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基于碳纤维的玻璃体复合材料
摘要：在聚合物材料行业中，热固体和相关复合材料在橡胶和塑料的生产中发挥了重要作用。其中的一个重要子集是带有碳增强的热固性复合材料。碳填充剂和纤维的掺入可为聚材料提供改善的电气和机械性能，以及其他好处。然而，由于其棘手的性质，共价交联的热销网络提出了回收和再生的重大挑战。引入玻璃体材料为生产可生物降解和可回收热的途径开辟了新的途径。碳增强玻璃二聚体复合材料是用于具有吸引人物理特性的高性能，持久材料，可回收和加工的能力以及对刺激唯一反应的其他特征。本文总结了过去几年中碳增强玻璃体复合材料的发展。首先，提供了玻璃二聚体的概述和用于制备碳纤维增强玻璃体复合材料的方法。由于此类复合材料的玻璃二聚体性质，重新处理，治愈和回收是可行的方法，可以极大地延长其使用寿命。这些方法得到了彻底的解释和总结。结论是我们开发基于碳的玻璃体复合材料的预测。
80.发展中国家护理技术的培训课程.docx
1。请提前准备您的有效护照和签证； 2。如果您由于特殊情况而无法按时出发，或者您的航班连接时延迟，请联系计划人员，以告知最新的飞行状态以安排接送服务； 3。原则上，不允许对国际门票的个人更改；如果您真的需要这样做，请联系业务办公室进行票务更改程序。如果未经同意对空气票进行个人更改，则由个人承担的成本和责任将由个人承担。4。请检查您是否需要在转移到另一艘航班时重新处理行李检查。拿起行李后，请在国际抵达出口（或国内抵达出口）耐心等待，工作人员将带有组织者名称的接送标志来接您。如果您等待超过15分钟，则可以通过电话与程序联系人进行交流； 5。如果您需要在丢失的行李的情况下需要在航空公司注册，请致电程序联系人员在填写注册表格之前确认行李送货地址； 6。请注意目的地的天气并带来适当的衣服；
使用量子级联激光红外光谱和热解的质量质谱法
微塑料（MP）是多种多样的，并且存在于广泛的类型，尺寸，颜色，信息和组成中。因此，需要高准确性，选择性，灵敏度和效率来检测和量化MP的高级分析技术。几项研究已经发表了方法和结果。但是，很少有人提供精度，恢复测试和方法比较，以确保结果的正确性。量子级联激光光谱光谱（QCL-µ IR）是基于其独特的化学特征的颗粒对颗粒的无损鉴定。与用于识别的机器学习（ML）算法相结合，导致了快速，准确和稳健的分类。此外，使用热解气相色谱 - 质量光谱法（PY-GC-MS）可以根据其独特的化学成分对MP进行精确表征和定量。MP，以两步化的化学消化和45 µ µM不锈钢过滤器进行进一步过滤。使用随机森林算法重新处理了从QCl-µ IR（日光解决方案SPEROQT 340）获得的光谱数据。使用PY（前沿，实验室；日本福岛）GC-MS（Thermo Scientific，MA，USA）进一步分析了MP，对相关聚合物类型和样品矩阵进行了优化，可实现量化的低限制（在0.01和0.1 µ g之间），并控制恢复。
使用视觉语言模型导航神经领域
生成艺术是计算机科学领域的持久纪律，传统上采用了各种各样的创造性实现。但是，如果我们在没有辨别的眼睛的情况下查看当前的生成艺术景观，那么技术和方法的范围可能看起来很平坦，只有扩散模型，LLM和它们的洛拉斯才能看到。在这项工作中，我们旨在展示一种较旧的图像生成技术的变体，该技术可以创建引人注目的视觉艺术，而无需依靠训练数据，详尽的计算或狭义的先验。具体来说，我们重新访问了CPPN - 纳特算法，并将其重新处理以更适合当前的生成模型工作流程。而不是进化增强，我们会生成随机瓦特斯 - 图氏图，将它们转换为神经场，并以任意分辨率生成所得图像。我们通过使用离式VLM来获得高质量的样本，以在生成的示例之间进行成对选择。选择了多个回合的图像以进行最终的人类审查。此自动化过程很简单，并允许我们在消费者台式机上快速，轻松地生成12000px x 12000px图像，这种样式不同于公开可用的图像生成模型。
新闻稿
PSA集团和新加坡减轻全球供应链中断的影响PSA新加坡（PSA）是全球主要的转运枢纽，已大大提高了其支持增加活动并减轻全球供应链破坏自2024年初的影响的能力。这包括增强其一线能力，在Tuas港口进行新的泊位，并在Keppel Terminal重新激活泊位和院子空间。结果，最近几周的平均等待时间已减少到两天或更短的时间。随着包括红海情况在内的各种干扰仍在进行中，供应链的需求和影响仍然波动。PSA在这些不确定的时期仍致力于与客户一起工作。自2024年初以来，PSA面临着强劲的泊位需求以及安排外容器的到达，导致一周中某些日期到达的高浓度船只，尽管达到了PSA的所有泊位，但仍导致等待时间的显着增加。较大的呼叫尺寸要求船只停留更长的时间，并且较长的转运容器停留。这是由于各种因素的汇合而产生的，包括红海的情况（这已间接降低了全球整体运输能力），上游和下游港口拥堵以及港口通过运输线以恢复时间表的遗漏，从而导致了船只到达模式的实质性变化。红海危机严重破坏了全球运输和贸易，我们预计这种具有挑战性的局势将持续很长时间，可能会将港口交通拥堵从亚洲延伸到欧洲。PSA International集团首席执行官Ong Kim Pong先生说：“作为该集团的旗舰项目，PSA新加坡仍然致力于应对持续波动的挑战，并确保港口的开发和处理能力与客户的需求保持一致。PSA正在与志趣相投的客户和利益相关者建立一系列节点到网络计划的合作伙伴关系，以更好地在上游和下游端口之间进行协调，以提高运输时间表的可靠性和整体网络效率。同时，我们也一直在寻找扩展端口网络和端口生态系统结构的努力，以增强我们在可以增加价值并增强货物流量的位置的全球影响力。通过利用我们的港口设施，供应链能力，尤其是我们的员工，我们仍然坚定地与客户合作，以满足不断变化的全球景观中的定制需求。”新加坡港口约有90％到达的容器容器，而2023年平均约为77％。此外，与去年同期相比，船只端口仍在PSA上增加了22％。这是由于由于需求和重新处理的较高的需求和容器的重新处理而导致的每个船只呼叫进行了更多的容器，在该容器中，从船只卸载了一些容器，以便考虑到排放端口，重量和船舶稳定性的其他容器。然后将卸载的容器再次加载回容器。
从意大利的角度看 F-35 计划 - SLDinfo.com
本研究旨在从国家角度阐述 F-35 联合攻击战斗机计划的现状，以便评估意大利参与的强项和关键点，评估不仅基于现有数据和信息，还通过直接经验。2014 年 1 月 20 日至 1 月 24 日，由 Margelletti 教授率领的 Ce.S.I. – Centro Studi Internazionali 代表团与分析员主任 Gabriele Iacovino 和军事事务部主任 Francesco Tosato 一起访问了美国，目的是“亲手”检查飞机并参观生产和培训基础设施。1 月 21 日，代表团参观了生产 F-35 的沃斯堡洛克希德马丁工厂。随后，代表团前往佛罗里达州的埃格林空军基地，未来 F-35 飞行员和技术人员的主要培训中心就设在这里，每天有 40 架三种型号的飞机在此飞行。当时，Ce.S.I. 会见了美国空军 (USAF) 第 33 战斗机联队的 Todd Canterbury 上校和海军陆战队战斗机攻击训练中队 501 (VMFAT-501) 的 David Berke 中校。此外，代表团还亲临飞行现场，参观了飞行员和技术人员的培训设施。由此获得的信息经过重新处理，并以系统框架的形式呈现，其中包括该专业的历史
对地球聚合物材料的系统评价：创新，主要约束和决议
抽象地球聚合物是一种新型的环保生物降解材料，预计出现会减少波特兰水泥制造公司引起的二氧化碳排放。地球聚合物材料具有非凡的机械性能和其他令人钦佩的特性，例如火灾和耐腐蚀性。除了对周围环境的有害影响外，大多数工业固体废物（ISW）和废闷底灰（WSBA）被堆积起来，充满了土地质量。重新处理可以使其适合用作制造地球聚合物的材料。他们可以有效地吸附重金属，染料或色素以及其他放射性污染物，这对人类未来的发展非常有帮助。另一方面，由于地球聚合物材料的特征，其功能远远超过了。在本研究中已知有关地球聚合物材料的特定有用信息。这项研究涵盖了地质聚合物材料的来源，地质聚合过程，激活剂的类别，它们的形成技术以及地球聚合物材料的不同使用区域。此外，讨论了影响地球聚合物材料机械特征的因素。最后，总结了这些材料的不足和用法区域，并且它们的进化被删节，以准备理论或假设的基础，以持续改善地质聚合物材料。
COVID-19疫苗和疫苗给药程序代码91318、91319、91320、91321、91322和9
●可以向得克萨斯州健康步骤提供商偿还，以提供给在办公室，家庭，门诊医院和其他位置环境中6个月至20岁的成员提供的服务。●截至2023年9月11日，程序代码M0201（患者家中的疫苗管理疫苗管理）可以在家庭环境中使用程序代码90480进行计费。●免疫咨询在过程代码90480中包括。过程代码G0315不能在同一天与程序代码90480的同一提供商收费。●给予符合儿童疫苗（VFC）计划的个人的疫苗应来自VFC提供的股票。TMHP将处理共同报销的疫苗产品，仅当6个月至18岁的个人管理时，才能提供信息。●卫生计划必须在2023年9月11日或之后进行重新加工影响与这些程序代码和服务日期提交的索赔。提供者不需要对索赔提出上诉，除非索赔在重新处理完成后因其他原因被拒绝。提供者可以向COVID-19疫苗和疫苗给药程序代码91318、91319、91320、91321,91322和90480进行疫苗和疫苗管理程序代码。●作为提醒，德克萨斯州医疗补助和芯片不涵盖未经FDA授权或批准的疫苗。
探索大型语言模型以缓解偏见和公平
人工智能（AI）已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，从虚拟分析到推荐系统为各种应用提供了动力。但是，随着AI系统越来越多地与人互动并做出决定，对公平和偏见的担忧已经走向了最前沿。这些系统经常在大型数据集中受过培训，并不总是清楚地确保数据收集过程中数据质量的准则，可以无意中学习和延续这些数据集中存在的偏见，从而导致不公平的结果。一个众所周知的例子是美国刑事司法系统中使用的Compas系统，该系统预测被告再犯罪的可能性。Propublica的一项研究发现，该系统对非裔美国人被告有偏见，因为即使没有事先定罪，他们也更有可能被标记为高风险。应对这些挑战，AI研究界的一部分一直在探索各种策略，以确保偏见并确保公平。已经出现了大量方法，其中一些涉及重新处理用于培训此类系统的数据，而另一些方法涉及根据预定义的公平指标选择最佳模型，或者其他涉及为决策制定程序提供更透明的方法。而LLM是AI中最突出的突破之一，在广泛的
光束法平差精度评估 ...
1 塞浦路斯研究所考古与文化科学技术研究中心 (STARC)，尼科西亚，塞浦路斯 d.abate@cyi.ac.cy 2 摄影测量与测绘组，ICube-TRIO 实验室 UMR 7357 INSA 斯特拉斯堡，法国 arnadi.murtiyoso@insa-strasbourg.fr 第二委员会 关键词：捆绑调整、摄像网络、风筝摄影、考古文献、DBAT 摘要：价格实惠且现成的无人机系统 (UAS) 进入商业市场，最近提升了考古学家的测绘能力。硬件解决方案确实得到了更精确的飞行计划软件的支持，从而可以提高 3D 模型在空间分辨率和几何精度方面的可靠性。然而，在过去的几十年里，航空摄影主要是利用安装在风筝、气球和杆子上的成像传感器进行的。尽管这些平台是一种经济实惠且用户友好的解决方案，但它们的使用无法按照有序的数据收集方式收集图像，因此在网络设计中引入了可能妨碍摄影测量重建的因素。本研究旨在通过使用商业软件和 DBAT（阻尼束调整工具箱）重新处理在联合国教科文组织考古遗址 Khirokitia Vouni（塞浦路斯）收集的各种数据集，评估束调整 (BA) 的准确性和摄影测量重建的可靠性。1.介绍