太阳光线与收集表面(无论是地球表面还是太阳能电池板的表面)的垂直度越大,能量就越集中,太阳能增益就越大。这种垂直度可以收集更多的太阳能,太阳能电池板可以输出更多的电能,同时地球上接受更多阳光直射的地区温度也会更高。在地球上,加热差异造成了从赤道到两极的气候温度的基本变化。这种温度不平衡导致热能以风的形式从赤道流向两极(包括地表风和大规模行星风)。
相关误差指数用于评估预期结果与实验结果之间的匹配程度。图 5 显示了与四种不同模型相关的指数。图 4 显示了数据与直线平分线的比较。非线性模型中数据变化越大,表示准确度越低,而直线上数据分散度越大,表示准确度越高。图 4 中,实验数据显示在 x 轴上,而模型预测绘制在 y 轴上。图 4 显示,与竞争模型相比,立方模型提供了最
除了了解算法是什么,审计人员可能还需要了解算法的特征。这些特征(例如与给定算法相关的智能、复杂性和类型)随时间变化。智能和复杂性的程度将影响与给定算法相关的固有风险水平。在其他条件相同的情况下,复杂性越高,风险也就越大。对于更复杂的流程,算法实施不正确或无法按预期运行的可能性就越大,这可能会导致结果不理想。因此,审计人员在识别算法时考虑这些特征非常重要。有关每个特征的更多信息,请参阅下文。
包括上游和下游排放,尤其是对气候变化及其缓解量产生高影响的部门。该指标衡量范围3的投资者公司的排放量是大量二氧化碳等效的投资者。报告的范围3温室气体排放的数量越高,不利影响越大。GHG总排放(吨)(1,1)投资者公司的GHG总排放量在内,包括范围1,范围2和范围3表示为二氧化碳等效量。报告的总温室气体排放的数量越高,不利影响越大。碳足迹(TCO2E / M€< / div>
i()绝对效率是检测器测量的脉冲数除以给定时间段内的源排放总数。ii()检测器与源的固体角度越大,测得的分辨率越大。iii()固有效率与绝对效率成正比,并且与检测器所占据的固体角度成反比。iv()一个较大的分辨率(价值)允许检测器更好地区分两个非常接近的能量峰。v()虽然NAI的晶体保持在其熔点以下,但工作温度不影响设备响应。数据:NAI熔点(TL):660°C; CS-137):661 KEV(85%); T½(CS-137):30年。
宇宙中的每个物体都有质量,质量会对其他物体施加引力。引力总是具有吸引力,物体的质量决定了引力的强度。任何两个质量之间的引力取决于质量的大小,质量越大,引力越大。两个大质量的例子是地球和月球。由于地球和月球都相对较大,它们之间有很大的引力,不能彼此独立移动。月球朝向地球中心的引力和月球原始运动的前进速度使月球以椭圆形模式绕地球运动。同样的关系也适用于太阳和围绕太阳运行的其他行星。
进入数字时代,人类生活的文化越来越密不可分,与使用电磁波在支持人类生活非常有用的情况下,但另一方面,它在威胁人类健康的辐射形式中也具有负面影响。只有少数人意识到,除了房间内部或外部装饰外,观赏植物具有许多好处。几种类型的观赏植物具有吸收电子设备发出的电磁辐射的能力。在这项简单的物理研究中,进行了测量,以比较几种类型的观赏植物与电磁波辐射的吸收,这些植物是Karet Kebo,Betel,betel,多汁的植物,常春藤植物和蛇植物。研究结果表明,蛇植物吸收电磁波辐射的能力比其他植物最大。对常春藤进行的研究表明,观赏植物对电磁波辐射的吸收受植物到辐射源的距离的影响,在这种情况下,观赏植物与电磁波辐射源之间的距离越接近,电磁波辐射的来源就越大,导致辐射的吸收越大,导致电子辐射的强度越大。根据指数图,电磁波辐射吸收的变化趋势显示,距离的距离增加。