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钢的热喷涂覆层优化...
图 2.7 演示三种液态金属破碎机制的示意图。阳极和阴极上均显示轴对称破碎（a）。阳极上显示非轴对称破碎，阴极上显示膜型破碎机制（b）[17]。......................................................................................................................... 11
铁、钢与剑脚本
克洛维（约466 – 511）是法兰克人的第一位国王，也是统治法兰克人两个世纪的墨洛温王朝的创始人。他的父亲是希尔德里克一世，我们非常钦佩他的剑柄。在他 496 年加冕之前的 150 年左右，西坎布里、萨利恩、布鲁克特里、安普西瓦里、查马维和查图阿里等各种部落组成的联盟与罗马人作战，相互争斗，或成为罗马人的盟友。尽管如此，他们还是在现在的法国建立了一些“法兰克”领土。大约在 428 年，萨利安国王 Chlodio 是日耳曼法兰克人中墨洛温家族的一员，他统治着莱茵河两岸越来越多的高卢罗马臣民。他的名字是日耳曼语，由“hlod”=“fame”和“wig”=“combat”组成。当然，法国人后来把它写成“Clovis”，发音为“Louis”，这是 18 位法国国王的名字。当时法兰克人的核心领土是奥斯特拉西亚（“东部土地”）；请参见下面的地图或此处的较大比例。Chlodio 是一名基督徒，和他的祖先一样，不断受到北方异教撒克逊人的攻击。511 年他去世后，王国被分为四个部分，由他的四个儿子统治：
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克洛维（约466 – 511）是法兰克人的第一位国王，也是统治法兰克人两个世纪的墨洛温王朝的创始人。他的父亲是希尔德里克一世，我们非常钦佩他的剑柄。在他 496 年加冕之前的 150 年左右，西坎布里、萨利恩、布鲁克特里、安普西瓦里、查马维和查图阿里等各种部落组成的联盟与罗马人作战，相互争斗，或成为罗马人的盟友。尽管如此，他们还是在现在的法国建立了一些“法兰克”领土。大约在 428 年，萨利安国王 Chlodio 是日耳曼法兰克人中墨洛温家族的一员，他统治着莱茵河两岸越来越多的高卢罗马臣民。他的名字是日耳曼语，由“hlod”=“fame”和“wig”=“combat”组成。当然，法国人后来把它写成“Clovis”，发音为“Louis”，这是 18 位法国国王的名字。当时法兰克人的核心领土是奥斯特拉西亚（“东部土地”）；请参见下面的地图或此处的较大比例。Chlodio 是一名基督徒，和他的祖先一样，不断受到北方异教撒克逊人的攻击。511 年他去世后，王国被分为四个部分，由他的四个儿子统治：
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图 2.7 演示三种液态金属破碎机制的示意图。阳极和阴极上均显示轴对称破碎（a）。阳极上显示非轴对称破碎，阴极上显示膜型破碎机制（b）[17]。......................................................................................................................... 11
绿色钢供应链模型结果
• Two main types of DRI processes: Gas-based DRI and Coal-based DRI • Iron ore pellets, typically containing a mixture of iron oxide and other elements are prepared • Iron ore pellets undergo chemical reactions with reducing agent (natural gas or carbon from coal), resulting in the removal of oxygen to produce direct reduced iron in the lower part of the shaft • The DRI along with scrap steel, is then charged into the Electric Arc炉子•电力用于产生电弧，该电弧融化炉子中的DRI和废料钢•添加合金或其他添加剂以实现所需的钢组成•由于将化石能源用作还原剂和非可再生电力•目前通过Dri
雷神公司 - 陆军航空杂志
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使用深神网络和基于特征的融合
这项研究通过将深度神经网络（DNN）模型与基于特征的融合整合在一起，介绍了一种创新的药物配方优化方法。该研究利用各种数据集，包括分子数据库，生物反应数据集和药代动力学信息，以对影响生物系统中药物行为的复杂因素进行整体理解。DNN模型以其处理高维数据和捕获复杂关系的能力而被选为基于特征的融合，以增强药物制剂的认知策略。在10个试验中进行的模型的定量评估产生了令人鼓舞的结果。DNN模型表现出值得称赞的性能，平均精度为91.8％，精度为89.2％，召回93.5％，F1得分为91.3％。但是，基于特征的融合方法始终优于DNN，平均准确度为93.5％，精度为91.7％，召回94.6％，F1得分为92.8％。这些结果突出了基于特征的融合方法在优化药物制剂，展示更高的定量指标以及精确度和召回之间更加平衡的权衡方面的优越性。这项研究通过提供一个结合高级认知策略的强大框架来推动药物制定领域，从而有助于更有效和个性化的治疗干预措施。