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MSC论文在地质氢存储 / Bio- ... < / div>上
在项目中，您将进行微流体实验，以将孔隙空间定居，然后研究其在饱和和两相流量条件下的孔隙空间中其生长和液压性能。他们将使用一种实验室芯片方法，该方法代表不同岩石类型的不同岩石物理参数。将通过处理微观图像并通过数字双胞胎上的直接数值流仿真来分析数据。
在非中心对称niobium rhenium rhenium
使用栅极电压来控制流经纳米级超导收缩的超导电流，称为栅极控制的超电流（GCS），出于基本和技术原因引起了极大的兴趣。为了更深入地了解这种效果并基于IT开发超导技术，必须确定对GCS效应至关重要的材料和物理参数。自上而下的制造方案也应优化以提高设备可伸缩性，尽管研究表明自上而下的制造设备更具弹性，可以显示出GCS。在这里，我们研究了通过自上而下的纳米三生，该纳米三生物是由自上而下的制造工艺制成的，该工艺是从非中心对称超导体超导体niobium rhenium（niobium rhenium）（NBRE）变化的。与以前用自上而下的方法报告和制造的其他设备不同，我们的NBRE设备是从具有较小晶粒尺寸且在特定条件下蚀刻的NBRE薄膜制成的，系统地表现出GCS效应。这些观察结果为实现具有高扩展性的自上而下的GCS设备铺平了道路。我们的结果还意味着，纳米三酚的结构障碍和表面物理特性等物理参数又可以通过制造过程来修改，这对于GCS观察至关重要，因此也提供了对GCS效应基础物理的重要见解。
在非中心对称niobium rhenium rhenium
使用栅极电压来控制流经纳米级超导收缩的超导电流，称为栅极控制的超电流（GCS），出于基本和技术原因引起了极大的兴趣。为了更深入地了解这种效果并基于IT开发超导技术，必须确定对GCS效应至关重要的材料和物理参数。自上而下的制造方案也应优化以提高设备可伸缩性，尽管研究表明自上而下的制造设备更具弹性，可以显示出GCS。在这里，我们研究了通过自上而下的纳米三生，该纳米三生物是由自上而下的制造工艺制成的，该工艺是从非中心对称超导体超导体niobium rhenium（niobium rhenium）（NBRE）变化的。与以前用自上而下的方法报告和制造的其他设备不同，我们的NBRE设备是从具有较小晶粒尺寸且在特定条件下蚀刻的NBRE薄膜制成的，系统地表现出GCS效应。这些观察结果为实现具有高扩展性的自上而下的GCS设备铺平了道路。我们的结果还意味着，纳米三酚的结构障碍和表面物理特性等物理参数又可以通过制造过程来修改，这对于GCS观察至关重要，因此也提供了对GCS效应基础物理的重要见解。
产品目录 - Slentech
Slentech 是一家全资工业测试和测量设备公司，在供应过程设备和工业传感器及仪器方面拥有超过 10 年的经验，例如工业传感器和变送器、流量计、水表、气动控制器、数据记录器、DAQ 系统和数字显示仪表，用于测量澳大利亚、新西兰和大洋洲地区的位移、应变、力、负载、扭矩、加速度、角度和倾斜、惯性、压力、水平、温度、湿度和流量等物理参数。
对苯酚中O – H键的实际氢原子捐赠活性的定量评估：结构 - 活性关系
在本文中，研究了25种苯酚和邻苯二甲胺-N-氧基自由基（Pino C）和DPPH C之间的HAT反应。在这项工作中检查的酚和自由基的父结构和标记在方案1中显示了。包括天然酚类的活化酚的Ch 3 Cn中的时间分解动力学研究（2,6-二甲基，2,6-二 - 二 - 丁基-4-取代15,16和4-构酚酚）17（1H - 18H）17（1H - 18H），氢酚类酚类和酚类酚类18（19H） eic酸（23H），2,2,5,7,8-五甲基甲基chroman-6- OL（PMC，24H）16和带有放射线的A托酚（A-TocoH，25H）19。 在先前的工作中，8,20 - 24个四个物理参数，h-donor XH的四个物理参数，键解离能d g o（XH），动力学固有电阻能量d g s xh/x，热运动参数d g s o（xh）和d g s o（x）和d g s o（x）已用于评估h-含量和h- themist of xh的XH XH和XH的XH XH XH，并在XH中进行了启用。和实际的帽子反应。 d g o（XH）是热力学因素，通常用于评估XH和H-抽象能力的潜在H含能力。 d g s xh / x是XH（XH + X / X + XH）自交换HAT反应的激活自由能。 这是帽子反应的动力学抗性，因为热纳米驱动力为零，这意味着动力学内在包括天然酚类的活化酚的Ch 3 Cn中的时间分解动力学研究（2,6-二甲基，2,6-二 - 二 - 丁基-4-取代15,16和4-构酚酚）17（1H - 18H）17（1H - 18H），氢酚类酚类和酚类酚类18（19H） eic酸（23H），2,2,5,7,8-五甲基甲基chroman-6- OL（PMC，24H）16和带有放射线的A托酚（A-TocoH，25H）19。 在先前的工作中，8,20 - 24个四个物理参数，h-donor XH的四个物理参数，键解离能d g o（XH），动力学固有电阻能量d g s xh/x，热运动参数d g s o（xh）和d g s o（x）和d g s o（x）已用于评估h-含量和h- themist of xh的XH XH和XH的XH XH XH，并在XH中进行了启用。和实际的帽子反应。 d g o（XH）是热力学因素，通常用于评估XH和H-抽象能力的潜在H含能力。 d g s xh / x是XH（XH + X / X + XH）自交换HAT反应的激活自由能。 这是帽子反应的动力学抗性，因为热纳米驱动力为零，这意味着动力学内在包括天然酚类的活化酚的Ch 3 Cn中的时间分解动力学研究（2,6-二甲基，2,6-二 - 二 - 丁基-4-取代15,16和4-构酚酚）17（1H - 18H）17（1H - 18H），氢酚类酚类和酚类酚类18（19H） eic酸（23H），2,2,5,7,8-五甲基甲基chroman-6- OL（PMC，24H）16和带有放射线的A托酚（A-TocoH，25H）19。 在先前的工作中，8,20 - 24个四个物理参数，h-donor XH的四个物理参数，键解离能d g o（XH），动力学固有电阻能量d g s xh/x，热运动参数d g s o（xh）和d g s o（x）和d g s o（x）已用于评估h-含量和h- themist of xh的XH XH和XH的XH XH XH，并在XH中进行了启用。和实际的帽子反应。 d g o（XH）是热力学因素，通常用于评估XH和H-抽象能力的潜在H含能力。 d g s xh / x是XH（XH + X / X + XH）自交换HAT反应的激活自由能。 这是帽子反应的动力学抗性，因为热纳米驱动力为零，这意味着动力学内在包括天然酚类的活化酚的Ch 3 Cn中的时间分解动力学研究（2,6-二甲基，2,6-二 - 二 - 丁基-4-取代15,16和4-构酚酚）17（1H - 18H）17（1H - 18H），氢酚类酚类和酚类酚类18（19H） eic酸（23H），2,2,5,7,8-五甲基甲基chroman-6- OL（PMC，24H）16和带有放射线的A托酚（A-TocoH，25H）19。 在先前的工作中，8,20 - 24个四个物理参数，h-donor XH的四个物理参数，键解离能d g o（XH），动力学固有电阻能量d g s xh/x，热运动参数d g s o（xh）和d g s o（x）和d g s o（x）已用于评估h-含量和h- themist of xh的XH XH和XH的XH XH XH，并在XH中进行了启用。和实际的帽子反应。 d g o（XH）是热力学因素，通常用于评估XH和H-抽象能力的潜在H含能力。 d g s xh / x是XH（XH + X / X + XH）自交换HAT反应的激活自由能。 这是帽子反应的动力学抗性，因为热纳米驱动力为零，这意味着动力学内在包括天然酚类的活化酚的Ch 3 Cn中的时间分解动力学研究（2,6-二甲基，2,6-二 - 二 - 丁基-4-取代15,16和4-构酚酚）17（1H - 18H）17（1H - 18H），氢酚类酚类和酚类酚类18（19H） eic酸（23H），2,2,5,7,8-五甲基甲基chroman-6- OL（PMC，24H）16和带有放射线的A托酚（A-TocoH，25H）19。在先前的工作中，8,20 - 24个四个物理参数，h-donor XH的四个物理参数，键解离能d g o（XH），动力学固有电阻能量d g s xh/x，热运动参数d g s o（xh）和d g s o（x）和d g s o（x）已用于评估h-含量和h- themist of xh的XH XH和XH的XH XH XH，并在XH中进行了启用。和实际的帽子反应。d g o（XH）是热力学因素，通常用于评估XH和H-抽象能力的潜在H含能力。d g s xh / x是XH（XH + X / X + XH）自交换HAT反应的激活自由能。这是帽子反应的动力学抗性，因为热纳米驱动力为零，这意味着动力学内在
人工智能在远程监控数据处理任务中的应用Yu.Yu.格罗莫夫 1，I.N.伊什丘克 1，V.V.罗季奥诺夫 1
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像，并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据，训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题，并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型，引入了 18 类物体，根据人造物体和背景（人为或自然景观）之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行，具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中，发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明，在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习，分类，分割，远程监控，神经网络，遗传算法，背景目标环境，光电系统，热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
电池储能系统的电力市场整合
• 允许 BESS 在调度边际资源时作为买方和卖方设定批发价格 • 在竞标规则中表示 BESS 的物理参数和能力 • 在 5 分钟市场中实时更新 BESS 能力 • 允许 BESS 自我管理自己的 SoC • 允许 BESS 降低其容量以满足最低运行时间要求 • 要求 BESS 在系统紧急情况下遵循指令 • 监控调度指令的遵守情况 • 监控市场力量的滥用，尤其是与 VRE 直接结合时
温度和强磁场对具有量子阱Hgcdte/Cdhgte异质结构能态密度振荡的影响
在基于量子阱的异质结构材料中，研究能态密度对量化磁场强度和占据的依赖关系，可以为纳米级半导体结构中电荷载流子的能谱提供有价值的信息。当低维半导体材料暴露于横向量化磁场时，能态密度可以通过动力学、动力学和热力学量的振荡依赖关系来测量——磁阻、磁化率、电子热容量、热电功率、费米能和其他物理参数 [3, 4]。由此可见，在横向和纵向磁场存在下研究矩形量子阱导带能态密度的振荡是现代固体物理学的迫切问题之一。
4. 数据采集方法 - 海底测绘实验室
4.数据采集方法 在第 3 节中，我们描述了那些对于确定许多底栖和近岸物种的分布和丰度非常重要的物理和生物物理参数，并且必须围绕这些参数组织栖息地分类系统。因此，要应用分类方案，必须以适当的比例和分辨率从感兴趣的区域获取这些参数的数据。在这里，我们回顾了当前用于获取栖息地数据的方法以及有望增加浅海环境中调查覆盖率和数据分辨率的新技术。我们主要关注适用于收集水深、基质类型、粗糙度、坡度和坡向等各种比例和分辨率数据的方法。