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使用Yolo算法的心脏病预测系统
摘要响应于对各种工业过程中对更有效传热技术的需求不断增长的需求，纳米流体的发展已成为一种有希望的解决方案。与固体相比，传统的传热液（例如矿物油，乙二醇和水）的热导电性相对较低，从而限制了热交换器的紧凑性和效率。纳米流体是通过在碱流体中悬浮超铁金属或非金属固体粉末而产生的，由于固体材料的较高导电性，其热性能增强。本文回顾了纳米流体的制备，导热率测量和影响因子，重点是导热率，作为改善热传递的主要驱动力。纳米流体的制备涉及一步或两步方法，而两步方法更常用于氧化物纳米颗粒（NPS），例如Al2O3，ZnO，MGO，MGO，TIO2和SIO2。该研究讨论了超声处理和磁力搅动等稳定技术，以确保纳米流体的均匀悬架和长期稳定性。使用短热线（SHW）和瞬态热线（THW）技术进行热导率测量，并考虑了非稳态的性质和潜在的误差源。这项研究强调了严格的实验设计和准确的数据分析的重要性，以解决热导率测量的复杂性和可变性，最终有助于纳米流体技术在有效传热溶液中的发展。关键字：纳米流体，热有限，纳米颗粒，纳米流体的稳定性1。引言不断增长的热流和快速收缩，导致选择了越来越多的有效传热技术。矿物油，乙二醇和水是许多工业过程中不断需要的传热液的例子，包括生产微电子产品，发电，化学反应以及加热和冷却。与大多数固体相比，这些常见流体的低热传递特性是热交换器高紧凑性和效率的关键障碍之一。增加工作培养基的热导电性的一种创造性方法是悬挂普通流体中的超铁金属或非金属固体粉末，因为大多数固体材料都比液体具有优越的导热性。如今，“纳米流体”一词在热传输领域非常明显。的热品质，包括粘度，特定热量，对流传热系数和临界热流，已成为几项研究的主题。
Vinnol®H15/45 m（可再生能源）
加工Vinnol®H15/45 m（可再生能量）通常以溶解形式使用。酮和酯是Vinnol®H15/45 m（可再生能量）最常用的溶剂，酮比酯更有效。是真正的溶剂，而三氯乙烯和四氯乙烯仅具有溶胀效应。醇和脂肪液碳氢化合物不会溶解Vinnol®H15/45 m（可再生能量）。芳香烃可以与真实溶剂合并到有限的程度上。vinnol®H15/45 m（可再生能量）可以用单体和聚合物增塑剂（例如邻苯二甲酸盐，脂肪酸盐，sebacates，柠檬酸盐，柠檬酸盐，磷酸盐，环氧化物和氯氧化物氧化物）塑化。vinnol®H15/45 m（可再生能源）与所有其他Vinnol®表面涂层树脂完全兼容。它也与许多丙烯酸聚合物和酮树脂以及一些环氧化物结合在一起。醇酸树脂，硝酸纤维素，聚乙烯基乙酸酯和聚乙烯基丁烷通常与Vinnol®H15/45 m（可再生能量）不相容。我们建议始终检查Vinnol®H15/45 m（可再生能量）与相关聚合物的兼容性。必须在初步测试中检查Vinnol®H15/45 m（可再生能量）与颜料或着色剂的兼容性。某些颜料/着色剂可能会产生触变作用和/或损害粘附。使用含有锌或镉的颜料时必须注意，因为它们会在温度升高时催化VC共聚物的分解。也适用于铁氧化物色素。尽管固有的稳定性良好，但某些应用必须根据Vinnol®H15/45 m（可再生能量）稳定涂层，以针对热和/或紫外线进行稳定。环氧化合物通常足以稳定这些涂层，以防止低热撞击。涉及较高温度的地方，建议使用钙/锌或有机素稳定剂。户外应用需要额外使用紫外线稳定器以及针对这些条件优化的热稳定器。为了避免出现变色的风险，应在制备溶液和随后的产品存储期间避免与铁接触。vinnol®基于表面涂料化合物应存储在涂层容器中。
温度对碳纤维/聚醚酮复合材料的蠕变行为的影响
聚苯乙烯酮（PEEK）是一种具有高机械性能，出色的耐热性，耐化学性和低热稳定性和可传播性（良好绝缘）的材料。所有这些特性都使许多领域中使用的材料，例如航空航天工程，电子，汽车工程，化学工业，医疗设备。除了用作纯树脂外，还可以用各种增强材料（例如玻璃纤维，碳纤维，石墨等）加固。较高的制造成本意味着该材料主要用于需要高性能的应用。由用碳纤维加固的树脂基质制成的复合材料是本研究的主题。由于该行业的众多应用和需求，聚醚酮是一种良好的材料，并且许多作品呈现出有关此材料的结果。两次评论试图涵盖与该材料相关的多种方面，用作生产碳纤维增强复合材料的树脂[1，2]。在使用PEEK矩阵和纤维增强复合材料时产生的艺术状态和问题可以在许多评论中找到（即[2-7]）。[8]中显示了PEEK基质和碳纤维增强材料的基本特性。在[9]中获得了带有短纤维和杂化碳纤维的PEEK复合材料的行为的结果。测试是在不同温度下从室温开始，然后在[-50°C的范围内进行的； +85°C]研究温度依赖性。它的使用允许该领域的重大发展。在许多实际应用中，温度的效果变得很重要，有许多方法可以依赖纤维增强复合材料的温度依赖性。为了研究这种依赖性，在[10]中提出了构型定律，该定律使用ramberg-osgood的关系，为进行研究的温度范围提供了令人满意的估计。实验室检查在-45°C和75°C之间的温度范围内验证所提出的模型。本文中提出的模型具有较小数量的参数，并提供比现有模型更高的精度，并在本文中进行了比较。在[11]中介绍了通过增材制造过程获得的结构组件分析模型的研究。在[12]中研究了单向窥视和连续的碳纤维增强热塑性材料。在循环载荷的情况下，将寿命与在静态测试中获得的寿命进行比较，在这两种情况下，应力水平都是相同的。在专业文献[13]中充分记录了PEEK/碳型复合材料的粘弹性行为，并提到了根据时间和温度参数确定这些复合材料的行为的方法。Schapery [14]提出的用于研究粘弹性行为的模型的特征是研究人员广泛接受。在[15]中改善了该模型，以考虑到研究人员随着时间的推移观察到的Schapery模型的不一致。结果表明范围最近的一篇论文[16]的作者表明，Schapery的非线性粘弹性表征的方法可以有效地建模测试。
3D打印时间轴的历史
机器学习正在通过加速发现清洁能源和其他应用的新材料来改变材料科学领域。一些研究人员强调了机器学习对革命材料发现的潜力，引用了诸如使用机器学习算法来预测材料特性并优化合成条件的例子。研究人员一直在探索在各个领域的机器学习和人工智能的使用，包括材料科学，化学和计算机视觉。*在材料科学中，研究人员使用机器学习来加速具有特定特性的新材料。*在化学中，已经应用了机器学习来预测分子的特性而无需其晶体结构。*在计算机视觉中，研究人员开发了使用神经网络将PDF文档转换为其他格式的技术。具体研究包括： *关于使用复发的神经网络进行鲁棒性PDF文档转换的研究 *关于从化学计量的深度表示学习以预测材料属性的研究的研究 *开发用于对Corpora进行深入数据探索的平台，使用机器学习的使用来加速这些领域，并在这些领域中发现了各种领域，并在这些领域中发现了各种领域，并在这些领域中表现出了各种挑战，并在机器上进行了挑战。 研究。贝叶斯优化是一种用于有效搜索和采样的方法，已应用于药物发现，有机材料设计和虚拟筛选。（2018）。（2020）。近年来材料和化学发现领域已取得了重大进步，研究人员采用各种机器学习技术来加速大型化学空间的探索和优化。研究人员还探索了数据驱动方法（例如K-均值聚类）的使用，以优化批处理贝叶斯优化。此外，为分子图生成而开发了语法变化自动编码器和连接树变异自动编码器之类的技术。其他值得注意的进步包括开发用于直接闭环材料发现的算法，序列生成模型的客观增强生成对抗网络以及Mol-Cyclegan，Mol-Cyclegan是分子优化的生成模型。此外，研究人员还采用了机器学习技术来加速虚拟筛查，以发现适合于COVID-19的治疗剂。作品建立在现有文献的基础上，包括拉斯穆森（Rasmussen）关于机器学习的高斯流程的论文，罗杰斯（Rogers）的扩展连通性指纹，而语言模型上的棕色是很少的学习者。该领域继续随着机器学习和计算机科学的新技术和方法的整合而继续发展，从而为材料和化学发现提供了更高效，更可扩展的方法。研究人员在开发设计化学和分子的生成模型方面取得了重大进展。一种方法涉及使用变压器生成分子，该分子可用于诸如材料设计之类的应用。（2019）。J. Chem。 物理。J. Chem。物理。另一种方法使用基于注意力的卷积编码器来预测抗癌化合物的灵敏度。除了生成模型外，研究人员还开发了预测化学反应和从基于文本的化学反应表示的实验程序的方法。这些方法涉及使用基于变压器的模型并探索超图表以预测返回途径。此外，研究人员还创建了机器人平台，以通过AI规划告知的有机化合物以及可以自动执行化学反应的移动机器人的流动合成。这些进步有可能加速发现新的化学物质和材料。在其他领域，研究人员在使用神经序列到序列模型以及为高级光聚合物材料设计照片酸性发生器时，在预测复杂有机化学反应的结果方面取得了进展。总体而言，这些进步证明了机器学习和AI在化学领域的力量，从而使新化学品和材料更快，更有效地发现了。最近的光构成方面的突破导致了材料科学的显着进步，特别是在阳离子聚合中。Crivello and Lam（1979）的研究引入了Triarylsulfonium盐作为新的光构体，随后发现了日记二元盐（Crivello＆Lam，1977）。这些创新为更有效，更精确的材料发展铺平了道路。然而，随着对光刻化学的监管审查，研究人员必须专注于科学驱动的创新。Tvermoes and Speed（2019）的研究强调了需要解决这些挑战的最先进解决方案的必要性。此外，对光酸发生器的环境影响的调查还揭示了与使用相关的潜在风险。理论模型，例如密度功能理论，已经有助于理解不同条件下材料的行为。Runge and Gross的作品（1984）为该领域奠定了基础，而Barca等人的最新研究。（2020）演示了先进的计算方法在材料科学上的应用。人工智能（AI）的整合正在改变研究人员对待物质发现的方式。AI驱动的工具来预测物理化学特性和环境命运终点。此外，Ristoski等人展示的是聚合物发现的专家AI。合成方法中的创新也具有先进的材料科学。钯催化的芳基磺硫化的芳基硫化。（2017），为材料开发开辟了新的途径。通过Huang等人的工作实现了芳基硫盐的氧化还原中性植物。材料科学与AI的交集正在驱动该领域的范式转移。随着研究人员继续利用机器学习和人工智能的力量，我们可以期望在材料开发和发现中取得进一步的突破。参考文献：Barca，G。M. J.等。物理。一般原子和分子电子结构系统的最新发展。152，154102（2020）。Carrete，J.，Li，W.，Mingo，N.，Wang，S。和Cortarolo，S。通过高通量材料建模，找到了前所未有的低热传导性半导体半导体。修订版x 4，011019（2014）。Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.与三硫硫硫盐的光启动阳离子聚合。J. Polym。 SCI。 A：Polym。 化学。 17，977–999（1979）。 Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10，1307–1315（1977）。 Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。J. Polym。SCI。 A：Polym。 化学。 17，977–999（1979）。 Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10，1307–1315（1977）。 Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. 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