随着全息技术的快速发展,基于跨表面的全息传播方案表现出极大的电磁(EM)多功能性潜力。然而,传统的被动式额叶受到其缺乏可重构性的严重限制,从而阻碍了多功能全息应用的实现。Origa-mi是一种机械诱导空间变形的艺术形式,它是多功能设备的平台,并引起了光学,物理和材料科学的极大关注。Miura-Ori折叠范式的特征是其在折叠状态下的连续重构性,在全息成像的背景下仍未探索。在此,我们将Rosenfeld的原理与Miura-Ori表面上的L-和D-金属手性对映异构体一起定制,以量身定制孔径分布。利用Miura-Ori折叠状态的连续可调性,金属结构的手性反应在不同的折叠构型上有所不同,从而实现了不同的EMALOGRAPHIC成像功能。在平面状态下,可以实现全息加密。在特定的折叠条件下,并由特定频率的自旋圆形极化(CP)波驱动,可以在具有CP选择性的指定焦平面上重建多重全息图像。值得注意的是,制造的折纸跨表面表现出较大的负泊松比,促进了端口和部署,并为自旋选择系统,伪装和信息加密提供了新颖的途径。
2.3。使用NMTUI 2.4配置以太网连接。使用Control-Center 2.5配置以太网连接。使用NM-Connection-编辑器2.6配置以太网连接。使用NMSTATECTL 2.7配置使用静态IP地址的以太网连接。使用网络RHEL系统角色与接口名称2.8一起配置具有静态IP地址的以太网连接。使用网络RHEL系统角色与设备路径2.9一起使用静态IP地址配置以太网连接。使用NMStatectl
梅瓦尔大学(Mewar University)与高昂的能源成本捕捉约1kWh,电源不可靠,并且对柴油发动机和电网非常依赖。这种依赖性不仅会升级能源费用,还会导致温室气体排放,加剧气候变化,全球变暖和环境污染。为了减轻这些问题,本研究提出了一项优化的微电网设计,该设计集成了PV太阳能电池板,风力涡轮机,柴油发电机和网格连接,并利用Homer软件进行优化。该软件确定了多种配置,最佳设计通过太阳能PV(每年288,947,670 kWh)组合(每年288,947,670 kWh),风力涡轮机(每年36,825,618 kWH),以及对柴油生成器的最小依据。该系统将在低续签产量期间每年从网格中购买3,827,194 kWh,并在剩余生产中每年售出167,761,193 kWh。此设计的级别的能源成本(LCOE)为0.00146/kWh,投资回报率(ROI)为10.1%,总组件支出为16,207,384美元,涵盖资本投资,运营和维护(O&M),以及燃料成本。太阳能光伏占年产量的83%,剩余的17%来自电网和风力涡轮机,由于其对可再生能源(RES)的严重依赖,因此该系统具有成本效益和环境友好。全面的可行性,技术,经济和敏感性分析证实了实施该建议系统的生存能力。最终,拟议的微电网设计有望为大学提供可持续,经济且可靠的能源解决方案。
在上图中,描绘了运行VXLAN EVPN的单个数据中心织物。数据中心中存在的VRFS(VRF_A,VRF_B)需要在基于WAN/CORE的基于MPLS的段路由(MPLS-SR)上扩展。数据中心织物边界开关充当边框提供商边缘(边框PE1,边界PE2)与MPLS-SR与L3VPN(VPNV4/VPNV6)互连VXLAN BGP EVPN。使用IPv4标记的unicast以及VPNV4/VPNV6地址 - 家庭(AF),BPE通过EBGP与提供商路由器(P-Router)互连。P-Router作为提到的AF的BGP路由 - 反射器,并通过IBGP将必要的路由传递到MPLS-SR提供商边缘(PE3,PE4)。超过BGP作为控制平面的使用,在同一自主系统(AS)中的MPLS-SR节点之间使用IGP(OSPF或ISIS)进行标签分布。从上图(PE3,PE4)中所示的PE中,可以使用AS Inter-As选项A将数据中心或核心网络VRF扩展到另一个外部网络。即使此图仅显示一个数据中心,MPLS-SR网络也可以用于互连多个数据中心织物。
摘要 - 围绕行业5.0的讨论强调了完全相互联系的工业生态系统,将AI和数字双胞胎整合在一起。在这种环境中,工业设备必须与人类工人无缝合作,需要低延迟,高数据速率连接才能实时监控。为了满足这一需求,已经开发了时间敏感的网络(TSN)标准。但是,在动态工业网络中配置TSN会带来挑战。IEEE 802.1Q标准提供了诸如时光塑形器(TAS)之类的机制,以在正确配置时达到确定性延迟。在本文中,我们可以在动态网络中处理TA的配置,例如重新配置生产线以适合生产目标或在生产线中部署新应用程序,从而在网络中添加了新的流。我们的解决方案采用了深入的增强学习(DRL),通过模拟进行了训练和评估,从而适应不断变化的网络条件和动态生产线重新配置。
摘要。知识图(kgs)已成为突出的数据表示和管理范式。通常受到架构(例如,本体论)的基础,KGS不仅捕获了事实信息,而且捕获了上下文知识。在某些任务中,一些公斤将自己确立为标准基准。但是,最近的工作概述依靠有限的数据集集合不足以评估方法的概括能力。在一些数据敏感领域(例如教育或医学)中,对公共数据集的访问更加有限。为了纠正上述问题,我们释放了Pygraft,这是一种基于Python的工具,生成了高度定制的域 - 不可能的模式和KGS。合成的模式包含各种RDF和OWL构建体,而合成的KG则模仿了真实世界KGS的字符和规模。最终通过运行描述逻辑(dl)追求来确保生成资源的逻辑一致性。通过提供单个管道中同时产生模式和kg的方式,Pygraft的目的是赋予在基于图形的机器学习(ML)或更一般的KG处理等领域的基准新颖方法中生成更多样化的kgs。在基于图的ML中,这应该促进对模型性能和概括能力的更全面评估,从而超越了可用基准的有限收集。Pygraft可在以下网址提供:https://github.com/nicolas-hbt/pygraft。
最低限度是指根据单位的平均需求(例如患者病情、员工技能水平和患者护理活动)确定的每班 RN、LPN、CNA 和 UAP 的最低数量。如果单位没有在该班次使用某些员工,请填写“0”,不要留空。
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我们使用哪种限制酶?已知大量的甲壳酶,该酶在“识别位置”或“ knipplaats”上直接切断DNA。这些酶来自细菌。他们的功能是制作奇怪的DNA,例如,无害的攻击病毒。例如,在此实践中,使用酶EcoRI。这是从大肠杆菌细菌部落中分离出的第一个酶(i)。该酶在基础序列g i aattc(或cttaa i g出现在互补链中)的地方切割了DNA。在垂直线的位置被切割。仅切割病毒DNA。本身(细菌)DNA,有一种针对这种编织酶的屏蔽。ECO RI识别序列存在于5个不同位置的-DNA中。这种酶对 -DNA的影响后,会产生6种不同的DNA片段。在本次会议期间使用的第二种酶是Hind III酶。Hind-酶来自流感嗜血杆菌的细菌。尤其是经常使用该细菌II型限制酶和III型。这2种不同的酶对2种不同的病毒有效。它们也具有完全不同的切割频率。我们在此实践中使用III型。该酶以以下识别顺序切割DNA:A I AGCTT。此序列在 -faag基因组的7个位置中找到。因此,在印度酶限制后,将出现8个DNA片段。关于胶质孔的更多信息...黄色粒子用于研究和比较彼此获得的DNA片段的长度。为此,用粘酶处理的DNA样品涂在凝胶中。我们为此使用琼脂糖凝胶。琼脂糖是一种天然多糖,溶解在缓冲液中,在高温下是液体,冷却时变为凝胶形。当该凝胶上安装电场时,DNA由于其负电荷而迁移到正极。在此迁移过程中,DNA具有取决于分子大小的抗性。较小的DNA片段的阻力较小,因此通过凝胶迁移到另一侧。较大的片段迁移较慢,并且在同一持续时间内迁移较少。电动孔后,通过着色可视化不同片段的位置,并且可以比较获得的DNA模式。在这种实用性中,将2个切割的DNA样品(和未切割样品)与参考语言进行了比较。后者包含各种片段,其长度是完全已知的。所使用的参考钢由碎片组成,其长度为500个碱基对(500 1000 1500 2000 ... 11500 12000)。5000 bp的碎片在胶质孔后提供了一个清晰的轮胎。