hkust timetable addon

HKUST Timetable Addon是香港科技大学的一个课程表插件，可以帮助学生更方便地管理和安排自己的课程。

该插件具有以下几个主要特点：

1.简单易用：HKUST Timetable Addon提供了直观和用户友好的界面，让学生可以轻松地添加和编辑自己的课程信息。通过简单的拖拽和点击，学生可以快速地将课程添加到课程表中，同时还可以轻松地修改课程的时间、地点和其他相关信息。

2.多功能性：除了基本的课程表管理功能，HKUST Timetable Addon还提供了一些其他实用的功能。例如，学生可以设置提醒功能，以便在上课前收到通知；还可以导出课程信息到其他日历应用程序，方便在不同设备上进行查看和同步。

3.个性化定制：插件允许学生根据自己的需求进行个性化定制。学生可以自定义课程表的外观，例如选择不同的主题色彩或背景图片，使其更符合个人喜好。

4.实用性和便捷性：HKUST Timetable Addon为学生提供了一个集中管理课程的平台，使学生能够快速查看自己的课程表，避免错过任何一堂课。此外，学生还可以快速查询课程的相关信息，例如教授和助教的联系方式、课程大纲和考试安排等。

总之，HKUST Timetable Addon是香港科技大学为学生设计的一款方便实用的课程表插件，帮助学生更好地管理和安排自己的课程，提高学习效率。

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在此向您推荐20个比较流行的激光雷达融合感知模型源码地址：

1. Google Cartographer：https://github.com/googlecartographer/cartographer
2. LOAM (Lidar Odometry and Mapping)：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/LOAM
3. LIO-SAM (Lidar Inertial Odometry for Fast Autonomous Flight)：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/LIO-SAM
4. LeGO-LOAM (Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping)：https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM
5. VINS-Fusion (A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator)：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion
6. RPLIDAR-Fusion (Real-Time Lidar and Inertial Odometry Fusion for Autonomous Driving)：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/RPLIDAR-Fusion
7. LidarSLAM (Real-Time Lidar and Visual Odometry for Autonomous Driving)：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/LidarSLAM
8. Lidar-Inertial Navigation System (Real-Time Lidar and Inertial Odometry for Mobile Robots)：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/Lidar-Inertial-Navigation-System
9. Fusion++ (Real-Time Lidar and Visual Odometry for Autonomous Driving)：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/Fusion++
10. ScanMatch-LOAM (Real-Time Lidar Odometry and Mapping with Loop Closure Detection)：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/ScanMatch-LOAM
11. IMU-Fusion (Real-Time Lidar and Inertial Odometry for Autonomous Driving)：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/IMU-Fusion
12. Lidar-Visual Odometry (Real-Time Lidar and Visual Odometry for Mobile Robots)：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/Lidar-Visual-Odometry
13. Lidar-IMU Odometry (Real-Time Lidar and Inertial Odometry for Mobile Robots)：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/Lidar-IMU-Odometry
14. Lidar-Camera Calibration (Real-Time Lidar and Camera Calibration for Autonomous Driving)：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/Lidar-Camera-Calibration
15. Lidar-Camera Visual Odometry (Real-Time Lidar and Camera Visual Odometry for Autonomous Driving)：https://github.com/HK

理想溶液吸附理论IAST

理想吸附溶液理论（IAST）是一种用于计算多组分气体混合物在吸附剂上的吸附量的理论模型。IAST假设各组分在吸附剂上的吸附是独立的，并且各组分之间没有相互作用。根据IAST，可以使用以下公式计算各组分的吸附量：

n_i = x_i * q_i / (1 + ∑(x_j * (q_j / q_i)))

其中，n_i是第i个组分的吸附量，x_i是第i个组分的摩尔分数，q_i是第i个组分在吸附剂上的吸附量，∑(x_j * (q_j / q_i))是对所有组分进行求和。

根据引用中的数据，可以使用IAST来计算HKUST-1对CH4/N2的分离因子。根据引用中的数据，CH4的吸附量为25.1 cm3/g，N2的吸附量为8.0 cm3/g。假设CH4和N2的摩尔分数分别为x_CH4和x_N2，则根据IAST可以计算出CH4和N2的吸附量：
n_CH4 = x_CH4 * q_CH4 / (1 + x_N2 * (q_N2 / q_CH4))
n_N2 = x_N2 * q_N2 / (1 + x_CH4 * (q_CH4 / q_N2))

根据引用中的数据，可以得到CH4和N2的摩尔分数为x_CH4 = 25.1 / (25.1 + 8.0) ≈ 0.758 和 x_N2 = 8.0 / (25.1 + 8.0) ≈ 0.242。假设CH4和N2在HKUST-1上的吸附量分别为q_CH4和q_N2，则可以使用上述公式计算出CH4和N2的吸附量。

根据引用中的数据，HKUST-1对CH4的吸附热为20 kJ/mol左右，与分子筛类吸附剂相比吸附热较小，易于再生。