未来的气候表现出对森林生物量的冲突影响。我们评估了植物液压性状,CO 2级别的升高,变暖和降水的变化如何影响森林的生产力,蒸散剂以及液压衰竭的风险。我们使用了带有植物流体动力学(命运 - hydro)的动态植被模型来模拟对巴拉岛Barro Color-Ado Island的潮湿热带森林中未来气候变化的独立反应。我们通过选择对观察结果表现良好的植物性状组合来校准模型。这些组合以温度和预言的变化进行,用于两个温室气体排放方案(2086 - 2100:SSP2-45,SSP5-85)和两个CO 2级别(现代,预期)。预计在未来的气候情况下,液压衰竭的风险预计将从现代率增加到5.7%到10.1 - 11.3%,至关重要的是,提升的CO 2仅提供了轻微的改善。相比之下,升高的CO 2减轻GPP降低。我们将水力故障风险的更大量化归因于特征组合,而不是CO 2或气候。我们的结果项目森林的森林既增长速度(通过生产率提高)和更高的死亡率(通过增加的液压失败率)在某些特征植物组合所构成的新热带地区的森林(通过液压衰竭率提高)变得不可活跃。
本文介绍了针对海洋维修应用开发的基于丙烯酸的粘合剂的研究。单独使用粘合剂陈化了12个月以上,并定期测试拉伸样品,以表征40°C时海水老化的影响。单独的粘合剂可在海水中塑化,在12个月后损失了大约40%的模量和强度,但干燥后很大程度上恢复了这些模量和强度。并行,在相似的衰老时间后测试了粘合的玻璃和碳纤维复合组件。在40°C的天然海水中12个月后,两者都保留了超过80%的未染色明显剪切强度。在粘结之前浸入海水长达12个月的湿复合底物的粘合键合,以确定残留键强度。湿玻璃纤维复合材料组装的断裂强度不受底物浸入长达12个月的影响,而在粘合键后,碳纤维复合组件的强度在延长的底物浸入后的强度下降至约50%。讨论了这种差异的原因。结果表明,这种粘合剂显示出良好的耐用性,应考虑海洋维修应用。
摘要 - 汽车行业正在从基于ECU的传统系统过渡到软件定义的车辆。这场革命的核心作用是由容器,轻质虚拟化技术扮演的,这些技术可以在公共硬件平台上灵活地合并复杂的软件应用程序。尽管采用了广泛的采用,但容器化对诸如端到端延迟,通信抖动以及内存和CPU利用等基本实时指标的影响实际上尚未探索。本文为现实世界自动驾驶应用程序提供了微服务架构,该应用程序隔离了每个服务。我们的全面评估也显示了这种解决方案的端到端潜伏期的好处,即使是标准的裸露部署。具体来说,在提出的微服务体系结构的情况下,平均端到端延迟可以提高5-8%。此外,使用容器部署可显着降低最大潜伏期。
摘要本文旨在研究几种新型保存方法对存储期间湿konjac面条质量的影响。湿的konjac面条由konjac粉,大豆蛋白分离株和地瓜淀粉制备。通过单个酸(pH = 3)浸泡(CA组),酸浸泡和真空包装(CF组)以及碱性浸入,然后是巴氏灭菌和真空包装(CI组)。结果,CF和CI组可以很好地抑制在室温下(28±1°C)储存过程中微生物的生长8周。与对照组(CK)组相比,经过处理的湿konjac面条也具有稳定的感官质量,更好的气味和味道,并且具有更高的咀嚼性和弹性。与CI治疗相比,CF治疗在白色,感觉特征,纹理特性和产品的内部微观结构方面表现出更理想的性能。总而言之,使用酸浸泡和真空包装技术是确保湿konjac面条的预期货架的一种有效方法。这项技术还可以为企业提供一些理论和技术支持,以处理和生产湿的konjac面条和其他高水分食品。
摘要:在粒子理论计算、数值模型和积云参数化中,通常假设湿静能 (MSE) 绝热守恒。然而,由于假设了流体静力平衡,MSE 的绝热守恒只是近似的。这里评估了两个替代变量:MSE 2 IB 和 MSE 1 KE,其中 IB 是浮力 (B) 的路径积分,KE 是动能。这两个变量都放宽了流体静力假设,并且比 MSE 更精确地守恒。本文量化了在无序和有序深对流的大涡模拟 (LES) 中假设上述变量守恒而导致的误差。结果表明,MSE 2 IB 和 MSE 1 KE 都比单独的 MSE 更好地预测沿轨迹的量。 MSE 2 IB 在孤立深对流中守恒较好,而 MSE 2 IB 和 MSE 1 KE 在飑线模拟中表现相当。这些结果可以通过飑线和孤立对流的压力扰动行为之间的差异来解释。当假设 MSE 2 IB 绝热守恒时,上升气流 B 诊断中的误差普遍最小化,但只有当考虑热容量的湿度依赖性和潜热的温度依赖性时才会如此。当使用不太准确的潜热和热容量公式时,由于补偿误差,MSE 2 IB 产生的 B 预测比 MSE 更差。我们的结果表明,各种应用都将受益于使用 MSE 2 IB 或 MSE 1 KE 代替具有适当公式化的热容量和潜热的 MSE。
alpes,ltm,Grenoble F-38054,法国 * erwine.pargon@cea.fr,Univ。Grenoble Alpes,CNRS,LTM,17 Rue des Mardyrs,38054 Cedex 09法国Grenoble,法国摘要摘要本研究提出了通过在上衣的室内饮用量的策略,该策略通过与上衣相结合的室友eTch fat Chip Chore to Chore Choh toper fore the toper the toper fore the notch facking Koh weats face face face the the gan支柱。的确,KOH溶液中的gan蚀刻是一个各向异性过程,这意味着它允许在宏观尺度上出现稳定的面,而原子过程(例如踩踏)驱动湿蚀刻的基本机制在微观尺度上驱动湿蚀刻的基本机制。我们的研究强调了形状(圆形或六角形,与M平板或A平板对齐)的关键作用,以及硬面膜在确定所得的结晶刻面形成及其相关的粗糙度方面的粗糙度。此外,它强调了等离子体图案后的GAN支柱剖面(重入,直,锥形)的重要性,因为它们会强烈影响随后的湿蚀刻机制。最终,该文章证明,可以通过在等离子蚀刻后在略微倾斜的GAN曲线上使用室温湿KOH(44 wt%)来实现平滑的M型面,并结合使用六边形M的Masks。
具身人工智能 (EAI) 是当代人工智能的一个方向,其特点是发展对自然认知过程的综合研究,其假设是认知者的身体在认知中起着决定性的作用。在 EAI 中,“身体”的概念呈现出广泛的解释,从概念上讲,可以认为跨越了两个极端:一种是用于符号信息处理的神经元外物质支持的概念,适合将符号置于感觉运动关联中;一种是多重、集成、嵌入环境的系统的概念,其自组织的生物动力学与意义建构过程密不可分(纠缠在一起)(例如,Gallagher,2011;Ziemke,2016)。EAI 通常被宽泛地等同于机器人 AI,即一种以构建和实验探索自然认知过程的硬件模型为目标的 AI 形式。事实上,与计算机不同,机电机器人被赋予了身体,使其处于物理世界中 — 即,不(仅仅)处于抽象的“信息世界”中 — 并允许它们基于传感器(例如,能够检测障碍物、光、声音、电磁信号等的传感器)与其进行交互。和执行器。在大多数情况下,EAI 创建由计算机控制的机器人,这样机器人代理的身体在其与环境的感觉运动交互中,将中央处理单元的活动作为基础,中央处理单元充当信息处理和决策设备。然而,EAI 社区也致力于构建不受计算机引导的机器人,这些机器人能够仅通过身体来了解周围环境并完成认知任务(例如 Brooks,1991;Steels 和 Brooks,1995)。自 20 世纪 90 年代初出现以来,EAI 通过其多种表现形式,在基础研究和应用研究层面都取得了令人瞩目的进步(例如 Pfeifer 和 Bongard,2006)。尽管如此,从 20 世纪 90 年代末开始,人们就开始争论 EAI 方法是否适合生物体建模。这些批评越来越多地不局限于强调 EAI 典型的理论和实现的身体机械观。他们注意到 EAI 无法对身体组织进行建模,即通过新陈代谢支持生物体不断自我生产的功能关系动态网络(Ziemke,2016;Damiano 和 Stano 2018)。这些都是激进的批评,指出目前 EAI 对自然认知过程的综合研究仅仅建立在对生物体的模仿建模上:一种人工重建,只考虑身体结构的表面方面(例如,运动和解剖元素)而忽略了其最具体的维度——自主组织。在这篇短文中,我们打算介绍一种旨在克服这一差距的 EAI 研究方法的一般纲领路线。这样的程序本身并不是什么新鲜事。EAI 研究
喷射混凝土必须适合现场运输(泵送)和应用(喷涂)过程。因此,必须获得合适的稠度和流变性以便浇注。本文评估了各种粘度调节剂 (VMA) 对湿混喷射混凝土流变性和触变性的影响。使用了六种 VMA,根据其成分分为三组:基于二氧化硅、层状硅酸盐的添加剂和聚合物添加剂。在砂浆中深入研究了这些流变改性剂,获得了材料的屈服应力 (τ o ) 和塑性粘度 (μ) 的值,以及触变性(滞后面积),它代表了流体结构恢复所需的能量。为了获得这些参数,使用实验室流变仪在动态状态下测试流体,并施加剪切速率斜坡。此外,通过在流动台试验中获得流动台直径来确定砂浆的稠度。该评估是在含有不同含量的高效减水剂 (SP) 的砂浆中进行的。所有这些信息使得评估 SP 与每种 VMA 结合的影响成为可能,获得一个可工作性箱,确定滞后区域并验证哪些组合获得了优于对照混合物(不含 VMA)的流变行为。所述结果与现场进行的喷射混凝土混合物中获得的回弹指数相关。砂浆的触变性和现场的回弹率值导致了最准确的相关性,从而可以选择最有效的 VMA 用于喷射混凝土。最后,两种综合结果(实验室和现场)允许一种有助于设计和优化湿混喷射混凝土的分析过程。
背景:ICU 中所有使用机械通气的患者都必须对吸气气体进行加湿,可以使用加热加湿器 (HH) 或热湿交换器 (HME)。最近的研究表明,对于 COVID-19 患者,加湿设备的选择可能会对患者的管理产生相关影响。我们报告了 2 个使用 HME 或 HH 的 ICU 的数据。方法:审查了魁北克市 2 个 ICU 中第一波疫情期间需要有创机械通气的 COVID-19 患者的数据。其中一个 ICU 使用了 HME,而另一个 ICU 使用了加热丝 HH。我们比较了呼吸机设置和调整呼吸机设置后第一天的动脉血气。报告了气管插管阻塞 (ETO) 或亚阻塞事件以及限制加湿不足风险的策略。在台架试验中,我们用湿度计测量了不同环境温度下 HH 的湿度,并评估了其与加热板温度的关系。结果:我们报告了 20 名 SARS-Cov-2 阳性受试者的数据,其中 6 名在使用 HME 的 ICU 中,14 名在使用 HH 的 ICU 中。在 HME 组中,尽管每分钟通气量较高(171 vs 145 mL/kg/min 预测体重 [PBW]),但 P aCO 2 较高(48 vs 42 mm Hg)。我们还报告了在使用 HH 的 ICU 中发生了 3 次 ETO。湿度台架研究报告了 HH 的加热板温度与输送湿度之间存在很强的相关性。在采取措施避免湿度不足后,包括监测加热板温度,不再发生 ETO。结论:COVID-19 患者使用的加湿装置的选择对通气效率(增加 CO 2 去除率,减少死腔)和与低湿度相关的并发症(包括在高环境温度下使用加热丝 HH 时可能出现的 ETO)有相关影响。关键词:加热加湿;热湿交换器;死腔;CO 2;COVID-19;气管插管阻塞。[Respir Care 2022;67(2):157–166。© 2022 Daedalus Enterprises]
目标。木星的大气的特征是带状喷气机,包括赤道超旋转射流,具有强烈的潮湿的影响活动,以及涡流,波浪和湍流所施加的扰动。即使在对木星的太空探索任务和木星的详细数值建模之后,关于带喷头的机制以及干燥和湿对流在维护这些喷气机中所起的作用仍然存在问题。方法。我们使用称为Jupiter-Dynamico的全球气候模型(GCM)报告了木星天气层的三维模拟,该模型将其在二十面体网格上与详细的辐射传输计算结合在二十面体网格上。我们添加了一个用于木星的热羽流模型,该模型通过干燥和潮湿的对流羽流,模仿热,动量和示踪剂的效果,这些羽流在GCM网状间距中未解决,并使用基于物理学的方法尚未解决。结果。我们的木星 - dynamico全球气候模拟表明,大规模的Jovian流,尤其是喷气结构,可能对对流层中的水丰度高度敏感,并且存在赤道超级旋转的丰度阈值。与我们的干燥(或弱潮湿)模拟相比,包括观察到的对流层水量的模拟在赤道处显示出明显的超级旋转向东,而十二个向东的中纬度喷气机则不会迁移极点。幅度与观测值一致。如闪电观测所表明的那样,通过我们的热羽模型模拟的对流活性比中部至高纬度地区弱。无论它们是干燥还是潮湿,我们的模拟都会在Zonosrothic Congime中观察到的从小(涡流)到大尺度(JET)的逆向能量级联反应。