可持续方法与化学家特别相关,化学家可以在实验室和工业环境中实施“绿色化学”原则,以最佳利用资源。结果是,“绿色分析化学”或GAC于1999年出现,并广受欢迎,迅速成为化学科学中常用的术语。在同一领域发表了几篇研究论文,高度阐明了该理论的重要性。GAC强调了分析方法的每个阶段的环保样品制备技术的使用。2它也强调了“ 3RS”原则。该原理涉及用更绿色的替代品代替有害溶剂,减少所用溶剂的数量和数量,并尽可能地回收溶剂。通过遵循这些原则,GAC最大程度地减少了对环境的有害影响,因为在样品制备过程中使用了较少的溶剂,并促进了使用自然资源进行广泛研究。3
由于进化,许多生物材料已经发展出不规则结构,从而具有出色的机械性能,例如高刚度重量比和良好的能量吸收。然而,在合成材料中复制这些不规则的生物结构仍然是一个复杂的设计和制造挑战。这里介绍了一种仿生材料设计方法,该方法将不规则结构描述为构建块(也称为瓷砖)和连接它们的规则的网络。合成材料不是一对一复制生物结构,而是以与生物材料相同的瓷砖分布和连接规则生成,并且结果表明这些等效材料具有与生物材料相似的结构与性能关系。为了演示该方法,研究了橙子的果皮,橙子是柑橘家族的一员,以其保护性和吸收能量的能力而闻名。聚合物样品在准静态和动态压缩下生成并表征,并显示出空间变化的刚度和良好的能量吸收,如生物材料中所见。通过量化哪些图块和连接规则在响应负载时局部变形,还可以确定如何在空间上控制刚度和能量吸收。
必需。屏幕可以按照制造商说明安装在墙壁或天花板上。屏幕应这样安装,即如果屏幕表面延伸至 7' AFF 以下,则其最大距离为 4 英寸,或为清除相邻墙壁障碍物所需的最小标称距离。安装必须支撑屏幕的重量以及屏幕操作期间施加的任何动态负载。对于安装在空心墙上的屏幕,支架应固定在表面安装的连续 1x 木板上,后面有遮挡物(油漆或染色剂)。延伸屏幕的中心应符合 PART ID 和 PART III-D 中描述的视角。有关屏幕尺寸,请参阅 AVIXA DISCAS (ANSI/INFOCOMM v202.01:2016) 应考虑照明控制以提高屏幕可见度。
物理系统的动态行为通常源自其光谱特性。在开放系统中,有效的非炎症描述可以在复杂平面中获得丰富的光谱结构,因此伴随的动态非常丰富,而基本连接的识别和构成很具有挑战性。在这里,我们实验证明了局部激发的瞬时自我加速与使用有损耗的光子量子步道的非热谱拓扑之间的对应关系。首先将重点放在一维量子步行上,我们表明,测得的波函数的短时加速度与特征光谱所包围的区域成正比。然后,我们在二维量子步行中揭示了类似的对应关系,其中自动加速与复杂参数空间中特征光谱包含的体积成正比。在两个维度中,瞬态自动加速度越过长期行为,在漂移速度下以恒定流动为主。我们的结果揭示了频谱拓扑与瞬态动力学之间的通用对应关系,并为非光谱几何形状源自光谱系统的现象提供了敏感的探针。
摘要 - 在这项工作中,我们提出了一种新的方法,将机器人几何形状表示为距离场(RDF),该方法将签名距离场(SDF)的原理扩展到铰接的运动链。我们的方法采用了伯恩斯坦多项式的组合,以高精度和效率编码每个机器人链路的签名距离,同时确保SDF的数学连续性和不同性。我们进一步利用机器人的运动学链来在关节空间中产生SDF表示,从而允许以任意关节配置进行稳健的距离查询。提议的RDF表示在任务和关节空间中都是可区分和平滑的,使其直接集成到优化问题。此外,机器人的0级集合对应于机器人表面,可以将其无缝整合到全身操纵任务中。我们在模拟和7轴Franka Emika机器人中进行了各种经验,与基线方法进行了比较,并证明了其在避免碰撞和全身操纵任务方面的效率。项目页面:https://sites.google.com/view/lrdf/home
本文评估了拉丁美洲和加勒比海(LAC)的准备,以利用全球价值链(GVC)的潜在变化。我们首先要解开和研究全球贸易和投资流动变化的主要驱动力,重点是技术,可持续性和地缘政治。在每个领域,本文在GVC的背景下分析了对投资和采购决策的可能影响,并确定了几个渠道,每个渠道将来可能会塑造GVC。该讨论强调了各种各样的影响,在某些情况下,对全球贸易产生了反击的影响,这增加了现有的关于脱脂或近乎新闻的辩论的细微差别。利用这个概念框架,我们为GVC参与制定了一套新的准备指标,并将LAC的绩效与东南亚国家(ASEAN)的经济合作与发展组织(OECD)和东南亚国家协会进行了比较。该地区落后于技术相关的指标,但似乎有能力利用可持续性和地缘政治驱动因素。
摘要:同轴丝材激光金属沉积是一种多功能、高效的增材工艺,可在复杂结构的制造中实现高沉积速率。本文研究了三光束同轴丝材系统,特别关注了沉积高度和激光散焦对所得珠子几何形状的影响。随着沉积间隔距离的变化,工件照明比例也会发生变化,该比例描述了直接进入原料丝材和基材的能量比。在不同的散焦水平和沉积速率下沉积单个钛珠,并测量和分析珠子的纵横比。在实验设置中,发现散焦水平和沉积速率对所得珠子的纵横比有显著影响。随着离光束会聚平面的散焦水平增加,光斑尺寸增加,沉积轨道更宽更平。工艺参数可用于将沉积材料调整到所需的纵横比。在同轴丝材沉积中,散焦为丝材和基材之间的热量分布提供了一种调节机制,对所得沉积物有重要影响。
在许多应用中,尤其是在生物医学和气候研究中,可访问数据的数量和多样性已经达到了前所未有的水平,提供了一个独特的机会,可以深入了解这些复杂系统。但是,这种数据激增带来了重大挑战。的确,现代数据科学的特征越来越多地是对高维多模式数据集进行的研究,在这些数据集中,每个数据样本的几个特征可能无关紧要(例如,由于腐败或其他特征组合的线性相关性而导致的),或者是在分辨率和收购策略中的多样性策略来构建策略的多样性。例如,最近,艾伦·图灵研究所(Alan Turing Institute)举办了一系列的研讨会,分析了丢失数据的性质,并指出它可以归因于各种现象,包括多模式链接,批处理失败或人口异质性[8]。为了表征和解决现代数据集的挑战,已经开发了各种数据表示,包括低维投影,矩阵分解和图表表示。尤其是,图形嵌入被证明是一个非常强大的工具,可以编码拓扑网络信息,并提供有关基础数据几何形状的见解。由于图可以被视为平滑歧管的离散(零维)对应物,因此可以将图形嵌入被视为降低歧管维度降低的特殊情况,也称为歧管学习。图形嵌入在首先通过学习/构造足够的图表表示,然后将其投影到较低维度的几何空间,通常是歧管,例如欧几里得空间(R n)或超纤维空间。在过去20年中,流形学习取得了重大进步,导致了能够嵌入复杂几何形状和非线性关系的广泛有效方法的发展,尤其是ISOMAP [12],T-SNE [13]和UMAP [7]。最近,出现了新的流形学习策略,该策略并不依赖于数据位于submanifold上的假设,即所谓的“流动假设”,而是通过做出嵌入流层的前提选择来明确地将学习/归纳偏见编纂。这些最新的嵌入旨在匹配成对距离,并且在嵌入式上呈弯曲的曲率与节点的曲率信息匹配。以这种方式,所得的下二歧管嵌入能够总结嵌入式节点的配置以及图结构属性。值得注意的是,它们在多样化的研究领域中得到了相当成功的运用[9、5、14、10、3、4],因为它们使我们能够利用图理论,拓扑数据分析和差异几何形状中的工具来促进各种任务的完成,包括链接预测,网络重构,网络重构和node Clustering [2]。