塑料培养通过聚合膜提高了作物质量和产量,但由于湿度和污染,它们的处置不当会损害环境。这项研究旨在使用大豆和花生壳以及聚(丁基 - 磷酸二甲甲酸酯)(PBAT)开发可生物降解的覆盖膜(PBAT)。残基的特征是通过热重分析的特征,并通过吸水,接触角和机械性能评估覆盖膜。残基的热行为表明稳定性低于200ºC。农业浪费改善了疏水性,但将膜的吸水值提高了18.5倍(14天后PBAT/SH5)。通过扫描电子显微镜获得的显微照片表明残基颗粒的重要分布和团聚酸盐的形成,导致机械性能降低。研究发现,可以将以粉末形式的农业工业残基添加到聚合物基质中,以通过传统的加工技术产生可生物降解的覆盖膜。这种方法有可能为更可持续的生产系统做出贡献。
当前用于生产三倍体大西洋鲑鱼的当前方法通常是可靠但不可靠的,并且必须验证每批三倍体以确保消费者信任和许可符合性。微卫星最近被证明可以在商业环境中提供更便宜,更方便的替代方案,用于三倍验证。然而,将鸡蛋至少孵化至微卫星验证的眼期阶段会带来挑战,例如在剥离季节从后期鸡蛋产生的三倍体的质量和性能降低。为了解决这些问题,我们提出了另一种选择:从最近受精卵中提取DNA与微卫星验证结合使用。为了实现这一目标,我们开发了一种优化的热门提取方案,可以从大西洋鲑鱼鸡蛋中说出易于且便宜地提取DNA,然后可以将其用于通过微卫星的三倍验证。我们的方法提供了一种更简单,更具成本效益的方式来验证三倍体,而无需熟练的解剖或昂贵的套件。
摘要 - 随着CMOS技术的发展和电路的复杂性的增长,对模拟/混合信号设计自动化工具的需求正在迅速增加。尽管已经开发了一些工具来应对这一挑战,但是较少考虑了过程,电压和温度(PVT)变化引起的性能降低。本文介绍了PVTsizing,这是PVT-强大模拟电路合成的优化框架。pvtsizing采用信任区域贝叶斯优化(Turbo),用于高质量的初始数据集和参考点。多任务加固学习(RL)用于PVT操作。涡轮和RL均对批量友好,可以并行对设计解决方案进行采样。同时,提出了提高批评的修剪和缩放目标指标,以提高样本效率并降低运行时。此外,该框架自然支持随机不匹配而尺寸。在4个现实世界电路上,带有TSMC 28/180NM工艺,PvtSizing实现1。9× - 8。8×样品效率和1。6× - 9。8×时间效率的提高。索引术语 - Bayesian优化,增强学习,PVT变化,模拟电路合成
摘要:这项研究评估了一个地区合并热量需求的影响,目的是通过能源,自我,经济,经济经济和环境指标来提高热量生产单位,以及对投资和燃料成本的敏感性。The following production systems to satisfy the heat demands (domestic hot water production and space heating) of a mixed district composed of office (80%), residential (15%), and commercial (5%) buildings are considered: gas- and biomass-fired boilers, electric boilers and heat pumps (grid-powered or photovoltaic -powered), and solar thermal collectors.进行比较,检查了三种系统尺寸方法:在建筑规模,行业规模(住宅,办公室和商业)或地区规模上。对于所研究的配方,高降低的效果高达5%(能量和驱逐),所有系统的升级成本较低(20%至54%),高达55%的exergy销毁成本高达55%,并且高达5%的CO 2降低。总而言之,提高和需求汇总倾向于改善特定的效率,降低特定成本,通过峰值功率大小方法减少总投资,并减轻太阳能驱动系统中的时间不匹配。可能的缺点是由于分布网络而导致的额外热量损失,并且由于所需的温度较高而导致热泵的性能降低。尽管如此,在大多数情况下,优势胜过缺点。
摘要:锂离子电池(LIB)具有高能量/功率密度,低自我放电速率和较长循环寿命的优势,因此被广泛用于电动汽车(EVS)。但是,在低温下,Libs的峰值功率和可用能量急剧下降,充电期间锂镀层的风险很高。这种不良的性能显着影响电动汽车在寒冷天气中的应用,并极大地限制了高纬度地区的电动汽车的促进。最近这项挑战引起了很多关注,尤其是调查低温下LIB的性能下降并探索解决方案。但是,在此主题上存在有限的评论。在这里,我们彻底回顾了有关电池性能降低,建模和预热的最新技术,旨在推动有效的解决方案来解决LIBS的低温挑战。我们概述了在低温下LIB的性能限制,并量化了在低温下LIB的(DIS)充电性能和电阻的显着变化。考虑到低温影响因素的各种模型也被制表和总结,并改进了描述低温性能的建模。此外,我们对现有的加热方法进行了分类,并强调诸如供暖率,能耗和终生影响等指标,以提供对加热方法的基本见解。最后,概述了当前关于低温LIB的研究的局限性,并提供了未来研究方向的前景。
摘要:本文提出了一种新的方法,以使用陀螺仪控制的超级电容器集成系统在上坡驾驶条件下增强电动汽车(EV)的功率性能。攀登陡峭的斜坡通常需要电动汽车电池的高功率,从而可能导致效率和性能降低。为了应对这一挑战,我们引入了一个系统,该系统利用陀螺仪传感器检测上坡驾驶,并触发超级电容器的激活以进行补充功率传递。Arduino微控制器促进了陀螺仪数据分析和继电器控制,从而确保将超级电容器无缝集成到EV的功率系统中。检测到上坡驾驶后,系统会激活继电器以连接超级电容器,从而提供额外的电源来支撑上升期间主电池。通过这种方法,EV的整体性能和效率得到了提高,从而减轻了主电池的压力,并增强了山区地形的驾驶体验。我们讨论了拟议系统的设计原理,实施细节以及潜在的好处,强调了其在推动电动汽车在各种驾驶条件下的能力方面的重要性。实验验证和绩效分析证明了拟议方法的有效性和可行性,为EV电源管理系统的未来进步铺平了道路。
摘要:发育协调障碍(DCD)在很大程度上被其他同时发生条件所诊断和掩盖。这项研究的目的是(1)提供有关DCD儿童的听觉 - 运动时间和同步能力的研究的第一次综述,以及(2)检查运动性能降低是否可能与听觉感知时间的困难有关。根据PRISMA-SCR指南,在五个主要数据库(MEDLINE,EMBASE,PSYCINFO,CINAHL和SCOPUS)上进行了范围审查。由两名独立审阅者筛选了研究,但没有出版日期限制。从1673记录的初始返回中,最终审查中包括16篇文章,并根据所研究的定时方式(即听觉 - 感知,运动或听觉 - 运动器)合成。结果表明,DCD儿童具有有或没有外部听觉提示的有节奏运动的困难,进一步表明运动响应的变化和缓慢的变化是DCD的关键特征,无论实验性任务如何。重要的是,我们的评论重点介绍了DCD中有关听觉感知能力的文献中的显着差距。除了测试听觉知觉外,未来的研究还应比较DCD在节奏和未取得的任务上的表现,以确定听觉刺激是否有助于或多或少稳定的表现。此知识可能会为未来的治疗干预提供信息。
光活性过渡金属复合物是结合高光稳定性和长发光寿命的发光体。但是,水溶液中的光学性能降低限制了它们在生物系统中的使用。在这里,研究了在聚合物纳米颗粒(NPS)中串联的二胺复合物和近红外复合物(NIR)发射Cy5染料的物理化学和光学物理特性以及生物成像的兼容性。通过改变聚合物,尺寸为20至70 nm,并封装为≤40wt的RE复合物,即每NP的≈11000re络合物。封装后,RE络合物的光致发光(PL)量子产率增加了8倍至≈50%(乙腈的6-7%),导致PL亮度高达10 8 m -1 cm -1,PL寿命为3-4μs。复杂激发后,CY5的串联可产生非常明亮的NIR发射。非常紧密的转到Cy5供体 - 受体距离降低至≤2nm,而货物官方超过90%则由PL寿命测量结果确定。Re-Cy5 NPS进入可见和NIR中的高对比度PL成像,进入哺乳动物细胞。这种详细的表征可以更好地理解过渡金属型FRET NP的光物理特性,并为迈出了新的一类新型明亮发光NP探针的效果设计的重要步骤。
1。Microsoft Word 2000-2010,Outlook或Outlook Express已安装和配置(不建议使用AOL Communicator)2。已安装和最新的防病毒软件(最佳性能可能需要一些配置:启发式和实时或办公时间扫描)3。高速互联网连接用于远程支持4。照片质量打印机和或带有透明度适配器的平床扫描仪建议使用5。备份和还原系统到位:我们建议您在可移动媒体上进行每晚备份,并将该媒体保存在防火安全的场外。6。建议使用服务器计算机上安装的关闭软件的不间断电源。7。请咨询有关您的图像服务器的RAID系统安装的合格IT专业人员。8。为大型PAN/CEPH和3D CBCT单元的采集PC是为这些单元构建的,不应安装或附加任何其他外围设备。项目包括扫描仪,打印机,RVG传感器和口服摄像头。9。为了使用3D查看器应用程序的最佳性能,最低推荐的视频卡是Nvidia Geforce 450GTS或更高。如果该或任何其他高质量的视频板无法使用,则可以用512MB Glide 1.2兼容的视频卡代替,并且性能降低。10。要安装Carestream牙科软件,需要完整的管理员权限,并能够在与Carestream支持的交互过程中提供管理员的凭据/特权。支持不维护管理员信息。
与常规摄像机相比,事件摄像机代表了神经形态成像技术的值得注意的进步,由于其独特的优势,研究人员引起了很大的关注。但是,事件摄像机容易受到显着水平的测量噪声,这可能会对依赖于事件流的算法的性能降低,例如感知和导航。在这项研究中,我们介绍了一种新颖的方法来降级事件流,目的是填写未能准确反映出真正的对数强度变化的事件。我们的方法着重于事件的异步性质和时空特性,最终导致了新型异步时空事件的发展神经网络(ASTEDNET)。该网络直接在事件流上运行,规避将事件流转换为图像帧等密集格式的需求,从而保留其固有的异步性质。借助图形编码和时间卷积网络的原理,我们结合了时空特征注意机制,以捕获事件之间的时间和空间相关性。这可以使原始流中每个活动事件像素的分类为代表真正的强度变化或噪声。在多个数据集上针对最先进方法进行的比较评估表明,我们所提出的算法在消除噪声方面具有显着的效率和鲁棒性,同时将有意义的事件信息保留在场景中。