安全此录音机符合EN61010-1,UL 61010C-1&CSA C22.2 No.24-93。如果以制造商未指定的方式使用设备,则设备提供的保护可能会受到损害。制造商对本文档中解释的设备/个人使用期间对设备/个人造成的任何损坏不承担任何责任。用户在应用程序中使用设备之前必须获得足够的知识和技能,并遵守所有当地标准和法规以满足安全要求。警告符号本文档包含您应该观察的通知,以确保自己的人身安全以及保护产品和互联设备。这些通知通过警告三角形在手册中突出显示,并标记如下。危险符号表明,如果不采取适当的预防措施,可能会导致死亡或严重的人身伤害。在完全理解和满足指示条件之前,不要超出警告符号。连接电源线之前,请确保电源电压与仪器的电压额定值匹配。
摘要 - AI和机器学习的突破带来了机器人技术的新革命,从而构建了更复杂的机器人系统。这些机器人系统不仅可以使所有领域都受益,而且还可以完成几年前似乎无法想象的任务。从一群自主的小型机器人共同工作到更为重和更大的物体,到看似坚不可摧的机器人,能够进入最严峻的环境,我们可以看到为每个任务设计的机器人系统。其中,机器人系统可以从中受益的关键方案是灾难响应方案和救援行动。机器人系统能够成功执行任务,例如去除重型材料,利用多个高级传感器查找感兴趣的对象,穿越碎片和各种荒凉的环境,而不是最小的飞行能力。即使有很大的潜力,我们也很少看到机器人系统在灾难响应方案和救援任务中的利用。在这种情况下,许多因素可能导致机器人系统的使用率较低。关键因素之一是与人类机器人相互作用(HRI)问题有关的挑战。因此,在本文中,我们试图了解涉及在灾难响应和救援行动中利用机器人系统的HRI挑战。此外,我们浏览了一些旨在灾难响应方案的提议的机器人系统,并确定这些系统的HRI挑战。最后,我们试图通过介绍各种建议的研究工作的想法来应对挑战。
通常会添加用于腌制的酸性溶液的侵略性,通常会添加抑制剂。这些抑制剂有助于延迟对金属物体的腐蚀作用,从而促进循环经济。尽管已经开发并有效地开发并部署了许多工业抑制剂,以打击酸性环境中的钢腐蚀,但它们缺乏环境友好性。4这种效率源于它们的毒性和高成本。应对这一挑战已导致对无毒或低毒性水平的新腐蚀抑制剂的迫切需求。重点一直在识别经济上可行的,高度有效的化合物,这些化合物对环境的不利影响最小。5然而,在腐蚀抑制中使用合成化合物可能构成
Greenhouse gas Sources from human activity Carbon dioxide Burning fossil fuels, burning biomass, land use changes, some industrial processes, transport Methane Landfill sites, livestock Nitrous oxide Fertiliser, some industrial processes Hydrofluorocarbons Refrigeration and air conditioning equipment (manufacture and end of life) Perfluorocarbons Refrigeration sector, aluminium production, fire灭火系统硫六氟化物的电代电母,镁冶炼厂,消费品的生产,例如网球和训练鞋,用于制造平板电视和微型电子产品,包括触摸敏感的筛选和电子处理器,用于制造平面电视和微电子处理器。
14。当扬声器S 1打开时,房间P点P处的声音强度为80 dB。但是,当扬声器s 2打开(关闭s 1)时,房间同一点P的声音强度为85 dB。如果两个扬声器S 1和S 2同时打开,则在房间的同一点P处的声音强度水平(以DB为单位)是(认为扬声器是不连贯的)(a)165 db(b)86.2 db(b)86.2 db(c)87.8 db(c)87.8 db(d)88.6 db 15 db 15。质量为0.5 kg移动的B块B。在2.0 ms -1的水平摩擦表上,与无质量的锅P(在原点O)碰撞并粘在其上。如图所示,锅在水平未拉伸的(松弛)弹簧的末端连接到了力常数k = 32 nm-1。块发生碰撞后,块的位移x(t)随时间t的函数给出了(a)0.25 cos 8t m(b)0.25 sin 8t m
媒体很重要,可以进行易于使用的设备的开发才能准确分析金属离子。传统上,大型仪器设备(例如,诱导耦合的血浆质谱法(ICP-MS),5个原子吸收光谱法(AAS),6和原子uorescence谱(AFS)7)已用于评估金属离子水平,但是使用它们的现场传感可行性是一种相关的尺寸限制机制及其相对大小的可行性。因此,在实际感应情况下,需要使用小型传感器设备进行现场分析的方法。纸张是一种具有诱人的材料,可用于便携式和一次性化学传感器,这是由于其生态友好,高水吸收性和毛细血管能力的良好特性。8 - 10
摘要:背景:前列腺癌(PCA)是男性第二常见的癌症,放射治疗(RT)是主要治疗选择之一。尽管有效,但RT可能会引起有毒的副作用。通过高级技术和基于AI的预测模型增强的剂量学参数的准确预测对于优化处理和降低毒性风险至关重要。本研究旨在探索与PCA患者中与RT毒性相关的预测剂量计参数的当前方法论,分析传统技术和最近的创新。方法:使用PubMed,Scopus和Medline数据库进行了系统审查,以鉴定前列腺癌中RT的剂量学预测参数。包括1987年至2024年4月发表的研究,重点介绍了预测模型,剂量学数据和AI技术。数据提取的研究细节,方法,预测模型和结果,重点是识别研究中的趋势和差距。结果:在删除了重复的手稿后,从三个数据库中识别出354篇文章,其中49个入围可深入分析。,有27个符合包容性标准。大多数研究都利用逻辑回归模型来分析dosi-量参数与毒性之间的相关性,并通过曲线下的面积(AUC)评估了精度。剂量学参数研究包括直肠,肛管,肠和膀胱的VDOSE,DMAX和DMEAN。评估的毒性是泌尿生殖器,血液学和胃肠道。增强的预测准确性提高了治疗效果contrusions:理解剂量学参数,例如DVH,DMAX和DMEAN,对于运行RT和预测毒性至关重要。