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World File Search System风化
安装之前的土工布局紫外线曝光的终生考虑
摘要。土工布都是用于掩埋的应用，而无需暴露于阳光。但是，安装之前可能会发生短暂的阳光。由于安装和土壤埋葬的潜在延迟，需要材料才能达到紫外线阻力。人造紫外线风化将评估意外接触阳光的潜在风险。光降解反应考虑与暴露条件的相互作用以及对阳光的聚合物敏感性。基于实验室测量和现场数据，本文评估了光强度，温度和湿度对气候的影响。使用其紫外线灵敏度与有效辐照度的聚合物关系，计算出累积指数，以降低土工布服务寿命从暴露到阳光。人工风化循环，并与聚丙烯和聚对苯二甲酸酯的特定降解机理进行比较，并与特定的降解机制有关。反应速率分别与温度相关，分别针对每个聚合物。提出了使用辐射能量和温度的模型，以指导部分紫外线暴露的土工织物的寿命预测。
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SOLARFLEX ® -X H1Z2Z2-K 1500 V DC，EN 50618，铜线，镀锡，细绞合，符合 DIN VDE 0295 Cl. 5 / IEC 60228 Cl. 5 标准，耐紫外线、臭氧、风化影响、防水。无卤素且阻燃。用于连接太阳能模块。适用于直接埋地。有各种颜色、横截面和卷筒尺寸可供选择
产品指南| 2024
*根据环境条件，蒂姆伯克复合甲板颜色可能会随着时间的流逝而变化，这是自然风化过程的一部分，并在适用的情况下与保修保证一致。**虽然Timbertech PVC Decking比许多其他甲板板产品都凉爽，但所有甲板产品都会在阳光下变热。此外，甲板颜色越深，它会感觉到越热。在炎热的气候中，请考虑选择较浅的颜色。
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»高光传输»出色的冲击强度»轻量级»一侧或两侧的紫外线保护»良好的风化和抵抗降解»可用标准颜色以及特殊的颜色层可用»刚性结构在风能和雪负荷下提供强度»寒冷弯曲能力»工程弯曲能力»工程式水产系统»对10年级的物质覆盖物的良好的耐药性»覆盖物的范围»
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透明保护涂层会受到多种影响，包括：>工业尘埃可能会对漆膜产生化学侵蚀>在一段时间内，累积的污垢和空气中的污染物会与正常风化相结合，可能会使涂层变暗或褪色>鸟粪、昆虫污渍和树液等天然物质可能会在漆膜上留下痕迹或腐蚀。>含盐或其他矿物质的水（如井水）可能会导致涂层褪色
将二氧化碳去除到公司气候行动
包括造林，造林和恢复，土壤碳，去除生物炭，增强的岩石风化，bioccs，直接空气捕获，海洋碱度增强以及其他去除技术或开发中的混合方法。9从开始时，应为更高的耐久性卸下措施，持续效果，并在数千年的时间内测量耐用性。保持净零余额将需要与耐久存储的持久排放的持久排放相似。
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。 K. Heller 1，J。A。McFadden 1，M。S。T
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。K. Heller 1，J。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。 1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。 简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。 尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。 这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。 通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。 对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。 直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。 但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。 这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。在这里，我们应用这些ML技术来开发一个原型自动化程序，该程序可以自动检测和分析TEM图像中的SEP轨道，从而使未知样本中的SEP轨道更有效，更准确地注释。方法：机器智能程序（“模型”）旨在查找和计算提供的TEM图像中的所有SEP轨道，包括潜在的微弱或“隐形”轨道。由于轨迹而言，由于主要是与背景材料不同的强度线段的线段，该模型旨在识别线性强度差异的区域。两种单独的型号经过训练以提高性能 - 一种在较暗的背景（LOD）上搜索较轻的曲目，而一种搜索较轻的背景（DOL）上的较暗轨道（DOL）。拆分模型的决定在很大程度上旨在改善训练时间和模型性能，因为示例往往由LOD或DOL轨道组成。因此，将模型拆分可改善训练时间并减少处理时间，因为训练集和应用的差异减少为更简单，较小的模型提供了空间。此外，这使该模型可以应用于两种不同类型的扫描TEM（STEM）成像模式：深色场（DF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更明亮，而明亮场（BF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更暗。由于计算机以抽象的结构可视化数据，分析是按像素度量进行的，而不是与测量相关的
在怀孕和幼儿期间实施良好营养的障碍：创建公平的国家解决方案
印度/阿拉斯加本地母亲：对风化假设的检验。SSM-人口健康，7，100304。30。儿童趋势。（2018）。在全国，国家和种族或种族上，不利的童年经历的流行率。https://www.childtrends.org/publications/prevalence-fordvers-child-child highhood-experiences-nationally-state-race-race-farnicity 31。Hughes，K.，Bellis，M。A.，Hardcastle，K。A.，Sethi，D.，Butchart，A.，Hughes，K.，Bellis，M。A.，Hardcastle，K。A.，Sethi，D.，Butchart，A.，