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World File Search System面和近
隧道掌子面稳定性
• 在各种各样的岩土工程条件下（均质或混合面、破碎岩体、软土地基等），以及在所有钻孔方法（传统隧道掘进、开放式盾构、土压平衡或泥水盾构）都可能发生面不稳定， • 在地下，所涉及的体积可以从几立方分米（局部不稳定）到几百立方米（影响整个前缘甚至覆盖层）的整体不稳定， • 机制的形状取决于地面的性质：由岩石中预先存在的不连续性界定的块体、粉状地面中靠近面局部的机制（向地面逐渐演化）和粘性粘土地面中体积更大的机制， • 因部分或不当控制面稳定性而引起的不稳定性可能会在时间和空间上延迟影响到地面， • 面不稳定的后果变化很大，从“几乎可以忽略不计”到“非常严重”（延迟可达几个月）不等个月）或巨大的额外成本（高达数百万欧元），以及人员伤亡（因为地下工人面临风险）。
非线性等离子体元面
在过去的十年中已经进行了，以理解和利用等离子纳米颗粒的非线性响应。12,54,56,74尽管进步稳定，但许多挑战仍然提出一个问题，即非线性等离子材料是否可以与传统的非线性材料相媲美。在这里，我们回顾了非线性等离子体超材料的当前状态，并试图解决上述问题。特别是，我们将治疗集中在接近光学和近红外频率附近的质量跨空面上。单个颗粒和传播表面等离子体也被排除在范围之外，因为它们已经在参考文献中覆盖了。41。此外，在该主题上已经存在一些评论，其重点是物质方面，制造，量子效应和异国情调的非线性现象。12,42,49,54,56,71,74因此，在这里，我们排除了这些考虑因素，而是专注于讨论非线性光学，模拟方面和SHG发射元信息的原理。我们重点介绍了与以前的方法相关的问题，并讨论了如何通过使用晶格和粒子间影响来缓解这些问题，例如表面晶格共振（SLR）。51
Gabanintha气面项目
Gabanintha Vanadium项目是一项提议，旨在通过开放坑开采开发多个钒矿床（北部和中部），其生产和加工速率在23年内每年高达400万吨矿石（MTPA）。该提案位于西澳大利亚州中部地区的Meekatharra 40公里（公里）。该提案的支持者是澳大利亚技术金属有限公司。该提案包括开发矿坑和相关的基础设施，包括废岩地面（WRL），矿化废物库存，加工厂，我的运行，综合废物地图（结合尾矿存储设施），钙化存储区域，矿山脱水厂，脱水设施，工厂，车间，综合场，综合建筑和关联的基础设施和关联的建筑物。提出了两种采矿场景；方案1（分别挖掘北部和中央沉积物）和方案2（在扩展的坑中一起挖掘北部和中央沉积物）。
近海风的整合
为了使混合动力，跨部门项目（“集线器”）连接和整合大规模的海上风，有必要了解对行业耦合的需求，并启动并促进有关关键监管，法律和商业方面的结构化讨论。此类讨论的目的是建立协议和法律框架，以使利益保持一致并为会员国，项目开发商和其他利益相关者提供确定性。因此，财团将发表两篇讨论论文，旨在为大型海上风的系统集成提供详尽的知识基础。具有能源系统视角的本文将重点放在整个价值链上，并将解释对未来能源系统中灵活性，扇形耦合和电工的需求。此外，它将提供四个指导原则，以有效地整合能量系统中的海上风。第二份讨论文件将基于本文，并将更深入地研究关键市场和监管原则，这些原则可以支持网络基础设施公司在能源系统中有效地整合在近海风。
近接引信的发展及近接传感器在其中的作用
近炸引信是一种可以装入炸弹、炮弹和导弹等射弹中的装置，使它们能够在不接触目标的情况下在距目标最佳距离处爆炸。本文概述了近炸引信的历史、工作原理和在各种军事和民用环境中的应用。然后，我们讨论了各种类型的近炸引信，包括射频、磁性、声学和红外引信，以及它们在导弹防御系统、炮弹、炸弹和火箭中的具体应用。我们重点介绍了每种类型的近炸引信的优点和局限性及其具体用例。最后，我们讨论了近炸引信研究和开发中的当前挑战和未来方向，例如提高精度、射程和可靠性，同时降低成本和尺寸。总体而言，本文全面概述了近炸引信的最新技术及其增强军事和民用应用的潜力。
pdf-近data
4附近数据库概述10 4.1威胁模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 4.2在附近的情况下发动攻击。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 4.3安全策略。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 4.4政策Ninesitions。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 4.5细粒政策定义。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 4.6数据经纪组件和架构师。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 4.6.1使用碎石的代谢物积分。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。17 4.6.2机密身份和访问经理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 4.7治理和政策委员会。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 4.7.1访问控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 4.7.2政策委员会。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22
口腔颌面外科人工智能
口腔颌面外科 (OMFS) 是医学的一个专门分支，专注于涉及口腔、颌骨、面部和相关结构的外科手术，它将从 AI 集成中获益匪浅。在 AI 快速发展的推动下，OMFS 领域正处于变革时代的边缘。AI 在提高诊断精度、优化手术计划、改善患者治疗效果和减少并发症方面具有巨大潜力。随着机器学习和深度学习等 AI 技术的发展，它们越来越多地应用于 OMFS，包括图像分析、预测建模和机器人辅助手术等领域。此外，AI 还用于诊断、头颅测量、术前计划、术中测量、结果评估和术后随访等任务。本文探讨了 AI 在 OMFS 中的当前前景，重点介绍了其在这个充满活力且快速发展的领域的应用、优势、局限性和未来前景。(3)