2021年磷酸铁锂正极材料行业德方纳米分析报告.pdf

在合成形状记忆聚氨酯(SMPU)的过程中,加入经过 KH550 表面处理后的纳米 SiO2-TiO2 复合粒子,制备了新型的纳米 SiO2-TiO2 形状记忆聚氨酯复合材料.讨论了改性形状记忆聚氨酯产品的形状记忆性能、力学性能和热性能等.研究结果表明:随着纳米 SiO2 比例的增加,复合产品形状固定率有所增加而形状回复率减小;当纳米 SiO2 与TiO2 的配比为 2:8 时,复合材料的力学性能增加,但随着纳米 SiO2 所占比例的增加,复合材料的力学性能反而减小;复合材料的热变形温度和维卡软化点均有所提

利用逐步聚合法制备PU/纳米CaCO3复合材料，研究了纳米CaCO3含量对复合材料力学性能和热性能的影响。实验结果表明：纳米CaCO3粒子的加入，使得复合材料的拉伸强度、断裂伸长率等力学性能以及复合材料的耐磨性、硬度、热性能都有所上升。综合所有实验数据判断当纳米CaCO3粒子的含量为6％时复合材料的力学综合性能及热稳定性更好。

碳纳米管集成电路的瞬态响应

股票价格预测 目录 介绍 该项目是我对Udacity的数据科学家纳米学位计划的基本项目。 我们将实现两种机器学习算法（移动平均值和LSTM）来预测公司的未来股价。 然后，我们从这两种算法中选择最佳算法来开发自己的股价预测指标。 该项目包括Python脚本，交易者可以在其中输入历史股票价格数据以获得训练有素的LSTM模型。 然后，可以使用经过训练的模型来预测未来的股票价格。 该项目随附的博客文章 档案说明 股票价格预测.ipynb-用于股票价格预测的Jupyter笔记本。 train.py-借出历史股价数据并训练LSTM模型的Python脚本。 Forecastor.py-用于借出历史股价数据和将来预测股价的Python脚本。 文件夹：数据 排爆INTC.csv -历史股价数据从 。 文件夹：型号 model.pkl-腌制文件中经过训练的LSTM模型。 scaler.gz-保存在存档文

该软件包包含基于 Dong 等人的出版物的基于生理学的药代动力学 (PBPK) 模型。 随附的代码可用于： * 计算参数估计和模型预测的置信区间（SimBiology 函数：sbioparameterci、sbiopredictionci） * 对 PK 数据集进行非房室分析 (NCA)，以及模型预测以获得临床相关参数（SimBiology 功能：sbionca） * 说明使用并行计算的理由，例如通过引入 MATLAB 函数以及它们如何与 SimBiology（MATLAB 函数：datastore、parfor、mapreduce）结合来处理内存不足模拟和提高性能在以下网络研讨会中也讨论了此模型和代码： http://www.rosaandco.com/webinars/2017/enabling-qsp-and-pk-pd-workflows-using-simbiology-and-

纠缠并分析数据 介绍 现实世界中的数据很少是干净的。 使用Python及其库，您将以各种格式从各种来源收集数据，评估其质量和整洁度，然后对其进行清理。 这称为数据整理。 您将在Jupyter Notebook中记录您的艰苦努力，并通过使用Python（及其库）和/或SQL进行分析和可视化来展示它们。 您将要处理（以及分析和可视化）的数据集是Twitter用户@dog_rates的推文存档，也称为WeRateDogs。 WeRateDogs是一个Twitter帐户，通过对狗的幽默评论为人们的狗评分。 这些评级的分母几乎总是10。但是，分子是多少？ 几乎总是大于10。11/ 10、12 / 10、13 / 10等。为什么？ 因为“他们是布伦特的好狗”。 WeRateDogs拥有超过400万的追随者，并已获得国际媒体的报道。 WeRateDogs下载了他们的Twitter存档，并通过电子邮件

资源为MATLAB程序，研究对象为功能梯度碳纳米管增强圆柱壳，程序为研究其振动特性，主要计算圆柱壳在振动时的固有频率。

2021-2027中国纳米二氧化钛粉市场现状及未来发展趋势.doc

通过简单的方法制备赤铁矿纳米颗粒和纳米立方体醋酸铁（II）的水解，表现出有趣的形状依赖性光学性质。简单而低成本的方法可以轻松扩展，这可能为实际应用铺平道路应用程序。