刘占军 沈阳航空航天大学 航空航天工程学院 沈阳,中国 刘占军def1@163.com 摘要 —本论文以某机架为研究对象,基于CATIA软件建立三维模型,利用CATIA软件进行模型及虚拟装配。首先介绍了航空制造项目发展所提出的新要求,CATIA软件强大的功能对这种需求提供了解决方案。接下来对某机架进行结构技术性能分析,给出了几种装配夹具的设计方案,并通过有效的可行性分析,确定了装配夹具的设计。最后,利用CATIA软件完成了装配过程的动态仿真及效率分析,实现了装配夹具额定容量的目标。
融合蛋白由至少两个部分蛋白结构域的组合组成,每个蛋白结构域由单独的基因编码,合并以进行关节转录和转移。精确预测蛋白质的三维(3D)结构对于随后的药物发现过程的准确性至关重要。这包括预测蛋白质功能,研究蛋白质 - 蛋白质相互作用,查找抑制剂,设计抗体和分析蛋白质 - 配体相互作用。1,2蛋白质3D结构的预测主要依赖于蛋白质序列数据及其结构同源性。3巨大的努力以更好地理解并研究野生型(WT)蛋白的3D结构。但是,我们缺乏预测融合蛋白3D结构并具有足够知识的努力。融合蛋白。此过程是由DNA双链断裂引起的染色体重排触发的。这些融合蛋白是两种不同蛋白质结构(包括主要功能结构域或部分)的球状形式的组合形式,可能会导致细胞中具有新功能或调节的新型蛋白质,从而导致疾病。4许多融合蛋白已被用作癌症治疗中的治疗靶标。5–8
已经开发出一种用于制造和组装三维 MEMS 结构的新型多晶硅表面微加工技术。已成功在硅基板上制造了包含玻璃增强肋的单层多晶硅元件和层压多晶硅面板,这些面板具有坚固且连续的铰链,便于平面外旋转和组装。为了实现稳定的三维结构,该设备的其中一个可升降面板组件以一排开窗结束,而配合的可旋转元件具有一组匹配的突出微铆钉,这些微铆钉具有可弯曲的倒钩,这些倒钩易于弯曲以方便它们的连接和组装。由于微铆钉倒钩尖端之间的间距大于配合窗口中的开口,因此倒钩在穿过开窗时会向内弯曲,然后在离开窗口时展开到其原始形状,从而形成永久锁定的接头和三维结构。利用该技术已经开发出一种机械夹钳,它将用于与有可能植入人体的聚合物镜片连接并改变其焦点。将传统微电子技术与三维微动态机械元件无缝集成是微机电系统 (MEMS) 技术的突出目标之一。传统的微电子集成电路 (IC) 处理主要是二维制造技术。另一方面,许多 MEMS 微传感器和微执行器应用需要三维元件。由于 MEMS 技术是 IC 处理的延伸,因此主要挑战是实现在所有三个维度上都具有物理上较大和高分辨率特征的机械元件。大多数常见的 IC 制造工艺要么牺牲平面分辨率来换取深度,要么牺牲垂直特征尺寸来实现高平面分辨率。
二维模式(2-d)的综合,例如字符识别或构成轮廓的识别。通过阴影,不均匀的照明,纹理和对象遮挡其他对象的对象,所使用的传感器的阴影,不均匀的照明,纹理和物体使 包括阴影,不平坦场景这样的范围传感器很重要,因为它们不受照明条件和阴影的影响。 这本书不要与Takeo Kanade的三维机器视觉混淆(Kluwer Academic Publishers,1987年),描述了针对各种应用的3-D计算机视觉的基础技术,前四章专门用于基本的计算机视觉方法。 在对该领域进行了简要描述之后,作者讨论了图像输入(成像几何,成像设备,超声范围,颜色和预处理技术)。 接下来是有关图像特征提取(边缘分析,边缘链接和以下以及区域方法)和图像功能描述的章节(表示线,分割一系列点,拟合线方程,并在线路和区域之间转换)。 一旦这些预先列表是com-包括阴影,不平坦场景这样的范围传感器很重要,因为它们不受照明条件和阴影的影响。 这本书不要与Takeo Kanade的三维机器视觉混淆(Kluwer Academic Publishers,1987年),描述了针对各种应用的3-D计算机视觉的基础技术,前四章专门用于基本的计算机视觉方法。 在对该领域进行了简要描述之后,作者讨论了图像输入(成像几何,成像设备,超声范围,颜色和预处理技术)。 接下来是有关图像特征提取(边缘分析,边缘链接和以下以及区域方法)和图像功能描述的章节(表示线,分割一系列点,拟合线方程,并在线路和区域之间转换)。 一旦这些预先列表是com-包括阴影,不平坦场景这样的范围传感器很重要,因为它们不受照明条件和阴影的影响。 这本书不要与Takeo Kanade的三维机器视觉混淆(Kluwer Academic Publishers,1987年),描述了针对各种应用的3-D计算机视觉的基础技术,前四章专门用于基本的计算机视觉方法。 在对该领域进行了简要描述之后,作者讨论了图像输入(成像几何,成像设备,超声范围,颜色和预处理技术)。 接下来是有关图像特征提取(边缘分析,边缘链接和以下以及区域方法)和图像功能描述的章节(表示线,分割一系列点,拟合线方程,并在线路和区域之间转换)。 一旦这些预先列表是com-包括阴影,不平坦场景这样的范围传感器很重要,因为它们不受照明条件和阴影的影响。这本书不要与Takeo Kanade的三维机器视觉混淆(Kluwer Academic Publishers,1987年),描述了针对各种应用的3-D计算机视觉的基础技术,前四章专门用于基本的计算机视觉方法。在对该领域进行了简要描述之后,作者讨论了图像输入(成像几何,成像设备,超声范围,颜色和预处理技术)。接下来是有关图像特征提取(边缘分析,边缘链接和以下以及区域方法)和图像功能描述的章节(表示线,分割一系列点,拟合线方程,并在线路和区域之间转换)。一旦这些预先列表是com-
式左侧是具有宇宙常数 Λ 的经典时空 g ab 的通常爱因斯坦张量,而右侧 ⟨ T QFT ab ⟩ 是某个量子态 | Ψ ⟩ 下量子场论的(重正化)应力能量张量的期望值。半经典引力应被视为一种近似,且仅在特定范围内有效。事实上,半经典近似在普朗克尺度附近失效,因为在这个层面上,量子引力效应变得重要,以至于 ( 1 ) 不再可信。另外,方程 ( 1 ) 中的半经典场预计对一般量子态 | Ψ ⟩ (例如宏观叠加态)无效 [3]。然而,当 | Ψ ⟩ 近似为经典态(即相干态)时,半经典场是有效的。即使在有效范围内,半经典引力(尤其是黑洞)的解也很难得到持续研究。很大程度上,这是因为解决(1)相当于解决反作用问题——量子物质如何影响经典几何,反之亦然——这是一个众所周知的困难且开放的问题,因为它需要同时解决几何和量子相关器的耦合系统。通常在三维时空维度和更高的维度 1 中,这个问题是以扰动的方式进行研究的,提供的见解有限,尤其是当反作用效应变大时。这些困难只有在存在大量量子场或场论强耦合时才会加剧,就像量子色动力学和粒子物理学的标准模型一样。可以探索大量强相互作用量子场的物理的一个背景是反德西特/共形场论 (AdS/CFT) 对应 [ 6 ]。AdS/CFT 诞生于弦理论研究,是一个非扰动候选者
半导体技术不断向微米和亚微米尺度发展,从而提高了器件密度并降低了功耗。许多物理现象(如自热或电流泄漏)在这样的尺度下变得非常重要,而绘制电流密度图以揭示这些特征对于现代电子学的发展具有决定性作用。然而,先进的非侵入式技术要么灵敏度低,要么空间分辨率差,并且仅限于二维空间映射。在这里,我们使用金刚石中的近表面氮空位中心来探测预开发中的多层集成电路中电流产生的奥斯特场。我们展示了电流密度三维分量的重建,其幅度低至约 ≈ 10 μA/μm 2
前室深度(ACD)是角度闭合疾病的主要危险因素,并且已用于各种人群的角度闭合筛查。但是,ACD是根据眼部生物计或前部光学相干断层扫描(AS-OCT)测量的,它们是昂贵的,在初级保健和社区环境中可能不容易获得。因此,这项概念验证研究旨在使用深度学习(DL)从低成本前部照片(ASP)预测ACD。我们包括2,311对ASP和ACD测量,用于算法开发和验证,以及380对算法测试。我们捕获了安装在缝隙灯泡生物显微镜上的数字摄像机的ASP。在用于算法开发和有效性的数据中,用眼部生物计(Iolmaster700或Lenstar LS9000)测量前腔深度,并在用于测试的数据中使用AS-OCT(Visante)。DL算法是从Resnet-50体系结构中修改的,并使用平均绝对误差(MAE),系数确定(R 2),Bland-Altman图和类内相关系数(ICC)进行评估。在验证中,我们的算法预测ACD的MAE(标准偏差)为0.18(0.14)mm; r 2 = 0.63。预测的ACD的MAE在眼睛开放角度为0.18(0.14)mm,眼睛闭合的眼睛为0.19(0.14)mm。实际和预测的ACD测量之间的ICC为0.81(95%CI 0.77,0.84)。在测试中,我们的算法预测ACD的MAE为0.23(0.18)mm; r 2 = 0.37。显着性地图突出显示了学生的余量,作为ACD预测中使用的主要结构。这项研究证明了通过DL预测ASP的ACD的可能性。该算法模仿了眼光进行预测的眼光,并为预测与角度闭合筛选相关的其他定量测量提供了基础。
Confidential©2021 Presentation on "One Sun One World One Grid : Energy Integration in South Asia "/Rajiv Ratna Panda/Associate Director/SARI-EI-IRADE/Clean Energy Ministerial Regional and Global Energy Interconnection (RGEI) initiative/AtlanticCouncil.org/4th March,2021, 4.30 PM IST ISTS-Inter-State Transmission
田径和军事生活。我们已经对冗余要求,不清楚的标准以及我们统治我们学员日常生活的系统的应用变得不平衡。每个支柱测试(并扩大)学员能力的局限性,因此他们准备满足生活的需求。挑战我们的学员在同时在这三个领域中尽力而为,这使VMI在其发展和教育体系中与众不同。尽管军事和运动组件是VMI体验不可或缺的一部分,但VMI是一个高等教育的机构,必须将时间资源适当地应用于学者。学员和教职员工都表示有必要花费足够的时间来学习,同时还要投资于他们正常课程以外的学术机会。