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二氧化锰的电化学性能（...
使用合作方法合成二氧化锰（MNO2）纳米颗粒，其结构，光学和电化学性质被系统地表征。透射电子显微镜（TEM）表明，MNO2纳米颗粒表现出明确的形态，尺寸分布均匀。X射线衍射（XRD）分析证实了材料和拉曼光谱的晶体性质进一步支持MNO2相的鉴定。傅立叶转换红外（FTIR）光谱证明了特征官能团的存在，而紫外线可见（UV-VIS）光谱估计的光条间隙为2.9 eV。热重分析（TGA）强调了MNO2的热稳定性，观察到最小的体重减轻高达800ºC。使用环状伏安法（CV）和电化学阻抗光谱（EIS）评估电化学性能，以10 mV/s的扫描速率揭示了236.04 f/g的高特异性电容。这些结果表明，MNO2纳米颗粒具有出色的电化学性能，使其成为能源储能应用的有前途的候选人。关键字：锰二氧化碳，共同沉积法，电化学性能，储能应用。
国防局标准履带式车辆柴油发动机性能测试方法的一般规则
发动机系数 fm 适用于 q c 在 37.2 至 65.0 mg/(L·cycle) 范围内的情况，为 37.2 mg/(L·cycle)
固定翼性能 - USNTPS 校友会
1.7 性能飞行测试条件和飞行员技术 1.11 1.7.1 姿态飞行 1.11 1.7.2 配平镜头 1.12 1.7.3 测试条件 1.12 1.7.4 稳定平衡条件 1.13 1.7.5 不稳定平衡条件 1.13 1.7.6 非平衡测试点 1.14 1.7.7 能量管理 1.15
揭秘 AI IO 性能
简介 硬件和软件技术来来去去，但工作负载除了速度越来越快之外，并没有发生太大变化——直到人工智能深度学习 (DL) 流行起来。如果有一种新的工作负载正在改变企业 IT，那就是 DL。DL 和支撑它的神经网络从研究实验室中诞生，并迅速跃居过去 30 多年来不断发展的其他人工智能功能的前沿。毫不奇怪，企业组织打算采用 DL 技术来解决以前无法解决的业务问题。生产环境中 DL 的主要领域是计算机视觉、推荐引擎和自然语言处理。然而，生命科学中的许多特定问题（例如）也是使用神经网络解决的。尽管如今人们对 AI DL 训练和推理有了很好的理解，但执行 DL 所需的 IO 活动或带宽仍存在许多误解。本文试图揭开 DL IO 的神秘面纱。在这里，我们将回顾训练和推理的 DL 存储 IO 需求，包括并行处理要求，并将展示一些 DL 训练和推理 IO 示例。
纽约州热泵性能技术研究
表 1-1. 研究目标、研究问题和方法 ...................................................................................................... 2 表 2-1. 每种数据收集模式的采样方法 .............................................................................................. 9 表 2-2. 样本目标和已完成的数据收集 ............................................................................................ 11 表 2-3. 数据收集摘要 ...................................................................................................................... 13 表 2-4. 量化 BEFLH 的核心 M&V 方法 ............................................................................................. 18 表 3-1. 2019-20 年研究期间的 ccASHP 安装活动 ............................................................................. 21 表 3-2. ccASHP 节省变量和来源的摘要 ............................................................................................. 22 表 3-3. 场所级 ccASHP 加热分析损耗 ............................................................................................. 27 表 3-4. ccASHP 场所级分析方法选择 ............................................................................................. 28 表 3-5. 场所级和 M&V 分析方法之间的加热 EFLH 比较 ................................................................................. 29 TRM 预测和基于 M&V 的 ccASHP 供热负荷系数比较 .............................................................. 29 表 3-7. 按系统类型划分的基于 M&V 的 ccASHP 供热负荷系数 ............................................................................. 30 表 3-8. 按负荷分类划分的基于 M&V 的 ccASHP 供热负荷系数 ............................................................................. 30 表 3-9. 场所级和 M&V 分析方法之间的制冷 EFLH 比较 ............................................................. 31 表 3-10. 包括 NYSERDA 研究结果在内的平均额定和有效 ccASHP 效率比较 ............................................................................................................. 33 表 3-11. 实现的 MMBtu 节约与 ccASHP 不同事前估计的比较 ............................................................................................................................. 34 表 4-1. 2019-20 研究期间的 GSHP 安装活动 ............................................................................................. 42 表 4-2. GSHP 节约变量和来源的总结 ...................................................................................................... 43 表 4-3. 加权平均额定和有效 GSHP 效率的比较 .............................................................................. 47 表 4-4. 实现的 MMBtu 节约与 GSHP 不同事前估计的比较 .................................................................. 48 表 4-5. 其他 GSHP 研究结果与 TRM 假设 ............................................................................................. 49 表 5-1. 2019-20 年研究期间的 HPWH 安装活动 ............................................................................. 53 表 5-2. HPWH 节约变量和来源的总结 ............................................................................................. 54
科技赋能人工智能性能
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大数据的性能和容量影响
第 3 章。大数据对性能和容量意味着什么 ..................................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...........8 3.1.1 可扩展性 ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....................8 3.1.2 大数据对网络的影响 ....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。........9 3.1.3 云服务 ....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.2 速度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.2.1 访问延迟。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.2.2 快速使用和快速数据解释要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.2.3 响应时间 ......................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...13 3.2.4 安全性对性能和容量的影响。.................。。。。。。14 3.3 多样性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 3.3.1 数据类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 3.3.2 调整。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 3.4 真实性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20