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World File Search System感更强
使用感应和微波加热
沥青路面是全球道路建设的一种常见类型。，它在舒适性，耐用性和防水性方面提供了出色的性能。沥青路面道路容易受到不同类型的路面疾病的影响，这会影响其使用寿命。此外，过度使用不可再生的材料和大规模的建筑废物会产生负面影响。但是，沥青路面的自我修复技术减少了频繁维护和维修裂缝的需求，从而使它们随着时间的推移更加可持续。因此，本文旨在生产可持续的沥青路面混合物，降低维护成本，减少使用天然材料进行道路维护以及处置工业废物。为了实现上述目标，最多20％的电弧炉炉渣（EAFS）作为替代天然粗骨料，使用三个不同百分比的钢羊毛纤维（SWF）来制备沥青混合物。的机械性能，例如马歇尔稳定性，裂纹阻力，间接拉伸强度和耐水性。此外，还分析了热分布，并使用三点弯曲测试（TPB）来评估自我修复效率。根据结果，EAFS具有良好的波吸收能力，因为它包含许多金属氧化物。在沥青混合物中同时使用EAFS和SWF可带来明显的时间和节能。另外，用EAF代替20％的天然粗骨料，并通过沥青混合物的重量增加0.2％的SWF是一种有希望的方法。EAFS不仅提供了最佳的治愈结果，而且还提高了混合物的机械性能。在沥青混合物中使用EAFS是支持可持续发展的著名解决方案。
全球变暖的涡流模拟中更强的海洋二氧化碳
海洋CO 2水槽的强度是由两种机制之间的平衡设置的。海洋对拟人化CO 2的摄取主要是对大气CO 2升高的化学反应，迫使二氧化碳（PCO2）在空气海界面上的不平衡不平等。碳浓缩反馈参数是一种通常用于衡量的含量的人为CO 2，海洋被海洋吸收了多少CO 2的每个单位（以PPM表示）添加到大气中，假设海洋动力学和热纳米态保持不变（Arora等人，Arora等人，2020年； boera＆arora; fried。 ＆Williams，2021年； Roy等人，2011年；然而，大气上的上升也导致了全球变暖，这改变了海洋状态。尤其是地表水的变暖和与之相关的海洋分层的增加往往会减慢碳周期，从而导致天然碳的净量超过量，并在全球范围内减少了人为碳的吸收。这种负碳气候反馈
电动迁移率更强：奥迪Q4 40 E-Tron
高级标准功能以入门级价格从46,150欧元开始，进入高级电动移动性，起价为46,150欧元，Q4 40 e-tron*。Q4 Sportback 40 E-Tron*起价为48,150欧元。广泛的标准设备包括Audi MMI Navigation Plus，Audi Connect Navigation＆Infotainment和全数字10.25英寸Audi Virtual Cockpit仪表仪表。行李箱盖也是电力标准的，结合了可选的舒适钥匙，可以响应脚手势。前排座椅加热也是标准功能。两个车身版本的订单可以从2月中旬开始放置。
未来感：了解人机交互学生对科幻之外的未来感的认知
关于科幻小说与未来设计交集的讨论已成为人机交互 (HCI) 不可或缺的一部分。然而，多感官研究很少成为这一讨论的一部分，尽管食物和味道经常作为科幻小说中的叙事元素出现，例如在电影《绿色食品》中。因此，我们调查了参加科幻小说研讨会的 HCI 硕士生 (n=48)，以调查他们认为 1) 食物和 2) 感官在未来会如何变化。这项小型研究试图探索 HCI 学生对感官未来的期望。我们对回答进行了聚类和编码，发现他们对感官未来的期望比对食物未来的期望更模糊。例如，12 个人不认为感官的未来会发生变化。我们得出了对 HCI 计划和研究的启示。我们认为，教授味觉界面、多感官研究和科幻小说相关研究应该更多地融入到 HCI 计划中。
您的孩子的赚钱感，第4课
支出计划可以帮助几乎任何年龄的孩子澄清他们的想法和目标。该计划是指导他们做出决策和选择的工具。制定支出计划时，请记住需求和需求之间的区别。需求是生命所必需的，例如基本的衣服，食物和住房。欲望是您认为的生活会使生活更加幸福或更轻松，但这不是生活中的必要条件。换句话说，您可以没有它。
twinlitenet+实时可驱动区域和车道分割的更强模型
结合了标准和深度可分离的扩张卷积，降低了复杂性，同时保持了高度的准确性。它有四种配置，从强大的194万参数Twinlitenet +大到超轻量级34K参数Twinlitenet + Nano。值得注意的是，TwinliteNet +大的达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。 这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。 在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。 该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。
