 由麦格理资产管理管理基金所有，致力于在亚洲建立陆上可再生能源项目。该评级的优势还在于，该公司与印度最大的电力贸易公司之一签订了全部产能的长期购电协议（PPA）。根据 PPA，无论销售价格如何，BLERPL 都将获得最低电价，如果贸易商销售时的实际电价高于最低电价，则有收益分享机制。除 PPA 外，该公司还与一家全球科技公司签订了长期承购协议，以固定价格出售环境属性。考虑到最低电价和环境属性的销售价格，该项目的最低电价在前 15 年将接近每单位 3.6 卢比。CARE Ratings Limited（CARE Ratings）在其基本情况下预计该公司在前 15 年的实际实现收益约为每单位 4.0 卢比，预计覆盖率指标将很强劲，这反映在平均 DSCR 约为 1.25 倍上。PPA 中的授权条款（例如锁定期、信用证形式的付款保障机制和终止付款）是必要的保障措施。然而，由于项目处于实施阶段，评级因执行风险而受到限制。截至 2024 年 11 月底，该公司已发生预计成本的约 47%。据管理层介绍，该项目预计将于 2025 年 6 月 30 日投入使用。公司是否有能力在不超支的情况下执行该项目，将成为公司信用监测的关键指标。此外，由于该项目拟通过 73.8:26.2 的债务-股权组合融资，预计公司的资本结构将得到充分利用，这可能会导致预计前几年的总债务/EBITDA 超过约 5.6 倍。此外，由于批准贷款的利率本质上是浮动的，因此该项目面临利率波动风险。CARE 评级还将项目现金流暴露于不利的天气条件变化和资产集中风险（因为全部产能都位于一个州）考虑在内。
与贝叶斯（Co-）飞行员的实验计划
在这次演讲中，我将讨论我们最近将贝叶斯ML工具整合到实验实验室工作流程中的一些努力。通过用专家知识增强ML以改善决策来解决数据限制。使用合成化学和共轭有机材料发现的示例，该讨论将强调ML支持基于实验室决策的机会和挑战。
用机器学习模型检测棉叶疾病
本研究旨在使用机器学习（ML）模型将四个棉花叶的数据集准确地分类为感染或健康。细菌疫病，卷曲病毒，叶片和健康叶子被用作研究的数据集。mL是检测棉叶疾病的有用工具，可以最大程度地降低疾病率。问题在于，如果没有机器学习技术，检测疾病的疾病是非常困难的，那么就提出了机器学习模型并测试所提出模型的准确性，使用了混淆矩阵概念。研究人员已经通过使用（ML）模型进行了研究工作来诊断疾病，但其研究的缺点是不同（ML）模型给出的结果不准确。该研究的目标是使用传统技术在早期阶段鉴定影响棉花植物的疾病。但是，利用各种图像处理技术和机器学习算法（包括卷积神经网络）被证明有助于诊断疾病。这种技术方法可以简化发现叶片受损的发现，并最大程度地减少农民在发现这些疾病方面的努力。棉花是一种大规模生产的天然纤维，它在整体农艺土地的2.5％上生长。发现棉花叶疾病对于维持农作物的生产力并为农民提供可靠的收入至关重要。混淆矩阵是n x n矩阵，用于评估分类模型的性能，其中n是目标类的数量。矩阵将实际目标值与机器学习模型预测的目标值进行了比较。该技术具有四个参数，可以测试我的研究工作中给出的结果的准确性。