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沉积盆地中的热耗竭及其对CO2羽流（CPG）系统的设计和电力输出的影响
对电子设备的小型化的追求是工业4.0的骨干之一，纳米材料是能够解决这些复杂技术挑战的设想解决方案。经过合成和处理时，纳米材料必须能够保持原始的最初设计特性，但有时，这可能会触发降解机制，从而通过破坏其初始形态或机械和电性能来损害其应用。使用等离子体，离子植入和高温在处理条件下降解纳米材料在文献中很大程度上是最新的。在此处调查并报告了单晶Cu纳米线的降解时，在暴露于具有残留活性O的血浆环境中。表明，即使在低反应性等离子体条件下，单晶Cu纳米线也可能通过蒸气 - 固体 - 固体成核和生长机制降解。
使用机器学习对太阳能PV输出的数据驱动预测：一种长期预测的综合方法
本文研究了细节，并选择了用于预测太阳能光伏（PV）植物的长期产量的机器学习算法。因此，使用10分钟的数据实时测试了几种算法。为了生成结果，用正面和负的实际功率和时间参数喂食，训练和验证了模型。在测试阶段，模型是训练和拟合的。具有最准确的预测目标变量的能力与当前值（预期的输出值）进行比较，以验证预测。基于统计评估，还评估了该算法的性能。输出导致了有关光伏植物生产的假设。基于这些假设的信息，做出了必要的决定。随机森林回归在植物中太阳产量的长期预测中比其他模型具有更高的准确性。此类发现对太阳能能源部门的太阳能工程师和网格运营商很有用。太阳能领域的太阳能工程师和网格运营商将从这些发现中受益。
一个概念框架，用于参与式研究中作物模型的应用和输出的上下文化
将通用科学知识对特定于上下文的农民知识的抽象背景化是农民的创新过程中的必要步骤，并且可以使用农作物和农场模型来实现。这项工作探讨了基于农民对环境和实践的描述来模拟大量场景的可能性，以便将每个参与的农民讨论的讨论背景。它提出了一个新的框架，该框架由六个阶段分开的六个动作组成，即第一阶段 - 向农民的世界出发：（i）项目初始化； （ii）确定在农民背景下锚定的农艺问题； （iii）表征环境，管理选项和描述正在考虑的系统的指标；第二阶段 - 研究人员的世界：（iv）作物模型参数化； （v）将模型输出转换为农民支持的指标；和第三阶段 - 返回农民的世界：（vi）与农民探索情境化的管理选择。在此过程中创建了两个通信工具，一个包含模拟结果以供应讨论的结果，而第二个则是创建其记录的第二个通信工具。框架的有用性是用肥料和堆肥应用来探索土壤生育能力管理的，以高粱生产在苏德诺 - 撒哈利亚布尔基纳·菲萨（Sudano-Sahelian Brkina Faso）的小小的背景下。该框架与15名农民的应用提供了证据，证明了农民和农艺学家对通过更好的有机修正管理进行改善作物系统绩效的选择的理解。这种方法使农民能够识别并与模拟的方案相关，但强调了有关如何使作物模型输出适应特定情况的审讯。虽然在现场层面上与战术变化有关的问题应用，但该框架为农民（例如农场重新配置）探索更广泛的问题提供了机会。
通过具有概率输出的多任务神经网推断红移和星系性能 - 模拟月亮光谱的应用
1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国1 Department of Physics and Astronomy, University of Florence, Via G. Sansone 1, I-50019 Sesto F.no (Florence), Italy 2 Inf-Astro fi sic observatory of Arcetri, Largo E. Fermi 5, I-50125 Florence, Italy 3 School of Physics and Astronomy, University of St Andrews, North Haugh, ST Andrews, St Andrews. Ky16 9SS, UK 4 Inf-Observatory of Astro Phone and Spazio of the Space of Bologna, Via Piero Gobetti 93 /3, 40129 Bologna, Italy 5 GEPI, Observiire de Paris, PSL University, CNRS, Meudon, France 6 Cavendish Laboratory, University of Cambridge, 19 J. Thomson Ave., Cambridge CB3 0he, UK 7, UK 7卡夫利宇宙学研究所，剑桥大学，马德利路，剑桥CB3 0HA，英国8物理与天文学系，伦敦大学学院，伦敦高尔街，伦敦WC1E 6BT，英国9欧洲南部天obervoration，Karl-Schwarzsschild-Strassse 2， D-85748 Garching Bei Muenchen，德国
AMS 5935 带数字输出的放大压力传感器（...
首先，传感元件的差分电压信号通过多路复用器和放大器模块传输到 A/D 转换器模块 (ADC)，在那里将其转换为具有 18 位分辨率的数字信号。然后，该数字化信号由 ASIC 的集成微控制器单元 (μC) 进行数学处理，以获得经过校准和温度补偿的输出信号。为此，μC 使用校正算法和单独的校正系数，这些校正系数在 AMS 5935 的工厂校准期间存储在 ASIC 的内存中。这可以对数字化压力信号进行传感器特定的校准和校正（即线性化和温度补偿）。温度补偿所需的温度信号在 ASIC 的温度参考模块中生成，并通过多路复用器传输到放大器，然后传输到 ADC，在那里它也被数字化。使用其校正算法，微控制器计算当前校正和标准化的压力和温度测量数据（24 位压力值和 24 位温度值），这些数据被写入 ASIC 的输出寄存器。可以通过传感器的数字 I 2 C / SPI 接口从输出寄存器读取压力和温度的标准化数字输出值。对于 I²C 通信，使用 PIN3 (SDA) 和 PIN4 (SCL)，对于 SPI 通信，使用 PIN3 (MOSI)、PIN4 (SCLK)、PIN6 (MISO) 和 PIN8 (SS)。AMS 5935 的数字输出值（压力和温度）与电源电压不成比例。
引入新芽（使用阈值的区域输出的半自动化划分）：一种适应性的计算机视觉工具，用于生成3D分段
3D图像数据的可用性提高需要提高目前依赖手动标记的数字细分效率，尤其是在将结构分为多个组件时。自动化和半自动化的方法，例如深度学习和智能插值，但需要预先标记的数据，以及专门的硬件和软件。深度学习模型通常需要手动创建广泛的培训数据，尤其是对于复杂的多级分段。在这里，我们介绍了Sprout，这是一种新颖的，半自动化的计算机视觉方法，提供了时间效率且用户友好的管道，用于细分和分析图像数据。发芽基于指定的密度阈值和连接组件的侵蚀生成种子（代表对象的部分），以实现元素分离。种子生长以获得完全分类的分割。我们将Sprout的性能与智能插值的性能进行比较，并将其应用于不同的数据集，以证明此开源3D细分方法的实用性和多功能性。
ds2a-恒定电压输出的孤立刺激器
联系人地址4主要代表4购买信息5产品注册6为什么要注册您的购买？6 How to Register Your Purchase 6 Product Announcement Mailing List 6 EU Declaration of Conformity 8 History of the DS2A 9 Hardware & Controls Overview 10 Major Features 11 Symbols Used 12 Trigger Sources & Input Requirements 12 External Pulse Duration Control 14 Single-Shot Trigger Button 14 Output Characteristics 15 Output Impedance 15 Device Mounting 16 Accessories 16 Batteries 16 Battery Testing 17 Battery Life 17 Battery Replacement 17 Internal View & Jumpers 19 “Single” Jumper 19规格20保修信息22有限保修22获得保修服务22产品更改或中止22参考23常见问题24操作员注26
sfp：在DC中输出的不间断电源
sfp：DC中输出的不间断电源谢谢您选择我们的产品。我们确信您对工作的改善支持将完全满足。DC-UPS SFP动力单元用于确保符合法规305/2011/EU的消防安全系统中的电连续性。其电气和机械特性使其符合标准EN 54-4：1997+A1：2002+A2+A2：2006（火灾检测和火灾报警系统。第4部分：电源设备）。一般说明SFP是一个额外的电源，它具有密封的铅电池，可确保对自动火灾检测系统的更有效的自主权，从而确保在正确的时间进行所有备份情况。它的尺寸和性能使其适用于必须避免长电缆的电源点的系统。sfp是全球在电气连续性领域的数十万个Adelsystem DC-ups产品应用中获得的经验的结果。产品的核心是DC-UP，CBI系列“全部”，它以单个，非常紧凑且高效的设备优化了系统的能量管理。使用“电源管理”设备将功率自动分布在负载和电池之间，该设备将电源重新分配并在需要时将电源加倍。也可以通过按下外部控制接口上的按钮直接从电池中打开设备。每个故障均通过诊断LED眨眼代码报告。坚固的容器保证对IP30的保护等级。主要特征“电池护理”概念始终区分了一个“ CBI”产品范围，可确保随着时间的推移和电池诊断的充电，以确保随着时间的推移有效的系统。一个非常简单的安装和使用设备，但内部复杂，涵盖了所有电气连续性管理功能，同时根据工作温度补偿电池充电。配备了简单但功能性的外部显示器，该产品监视实时自我诊断的系统故障，提供清晰且基本的信息，包括：测量电池内部电阻的测量，短电路中的单元格控制，信号，表明内部连接的意外断开连接，电池脱机信号。所有设备都配备了两个干净的输出触点，用于信号系统或电池故障条件。
脑电微状态特征作为稳定运动输出的生物标志物
摘要 目的。本研究旨在通过优化基于整体和频谱大脑动力学特征的预测多元模型，阐明在视觉引导的等长收缩任务中维持恒定力量水平背后的大脑动力学。方法。18 名受试者被要求按压灯泡并保持恒定的力量水平（屏幕上的条形图显示），并获取脑电图 (EEG)。对于 500 毫秒的间隔，我们计算了力量稳定性指数以及大脑动力学指数：微状态指标（持续时间、发生率、整体解释方差、方向优势）和 θ、低 alpha、高 alpha 和 beta 波段的 EEG 频谱幅度。我们优化了一个多元回归模型（偏最小二乘 (PLS)），其中微状态特征和频谱幅度是输入变量，力量稳定性指数是输出变量。使用 PLS 嵌套交叉验证方法解决了输入变量之间的共线性和模型的普遍性相关问题。主要结果。优化的 PLS 回归模型达到了良好的普遍性，并成功显示了微状态和光谱特征在推断施加力的稳定性方面的预测价值。与视觉和执行控制网络相关的微状态持续时间越长、发生率越高，收缩性能就越好，这与视觉系统和执行控制网络在视觉运动整合中所起的作用一致。意义。微状态指标和脑节律幅度的组合不仅可以在群体层面，而且在个体层面被视为稳定的视觉引导运动输出的生物标志物。我们的研究结果可能对更好地理解单次试验或实时应用中的运动控制以及运动控制研究发挥重要作用。