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将含能材料化学转化为更高价值...
15 年来，美国一直没有生产 TATB。TATB 以前采用 Benziger 开发的合成方法生产（图 5）19), 20）。相对昂贵且国内无法获得的 1,3,5-三氯苯 (TCB) 经硝化得到 2,4,6-三氯-1,3,5-三硝基苯 (TCTNB)，然后将其胺化得到 TATB。这两个反应都需要高温（150 o C）。该过程中遇到的主要杂质是氯化铵。在胺化步骤中加入 2.5% 的水会显著降低 TATB 中的氯化铵含量。还发现了低水平的氯化有机杂质。这些杂质包括 2,4,6-三氯-1,3,5-三硝基苯 (TCTNB)、1,3-二硝基-2,4,5,6-四氯苯、1,3-二硝基-2,4,6-三氯苯及其部分胺化产物 21)。值得注意的是，与其他高爆炸药 (RDX、HMX、TNT、HNS) 不同，TATB 不能使用常规技术纯化。TATB 的溶解度和挥发性极低，无法在大规模生产中使用重结晶和升华工艺。超过氯化铵和/或其他杂质允许限度的 TATB 生产批次必须丢弃。这显然在经济和环境方面都是不可取的。
更高标准的书籍摘要
安·邓伍迪的领导策略在《更高标准：美国第一位女性四星上将的领导策略》一书中概述，该书重点介绍了她在军旅生涯中学到的关于领导力的经验教训。邓伍迪感谢她的上士温德尔·鲍恩 (Wendell Bowen) 向她灌输了追求卓越的动力，并首先将他人视为士兵。这本书传授了关于领导力的 11 个关键思想，包括永不犯错和对不同观点持开放态度的重要性。虽然这本书的写作风格有时会让人分心，但它为任何想要磨练领导技能的人提供了宝贵的见解。安·邓伍迪的自传是任何寻求领导榜样的人必读的书，尤其是军队中的女性。这位前美国陆军四星上将分享了她克服障碍实现伟大的励志故事。出生于军人家庭并从西点军校毕业是她的梦想，但当时这是不可能的。邓伍迪讲述了她的历程，从童年在世界各地的军事基地度过，到成为美国第一位女性四星上将。她的领导见解实用且引人入胜，尽管有些细节可能不一致。尽管如此，邓伍迪的勇气和决心使她成为任何致力于公共服务的人的真正榜样。
7923-0067-00 • OCP 修正案允许更高...
第 8 页 • 申请人提议对 OCP 进行针对场地的文本修正，以允许将混合就业指定范围内的密度从 1.0 FAR 提高到 1.22 FAR。 修正理由 • 混合就业 OCP 指定范围内的最大容积率反映了轻度影响工业和/或商业园区开发的典型开发形式。鉴于素里和整个大温哥华地区就业用地供应有限，工作人员普遍支持加强就业用地开发的努力。 • 拟议的额外密度旨在容纳带有上层办公楼的工业建筑，但不会影响更密集的轻度影响工业/商业园区用途。 • 场地大小适度受限，以容纳卡车装卸区和停车场。拟议的修正案允许增加建筑面积，这将使地面（建筑物下方）停车场变得可行，从而促进场地就业用途的强化。 • 根据《地方政府法》第 475 条，确定无需就拟议的 OCP 修正案咨询任何个人、组织或当局，除了在预先通知过程中联系的人员、组织或当局。主题/政策 • E1.5 – 鼓励充分利用和高效利用工业和其他就业用地，以最大限度地增加每公顷的就业机会和经济活动；
7923-0282-00 • OCP 修正案允许更高的...
(k) 提交 104 大道附近单元的声学报告并注册第 219 条限制性契约，以确保实施噪音缓解措施；以及 (l) 注册第 219 条限制性契约，以充分满足城市对公共艺术的需求，让公园、娱乐和文化总经理满意，并满足城市经济适用房战略和一级资本项目 CAC 的要求，让规划和开发部总经理满意。6. 市议会通过一项决议，修改吉尔福德计划，允许在“高层混合用途”指定范围内实现 5.68 的容积率 (FAR)，如附录 VI 所示，当项目被考虑最终通过时。场地环境和背景
供应链管理与物流的更高文凭
本课程旨在为您提供与可持续供应链中各个方面和物流问题有关的技能和知识。这些包括运营，材料的采购和采购，库存流和控制，仓库中的存储和材料处理，运输方式的经济学以及从产品的生命周期开始到其客户收到的运输方式。
更高的环境科学课程报告2024
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实现更高水平的食品安全和质量
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强化学习和更高的集体合作...
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2023更高的经济学标记说明
高等经济学的一般标记原则始终采用以下一般原则。将它们与详细的标记说明结合使用，该说明确定了候选人响应中所需的关键特征。（a）始终使用正标记。这意味着候选人积累了与相关技能，知识和理解的展示；标记不会因错误或遗漏而扣除。（b）如果候选人响应似乎没有被原则或详细的标记说明所涵盖，并且您不确定如何评估它，则必须寻求团队负责人的指导。（c）为了描述问题，候选人必须提出许多相关的事实点，直到该问题的总标记分配。这些应该是关键点；他们不需要以任何特定的顺序。候选人可以提供许多直接点或较少数量的开发点，或者提供这些点的组合。
朝着更高的绩效管理和机器学习框架
摘要：本文提出了一种在高等教育机构中进行管理和机器学习的新结构，该结构旨在提高组织的效率和整体学生的成功。框架带来了颁布多种分析技术的颁布，例如预测建模和数据驱动的决策，这有助于制定准确的计划策略，以提供持续的改进。在机器学习中的四种算法 - 线性回归，决策树，随机森林和多层人士的观察，以查看它们是否预测了学生成功，教师生产率和机构效率的重要绩效标记。结果说明了多层感知器算法作为表现最好的人，获得了0.018的MSE，MAE为0.105，R2得分为0.842，显示了