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R22 B.Tech. CSE（数据科学）课程大纲 R22
第三单元 能源与电池技术 [10] 燃料的定义和特性，燃料的类型，煤炭分析——工业分析和最终分析。石油及其精炼 裂解——定义、类型——移动床催化裂解工艺。爆震——辛烷值和十六烷值，气体燃料——氢燃料的类型，绿色氢气的产生——水电解机制。电池技术——定义、优质电池的特性、电池的分类——一次电池、二次电池、备用电池和燃料电池（附示例）。一次电池：锌空气电池——构造和工作原理。可充电电池：锂离子电池的构造和工作原理及其在电动汽车中的重要性。燃料电池——甲醇-氧燃料电池的定义、构造、工作原理、原理和应用。第四单元 腐蚀及其控制[8]
用手，脚和口腔疾病的小儿患者的肠道灌肠治疗对肠道菌群的影响
HFMD和肠道菌群之间的关系引起了人们越来越多的关注。Current research has demonstrated that children with HFMD exhibit significant dysbiosis in their gut microbiota, characterized by a decrease in overall gut microbial diversity, accompanied by a reduced abundance of butyrate-producing bacterial genera (e.g., Bifidobacterium , Ruminococcus , and Roseburia ), and an increased presence of opportunistic pathogenic bacteria (e.g.,大肠杆菌和肠球菌（4-6）。随着传统中药（TCM）在消化道疾病（7,8）的治疗（TCM灌肠疗法）中，涉及将药物溶液直接施用到直肠中以应用肠道粘膜吸收性，已作为有效的治疗方法出现（9）。 考虑到通过潜在的副作用（包括过敏反应），通过静脉内途径进行TCM注射是有争议的，因此已经发现直肠给药通常会导致更少的过敏反应，并且被认为更安全。 重新注射，一种由金银花，阿耳震和garden虫组成的现代TCM配方，以其排毒，清除和防风效应而被认可（10）。 在这项研究中，我们旨在评估HFMD儿童肠道菌群的重新灌肠灌肠的调节作用，为其在治疗中的应用提供基础。 我们涉及将药物溶液直接施用到直肠中以应用肠道粘膜吸收性，已作为有效的治疗方法出现（9）。考虑到通过潜在的副作用（包括过敏反应），通过静脉内途径进行TCM注射是有争议的，因此已经发现直肠给药通常会导致更少的过敏反应，并且被认为更安全。重新注射，一种由金银花，阿耳震和garden虫组成的现代TCM配方，以其排毒，清除和防风效应而被认可（10）。在这项研究中，我们旨在评估HFMD儿童肠道菌群的重新灌肠灌肠的调节作用，为其在治疗中的应用提供基础。我们
动力传动系统 HIL 测试的关键考虑因素
名称 类型和测试仪信号 方向 说明 加速踏板位置 (APP) 模拟输出 驾驶员脚踏板 气流 模拟/数字输出（取决于传感器类型） 测量进入发动机的空气质量 进气歧管压力 (IMP) 模拟输出 影响空气密度 进气歧管温度 (IMT) 模拟输出 影响空气密度 燃油压力 模拟输出 影响喷油器每次启动时分配的燃油 曲轴 模拟/数字输出（取决于传感器类型） 高速信号；旋转位置信息 凸轮 模拟/数字输出（取决于传感器类型） 高速信号；旋转位置信息 Lambda/O2 模拟输出 排气化学反馈 爆震 模拟输出 高速信号；气缸振动反馈 节气门位置 模拟输出 节气门体反馈 节气门指令 数字 PWM 输入 ECU 的节气门设定点
动力传动系统 HIL 测试的关键考虑因素
名称 类型和测试仪信号 方向 说明 加速踏板位置 (APP) 模拟输出 驾驶员脚踏板 气流 模拟/数字输出（取决于传感器类型） 测量进入发动机的空气质量 进气歧管压力 (IMP) 模拟输出 影响空气密度 进气歧管温度 (IMT) 模拟输出 影响空气密度 燃油压力 模拟输出 影响喷油器每次启动时分配的燃油 曲轴 模拟/数字输出（取决于传感器类型） 高速信号；旋转位置信息 凸轮 模拟/数字输出（取决于传感器类型） 高速信号；旋转位置信息 Lambda/O2 模拟输出 排气化学反馈 爆震 模拟输出 高速信号；气缸振动反馈 节气门位置 模拟输出 节气门体反馈 节气门指令 数字 PWM 输入 ECU 的节气门设定点
Los Alamos国家实验室碳存储活动
o声学和弹性波形反演方法（AEWI）。o双差异声和弹性波反转方法（双差AEWI）。o最小二乘反向时间迁移方法（LSRTM）。•改善微震动成像速度模型的新反转算法。可以使用新方法提高微震态事件的位置精度。•CO 2在包含盐水和烃的多相系统中的存储和捕获：中等规模的实验（1D柱，2D储罐）用于了解气相膨胀的过程，气相膨胀和CO 2迁移以表征CO 2和CO 2和CO 2的影响，而CO 2和CO 2-在地下水含水层中溶解水泄漏。关键发现包括：
Malik，Mohammad Ibrahim，Latif，Siddique，Jurdak，Raja和Schuller，BjörnW。（2023）
反映了Giacomo Ciamician革命性的利用阳光以推动光化学转换的革命性愿景，材料科学领域已经显着发展，但由于误解，在吸收最大值时，它在光化学系统中的最高反应性得到了限制。在这里，我们通过光化学作用图的证据进一步探索了这一概念，表明在与吸收峰显着分离的波长下，反应性确实可以是最大的。通过检查吸收性和光化学重新效率之间差异的含义，我们探索了它对光震毒剂中光渗透深度增强的影响，光化学反应的能量需求的减少以及其对体积3D印刷的变换潜力。最终，我们主张对Light促进整个材料的光化学反应的能力的重新欣赏。
非刚性场景从点云流动，并带有自我感动...
[dbscan] Ester等。：“一种基于密度的算法，用于在具有噪声的大空间数据库中发现簇”。：KDD，1996年。[DGCNN] Wang等。：“用于在点云上学习的动态图CNN”。in ：（ tog），2019年。[Kabsch] W. Kabsch：“解决两组向量的最佳旋转解决方案”。in：晶体物理学，衍射，理论和一般晶体学，1976年。[Hregnet] Lu等。：“ Hregnet：用于大规模室外激光点云注册的分层网络”。in：（iccv），2021。[Randla-net] Hu等。：“ randla-net：大规模点云的有效语义分割”。in：（cvpr），2020。[Stereokitti] Menze等。：“自动驾驶汽车的对象场景流”。in：（cvpr），2015年。[Lidarkitti] Geiger等。：“我们准备好进行自动驾驶了吗？Kitti Vision基准套件”。in：（cvpr），2012年。[Semkitti] Behley等。：“ Semantickitti：用于LIDAR序列的语义场景的数据集”。in：（ICCV），2019年。[FT3DS] Mayer等。：“一个大型数据集来训练卷积网络以差异，光流和场景流量估计”。in：（cvpr），2016年。[pointpwc-net] Wu等。：“ PointPWC-NET：（自我监督场景流估计）点云上的成本量”。在：（ECCV），2020年。[FlowStep3d] Kittenplon等。：“ FlowStep3d：自我监督场景流估计的模型展开”。in：（cvpr），2021。[RMS-FLOWNET] Battrawy等。：“ RMS-FLOWNET：大规模点云的高效且稳健的多尺度场景流程估计”。in：（icra），2022。[WM3D] Wang等。：“对于3D场景流网络重要的东西”。in：（ECCV），2022。[Bi-Pointflownet] W. Cheng和J. Hwan Ko：“基于点云的场景流估计的双向学习”。in：（ECCV），2022。[Chodosh等人]Chodosh等。：“重新评估激光雷达场景以进行自动驾驶”。in：arxiv，2023。[WSLR] Gojcic等人。：“严格3D场景流的弱监督学习”。in：（cvpr），2021。[ERC] Dong等。 ：“利用震子场景流量估计的刚性约束”。 in：（cvpr），2022。[ERC] Dong等。：“利用震子场景流量估计的刚性约束”。in：（cvpr），2022。
SNEC 2024 概览 - VDE
09:30-12:30 艾尔·戈尔先生 美国前副总统、发电投资管理公司创始合伙人兼主席、气候现实项目创始人兼主席（邀请中） 黄震先生 中国工程院院士、上海交通大学智慧能源学院院长、能源发展研究院院长、碳中和发展研究院院长 周小新先生 中国科学院院士、中国电力科学院名誉院长 朱共山先生 全球绿色能源产业理事会（GGEIC）主席、亚洲光伏行业协会（APVIA）主席、协鑫控股有限公司董事长 高纪凡先生 中国光伏行业协会（CPIA）名誉会长、天合光能股份有限公司董事长