本文提出将氨基酸改性氧化石墨烯衍生物 (GO-AA) 作为活性材料,用于捕获水介质中的有机污染物并进行电化学检测。草甘膦 (GLY) 是一种存在于许多水体中的除草剂,被选为基准物质,以测试这些材料的电活性有效性,从而为捕获事件提供直接证据。通过环氧环开环反应将 L -赖氨酸、L -精氨酸或 L -蛋氨酸接枝到 GO 表面,促进氨基酸结合并伴随 GO 的部分还原。合成过程导致电荷电阻从 GO 的 8.1 K Ω 降至各种 GO-AA 的 0.8 – 2.1 K Ω,从而支持这些材料在电化学传感中的适用性。所得 GO-赖氨酸、GO-精氨酸和 GO-蛋氨酸用于从水中吸附 GLY。 GO-Lysine 与 GLY 的相互作用最强,1 小时后的去除效率为 76%,大约是工业基准吸附剂颗粒活性炭的两倍。当用作活性材料捕获 GLY 并进行电化学检测时,GO-AA 的性能也优于原始未改性材料。GO-Lysine 表现出最佳灵敏度,即使浓度低至 2 μ g/L 也能识别水中的 GLY。分子动力学模拟证实,这种材料增强的性能可归因于赖氨酸部分和 GLY 之间的氢键和盐桥相互作用,而氢键和盐桥相互作用源于氢键和盐桥相互作用。
有机材料(例如树皮和生物炭)可以是治疗雨水的有效过滤材料。但是,这种过滤器在保留微塑料(MPS)(一种新兴的雨水污染物)中的效率尚未得到充分研究。这项研究研究了通常与雨水相关的MP的去除和运输。将不同的MP类型(聚酰胺,聚乙烯,聚丙烯和聚苯乙烯)混合到25、50和100 cm长的水平树皮和生物炭过滤器的最初2 cm材料中。MP类型由25-900μm的球形和碎片形状组成。过滤器的水流为5 mL/min,持续一周,并通过μFTIR成像分析了MPS的总废料。为了获得更深入的见解,将一个100 cm的树皮过滤器副本分为10 cm段,并提取并计数每个段中的MPS。结果表明,在所有生物炭和树皮过滤器中,MP有效保留了> 97%。但是,无论滤波长度如何,在所有废水中都检测到MP。流出浓度分别在树皮和生物炭废水中测量5 - 750 MP/L和35-355 MP/L,> 91%的MP计数由小型(25μm)聚酰胺球形颗粒组成。将所有数据结合起来,使用更长的过滤器发现了平均MP浓度的降低,这可能归因于25和50 cm滤波器中的引导。树皮介质中MPS的ALYSES显示,大多数MP都保留在0-10 cm段中,但有些MPS进一步运输,其中19%的聚酰胺保留在80 - 90 cm段中。总体而言,这项研究表明,树皮和生物炭过滤器保留国会议员的有希望的结果,同时强调了系统堆积过滤器以减少污染雨水对环境的MP排放的重要性。
抵抗[5]。尽管过程优化了重大的优化工作,但由PBF-LB和PBF-EB生产的316升零件仍然无法满足最佳功能性能所需的表面质量要求。据报道,由PBF-LB和PBF-EB产生的316L部分的典型表面粗糙度(RA)值分别为〜10 µm [9]和〜30 µM [10]。在PBF-LB和PBF-EB之间获得的表面粗糙度的巨大差异是无关的。在比较PBF-LB和PBF-EB时,已经报道了TI6AL4V的可比较表面粗糙度值。对于PBF-LB标本,在构建方向上测量了〜8 µm的RA,而对于PBF-EB,观察到RA为〜23 µm [11]。无论相关的AM过程如何,印刷的部分通常都需要后处理才能实现所需的表面
在马来西亚中学中,探索背景和协作在英语教学中的技术使用中的作用和协作摘要,探讨了在马来西亚的中学中的英语班级中技术使用的程度,以及在正常化过程中的上下文和社区的作用。采用的方法是定性的,使用在线调查和访谈来调查英语教师在课堂上使用技术的经验。研究结果表明,正常化在某种程度上发生了正常化,其正常化程度显着受环境因素和教学社区运作方式的影响。该研究还表明,应将归一化本身视为比以前认识的更复杂,动态,依赖上下文和基于社区的概念。因此,这项研究可能引起政策制定者,学校管理人员和教师,致力于将技术纳入教学和学习。关键字标准化,上下文,社区,协作,技术,语言教学1。介绍大约二十年前,Bax(2003)将“归一化”卵石扔到了Elt Pond和此涟漪中 - 在英语语言教室中使用了正常化的技术,这可能是什么样的以及它可能发生的情况 - 从那以后一直在传播。这项研究旨在审查和基于有关标准化的讨论,并鉴于此,探讨技术使用在当今英语教室中已归一化的程度。务实的组件这也基于先前的研究(Balchin&Wild,2015,2016,2018),该研究与在马来西亚中学的英语课程中使用前服务和服务教师在英语课程中使用技术,从而在二十二个学校的英语课程中概述了技术使用的快照。马来西亚的选择是马来西亚教育部自身对技术变得归一化的渴望,因此“成为教育生活的无处不在的一部分,没有城市居民分歧,所有教师和学生都具有使用此技术的技能来使用此技术”(2013年教育马来西亚,2013年,2013年,2013年)。在环境中,研究重点介绍了中学的物理课堂环境中使用技术的方式,其中可能包括非主体特定教室和配备技术资源的房间。该研究旨在使读者了解在特定情况下正常化发生的程度。鉴于在教育领域的越来越重视以及围绕技术使用归一化的讨论中,如第2.2和2.3节所述,比在归一化过程中的作用更加重视,而不是在归一化过程中的作用。在研究中,如Tudor(2001)所述,将上下文视为一种复杂的现象,结合了务实的成分和精神成分。在研究中,如Tudor(2001)所述,将上下文视为一种复杂的现象,结合了务实的成分和精神成分。
2011 年 9 月 2 日 — 美国国防部网络犯罪中心... 使用数字数据采集工具断言和测试计划版本 1.0 测试案例。
为了增强轨道几何维护计划并降低基础设施成本,准确预测由镇流器和子级别的循环负载引起的累积永久性轨道变形(沉降)对于铁路基础设施管理者至关重要。本文提出了一种新的方法,可以基于一项用于评估短期和长期轨道性能的混合方法研究的广泛参数研究,以降低计算成本来预测长期结算。将各种机器学习技术进行比较并采用用于开发预测模型,这些模型使用归档的压载轨道演示者的测量结果进行了验证。使用多个指标评估每个模型的性能和准确性,并进行了敏感性分析以识别有影响力的解释变量。值得注意的是,开发的随机森林模型与现场测量的定居数据表现出了良好的一致性。这种方法弥合了差距是数值模拟和经验数据,从而对永久轨道变形有了改进的整体理解。该方法具有在铁路轨道维护和更新管理的计算决策支持系统中实施的潜力。
钒氧化还原流量电池(VRB)系统涉及复杂的多物理和多时间尺度相互作用,其中电解质流速在静态和动态性能中起关键作用。传统上,固定流量已用于操作方便。但是,在当今高度动态的能源市场环境中,根据运营条件调整流量可以为提高VRB能源转换效率和成本效益提供显着优势。不幸的是,将电解质流速纳入传统的多物理模型对于VRB管理和控制系统来说过于复杂,因为实时操作要求用于船上功能的低计算和低复杂模型。本文介绍了一种新型的数据驱动方法,该方法将流速集成到VRB建模中,增强了数据处理能力和VRB行为的预测准确性。所提出的模型采用封闭式复发单元(GRU)神经网络作为其基本框架,在捕获VRB的非线性电压段方面表现出了非凡的熟练程度。GRU网络结构经过精心设计,以优化模型的预测能力,流速被视为关键输入参数,以解释其对VRB行为的影响。模型改进涉及分析在VRB操作中在各种流速下获得的精心设计的模拟结果。还设计和进行了实验室实验,涵盖了电流和流速的不同条件,以验证所提出的数据驱动的建模方法。对几种最新算法进行了比较分析,包括等效电路模型和其他数据驱动的模型,证明了考虑流速的基于GRU的VRB模型的优越性。由于GRU在处理时间序列数据方面的出色能力,该模型在宽范围内提供了令人印象深刻的准确终端电压预测,低误差率不超过0.023 V(1.3%)。这些结果表明了所提出的方法的功效和鲁棒性,突出了对管理和控制系统设计的准确VRB建模中流速的新颖性和重要性。
对于舰队汽车,我们估计一个上限的最大里程,该里程可以由舰队汽车行驶。这是因为我们的车队汽车数据不是通过舰队货车使用的燃油卡系统收集的。相反,舰队汽车里程的收集方式与其他商务旅行旅行相同(例如燃料成本通过费用系统报销)。但是,该系统的限制是,没有办法将舰队汽车的费用日志与用于商务旅行的其他车辆(例如用于工作目的的个人车辆,租用的汽车)。因此,我们估计可以归因于车队的最大里程(例如从基于费用报告的数据集中删除所有其他类型的车辆费用索赔)。这为我们提供了什么舰队汽车里程的上限。请注意,此估计占总范围1排放量的1%,因此是非物质范围的。
Buddy Books我们的6年级学生这个学期一直在努力工作,是作者,插画家和出版商,为他们的准备好友制作美丽的图片故事书。在六年级学生开始时,他们就家人,喜欢做的事情,喜欢的食物以及喜欢的角色和故事采访了预备伙伴。然后,他们使用这些想法来遵循从计划和草稿到出版的写作过程。我们的预科学生真的很喜欢收到书籍,我敢肯定他们会保留它们并珍惜它们。恭喜,对我们的6年级学生做得很好,大家都做得很好。
摘要:2 A.MyData Mission 3 A.1。情况分析4 A.2。对MyData全球战略2024-2026的影响6 B.实施,监视和报告6 C.战略领域和目标7 C.1。操作7 C.1.1。该协会在财务上具有可持续性和弹性8 C.1.2。团队流程高效且专业8 C.1.3。mydata的值是策划的,可见8 c.2。社区8 C.2.1。成员重视其MyData全球成员8 C.2.2。广泛的MyData社区活跃,生产性8 C.2.3。成员资格多样,代表9 C.3。政策9 C.3.1。实施欧盟数据政策使人们进入其9 C.3.2的中心。在全球出现的规则中嵌入了一种以人为中心的方法9 c.3.3。MyData与全球数据倡导运动9 C.4是显着的。市场10 C.4.1。MyData确定问题和解决方案10 C.4.2。业务模型已显示为10 C.4.3。技术解决方案已证明10