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World File Search System所需值
辉锑矿金矿项目 | Perpetua Resources
尾矿储存设施 (TSF) TSF 的建设和运营包括再加工和安全储存 300 万吨历史尾矿，以及重新利用 700 万吨堆浸矿石，消除现有的潜在水质恶化源。TSF 将采用复合衬砌，并具有 8000 万吨的岩石支撑，使所有阶段的安全系数达到所需值的两倍。
与光伏系统耦合的智能推挽逆变器设计。
它在满足我们对电能的需求方面发挥着重要作用，它代表了直流 (DC) 源。因此，它不适用于交流 (AC) 住宅负载。本文提出了一种智能单相低成本逆变器的设计和实际实现，这可能是降低光伏系统总体成本和供应交流负载的有效解决方案。通过设计低成本控制和电源电路实现低成本逆变器。在电源电路中，光伏模块在最大功率点 (MPP) 附近运行，并通过逆变器开关满足交流负载要求。控制电路使用微控制器，该微控制器提供智能系统用于与用户交互以及远程控制和监控，此外还使用数字控制将交流输出电压保持在所需值。
基于存储的频率整形控制
摘要 — 随着系统惯性的降低，频率安全成为全球电力系统面临的一个问题。储能系统 (ESS) 因其出色的爬升能力，被视为重大突发事件后改善频率响应的自然选择。在本文中，我们提出了一种新的储能策略——频率整形控制——该策略可以完全消除频率最低点（频率安全的主要问题之一），同时将频率变化率 (RoCoF) 调整为所需值。消除最低点后，频率安全评估可以通过简单的代数计算进行，而不是传统控制策略的动态模拟。此外，我们提出的控制在存储峰值功率要求方面也非常高效，与传统虚拟惯性方法相比，在相同性能下所需的功率最多可减少 40%。
通过 F4-TCNQ 功能化定制 SiC 外延石墨烯中的永久载流子密度
优异的性能和大规模制造的潜力为碳化硅衬底上外延石墨烯的电子应用开辟了广阔的领域。然而，在不使用静电栅极的情况下，可靠的掺杂方法可以永久控制载流子浓度并将其调整到所需值，这具有挑战性，并且仍在研究中。在本研究中，研究了一种后生长分子掺杂技术，该技术通过使用受体 F4-TCNQ 来补偿原始外延石墨烯的高电子密度。通过精确调节掺杂剂浓度，载流子密度可以在从本征 n 型到 p 型的宽范围内进行调整。制造的量子霍尔器件可以直接使用，无需进一步处理。不同掺杂水平的石墨烯基器件的高精度电阻测量显示量化精度为 10 − 9，这强调了所制造器件的高质量以及该方法对器件应用的适用性。实验观察到的载流子密度与量子霍尔平台开始之间的相关性为量子电阻计量中的器件选择提供了可靠的标准。
INP和III-V化合物
iii-V半导体化合物形成了各种离散的核心材料系统，这些系统的核心材料系统最终完全集成了光子组件（激光器和光学放大器，调节器，光电探测器和被动光功能）以及高强度的电子设备。III-V化合物的一个关键特征是它们表现出直接的带隙，从而有效地产生和放大光，而不是间接的带隙半导体（如硅和锗）。自上世纪的六十年代以来，这导致了广泛的半导体激光类型（CW，可调，多波长，脉冲，频率 - 梳子，单光子，单个光子）的发展。通过将不同的III-V化合物合金调整材料的电子带隙，可以使光的波长调节到相当宽的频谱NIR范围内的所需值。基于GAA（〜850-1100 nm）和INP（〜1200-1700 nm）的材料是最突出的系统，主要由光纤通信驱动。借助此应用领域，INP在具有多种结构的半导体激光器的整合中发挥了较高的作用，从而可以在光子整合电路中对光子进行操纵，以促进多种功能。最近，基于燃气的二极管激光器（1-8-3.0μm）吸引了对光源在传感应用中的兴趣。
系列 II ODYR-13-2 和 SLX-13-2 空燃比监测器
1. 要进入设置模式，请在白/红线接地的情况下打开钥匙。仪表将显示“SEt”。松开白/红线。仪表将显示“SPd”。 2. 将白/红线接地。仪表将显示 1 至 3 之间的数字。 3. 松开白/红线。“1”表示快速更新，“2”表示中等平均，“3”表示重度平均。 4. 每次将白/红线短暂接地时，数字就会增加一。 5. 当显示所需值时，保持白/红线接地约 2 秒钟。仪表将显示“ HI”。 6. 松开白/红线。仪表将显示当前的高警告值。 7. 每次暂时将白/红线接地时，数字就会增加 20。 8. 当显示所需的高警告值时，保持白/红线接地约 2 秒钟。仪表将显示“ LO”。 9. 松开白/红线。仪表将显示当前的低警告值。 10. 每次暂时将白/红线接地时，数字就会增加 20。11. 当显示所需的低警告值时，保持白/红线接地约 2 秒钟。仪表将显示“--”。 12. 关闭钥匙。夜间调光您的显示系统具有调光功能，可降低显示强度。通常系统处于全亮度以供白天查看。当蓝线为 12 伏时，显示强度会降低。将其连接到停车灯或尾灯电路，然后只要打开前灯，显示屏就会变暗。要使系统始终保持最大亮度，请断开蓝线。安装：
在误差减少回路中使用神经网络的准强化学习对 100 个激光束阵列进行实验相位控制
近来，需要高平均功率激光束的应用数量急剧增加，涉及大型项目，如空间清洁 [1]、航天器推进 [2]、粒子加速 [3]，以及工业过程 [4] 或防御系统 [5]。激光光束组合是达到极高功率水平的最常用方法之一，特别是相干光束组合 (CBC) 技术 [6]。它们旨在对放大器网络传输的平铺激光束阵列的发射进行相位锁定，以产生高亮度的合成光束。由于实际激光系统（尤其是光纤激光系统）中阵列中光束之间的相位关系会随时间演变，因此这些技术必须通过伺服环路实时校正合成平面波的相位偏差。近年来，CBC 技术得到了广泛发展，探索了调整合成离散波前中各个相位的不同方法。它们可以分为两大类。在第一类中，测量阵列中光束的相位关系，然后进行校正 [7]。在第二种方法中，实际波前和期望波前之间的差异通过迭代过程得到补偿 [8]。在后一种情况下，优化算法驱动反馈回路，分析所有光束之间干涉的阵列相位状态的更多全局数据 [9,10]。这些技术通常更易于实施，所需电子设备更少，但需要更复杂的数值处理，其中一些技术在处理大量光束时速度会降低。最后一个问题与反馈回路中达到预期相位图所需的迭代次数有关，该迭代次数会随着要控制的相位数的增加而迅速增加。最近，人们研究了神经网络 (NN) 和机器学习，以期找到一种可能更简单、更有效的方法来实现相干光束组合。已发表的文献 [11] 中涉及的一种方案依赖于卷积神经网络 (VGG) 的直接相位恢复，然后一步完成相位校正，例如在自适应光学 NN 的开创性工作 [12]。 NN 用于将光束阵列干涉图样的强度（在透镜焦点处形成的远场或焦点外的图像、分束器后面的功率等）直接映射到阵列中的相位分布中。恢复初始相位图后，可以直接应用相位调制将相位设置为所需值。[11] 中报告的模拟表明，当阵列从 7 条光束增加到 19 条光束时，基于 CNN 的相位控制的精度会下降。这一限制在波前传感领域也得到了强调，因此 NN 通常仅用作初始化优化程序的初步步骤 [13]。另一种可能的方案是强化