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MRC DTP灵活补充指南
2。特殊的培训机会，其中可能包括（但不完全覆盖）： - 海外实地考察 - 实习/实习/安置 - 实验室访问/培训 - 新的高级研究技能的培训 - 新高级研究技能 - 工业合作 - 工业合作3。有机会与行业或在跨学科界面合作提供合作培训，包括跨学科的培训，但不包括在内的培训 - 但可以进行培训 - 但在实习方面进行了培训，这是 - - 但可以进行培训 - - 但可以进行实习的培训 - - 但可以进行实习。领域 - 将另一学科吸引个人到MRC学生身份4。从博士学位的过渡中，出色的候选人过渡以提高论文提交后的学术界和超越学术界的竞争力，其中可能包括（但不完全涵盖）： - 前往潜在的实验室参观 - 实习机会/实习>
通过智能手机和Internet的灵活加热控制
通过Internet进行加热控制，可以从任何地方和智能手机应用程序进行控制，同时加密，经过身份验证的Internet通信（AES 128）轻松调整和控制所有最大值！使用Max快速简便地配置家庭网络上的组件和房间！软件安全的双向无线通信与所有组件和设备，以最大程度的操作可靠性，并显示操作状态（sta-tus显示）易于安装和使用，而无需任何网络知识，所有单个设备设置和参数在本地存储，因此系统可以独立于PC或Internet暖气暖气，也可以独立地操作。Cube Lan Gateway
室温运行的FE2O3/基于PANI的灵活...
摘要 - 在这项工作中，报告了具有实质感知性能的室温（RT; 〜27°C）操作的氧化铁 /聚苯胺（Fe₂O₃ /PANI）的柔性氨（NH₃）传感器。最初，在可生物降解的纸基板上打印了截面电极（IDE）（使用石墨烯基墨水）。此外，pani纳米纤维在印刷的IDE上进行了电纺，然后掉落了Fe 2 O 3的层。X射线衍射（XRD）和傅立叶变换红外光谱（FTIR）研究，以确认复合形成，然后进行扫描电子显微镜（SEM）分析，以检查传感表面形态。在0.5 ppm（即500 ppb）至50 ppm的范围内检查了氨的感应性能，即使在0.5 ppm处也达到1.99％的响应。响应 /恢复时间被指出为950 s / 250 s，朝0.5 ppm的氨。此外，还研究了对包括二氧化碳（CO 2），二氧化碳（NO 2），一氧化碳（CO）和二氧化硫（SO 2）在内的干扰气体的选择性。还提出了复合材料对氨气检测的提议的感应机制。索引项 - 氨传感器；静电纺丝； Fe 2 O 3 /Pani复合材料；灵活的传感器；室温；纸基材。
灵活接入可再生能源发电的配电系统
本文旨在提供有关已使用和将要使用的标准的信息，这些标准用于确定参与 ESB Networks 国家网络本地连接计划运营的试点项目。本文还将阐述试点项目的目标，并概述项目进入试点项目的过程。在 2022 年 1 月的 ESB Networks 试点路线图（在此链接）中，相关试点项目被确定为试点 4A 和 4B，重点是可再生能源发电项目灵活接入配电系统。根据试点 4A 和 4B 的灵活接入安排，为新一代连接提出的连接方法将允许在正常供电安排下完全输出，但在由于故障或维护而无法使用具有两个或更多变压器的站的变压器 1 时，输出减少（或为零）。该提议将允许客户比其他情况下更早地连接，并且如果连接从试点过渡到持久连接，则具有额外的好处，即连接更便宜。爱尔兰的气候行动计划呼吁在未来几年内大幅增加可再生能源的连接，而连接和运营这种能源的能力是关键。2022 年 1 月的出版物列出了选择 Pilot 4A 和 Pilot4B（重点关注社区主导的项目）项目的关键标准。然而，经过评估，没有发现符合标准的项目。由于灵活访问配电系统仍然是 ESB Networks 的首要任务，并且试行这一概念有望为其运营提供参考，因此 ESB Networks 审查了纳入试点的标准。本文将阐述：
基于图形神经网络的灵活在线路由
abtract的深入增强学习（DRL）已被广泛用于寻找最佳路由方案，以满足用户的各种需求。但是，DRL的优化目标通常是静态的，因为网络环境是动态的。交通环境的变化或净工作设备的重新配置通常会导致网络性能的定期变化（例如，吞吐量降低和潜伏期峰）。传统的静态目标配置不能反映动态净工作环境中不同指标的重要性差异，从而导致基于DRL的路由算法的僵化性。为了解决上述问题，我们建议使用Graph神经网络（GNNS）和DRL的在线路由优化算法优化。通过对网络的不同特征（例如路径，流和链接）之间的关系进行建模和理解，我们提出的GNN模型可以预测网络性能指标的未来开发（即延迟，吞吐量和丢失），从而迅速调整路由算法的目标。然后，使用我们提出的DRL模型，代理可以学习适应不同环境变化的最佳途径。我们在控制平面上实现了G路线甲基元素，并使用现实世界网络拓扑和流量数据执行模拟实验。实验结果表明，当网络环境发生重大变化时，我们提出的G路线会收敛得更快，达到较低的抖动并生成更可靠的路由方案。
高性能，灵活和热稳定的全稳态...
摘要：有机电化学晶体管（OECTS）是具有高跨导率的晶体管的产生，其中半导体通道的整体体积参与电化学掺杂过程。但是，液体电解质的使用限制了OECT的应用，并且由于电解质中的水存在，掺杂过程也很复杂。在这项研究中，首次将基于热塑性聚氨酯（TPU）的固体电解质在OECT中使用。将三种类型的离子液体与TPU聚合物基质作为固体电解质混合，并根据三种P型共轭半导体对OECT进行了研究。进一步进行了原位光谱化学研究，以确认基于TPU的固体电解质的这些共轭半导体的掺杂/发射过程。通过连续施加的偏置，在环境条件下的长时间操作和变化的温度（-50至120°C），证明了制造的固态OECT（SSOECT）的鲁棒性和高稳定性。在1000个弯曲周期后，在聚对苯二甲酸酯（PET）底物上也获得了高度柔韧性SSOECT，该苯二甲酸酯（PET）底物显示出可忽略不计的波动（I ON / I OFF）。基于这些高性能的SSOECT，在单极和互补构型中制造了逆变器电路，其中N型和基于P型OECT的互补逆变器与单极设计相比显示出更高的增益（46）。关键字：有机电化学晶体管，固体电解质，离子液体，互补逆变器，柔性电子
灵活感知推理的神经机制
在一个上下文中似乎很明显的话，如果该上下文发生变化，则可以具有完全不同的含义。11尽管已经广泛研究了与上下文相关的推论，但一个基本问题仍然存在：12大脑如何同时推断感觉输入的含义和基本的13个上下文本身，尤其是当上下文在变化时？在这里，我们研究了灵活的感知分解14个 - 能够迅速适应而无需反复试验的上下文转移的能力。我们在动态环境中引入了15个新颖的变更检测任务，需要跟踪潜在状态和16个上下文。我们发现，小鼠表现出对潜在上下文的第一审判行为适应，而不是推理而不是奖励反馈。通过在可观察到的马尔可夫决策过程中得出贝叶斯最佳政策，我们表明，快速适应从内部信念状态的顺序19个更新中出现。此外，我们还表明，通过20枚强化学习训练的人工神经网络实现了近距离的性能，从而在其复发性动态中实现了类似贝叶斯推理的21种机制。这些网络开发了灵活的内部代表 - 22个tations，可以实时调整推理模型。我们的发现建立了灵活的23感知推断，作为认知灵活性的核心原理，为在不确定环境中的适应性行为提供了计算和24个机械性见解。25
您在电池行业的灵活合作伙伴......
我们的核心业务 50 年来，AMER-SIL 一直致力于为所有类型的工业铅酸电池设计和生产高性能微孔聚合物/二氧化硅隔板，我们是各个细分市场的领导者。1989 年，AMER-SIL 推出了用于管状正极板的无纺布护手，市场自此采用了这项先进技术。2015 年，AMER-SIL 与印度护手生产商 KETEX 成立合资企业，使 AMER-SIL 成为无纺布和编织护手的全球领导者。2018/2019 年，该公司还推出了用于氧化还原液流电池的微孔隔板。如今，Amer-Sil 是唯一一家提供工业电池隔板和护手组合产品的全球供应商。
可再生、灵活和存储能力：朋友还是敌人？
3 关键技术参数包括：(a) 往返效率，α ∈ (0 , 1)；(b) 存储持续时间，L，即电池在耗尽其能量容量之前可以以其功率容量放电的时间；(c) 充电持续时间，L c，即完全充电耗尽的电池所需的时间；(d) 最大放电深度，l max ，即为保持电池性能而建议的最高放电量占总能量容量的百分比。由于最大放电深度，公用事业公司需要投入总能量容量 B/l max 才能获得运行能量容量 B 。相应的放电功率容量为 y B out = B/ ( l max L )；充电功率容量为 y B in = B/ ( l max L c α )。