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功能分级材料的高阶理论
功能分级的材料（FGM）是新一代的工程材料，其中微结构细节通过增强阶段的非均匀分布在空间上变化，请参见顶部图。工程师通过使用具有不同属性，大小和形状的增强件以及以连续的方式互换增强和矩阵阶段的作用（参考1）。结果是一个微观结构，该微观结构在宏观或连续尺度上产生连续或离散变化的热和机械性能。这一新的工程材料的微观结构的概念标志着材料科学和材料领域机制中革命的开始，因为它首次允许一个人将材料和结构上的考虑因素完全整合到结构组件的最终设计中。功能分级的材料是涉及严重热梯度的应用的理想候选物，从高级飞机中的热结构和
添加剂制造会议Türkiye - 2024
基于融化的添加剂制造技术提供了对形式的精美控制，并且可以轻松地制造复杂的净形状，这是不可能通过传统处理技术实现的。然而，尽管声称在开放学术文献中相反，但这些技术由于其潜在的物理学和热应力，快速液体相混合，金属间的形成，破裂等而与直接打印成分或微观结构梯度相反。本演讲将通过智能后处理来介绍两种克服这些限制的方法。i将首先描述如何通过融化的添加性制造的预成型来创建网状成分分级的互穿复合材料。接下来，我将展示如何通过后处理热处理来创建具有量身定制的疲劳和蠕变特性的特定地点谷物结构。关键要点是，打印的末尾仅仅是开始 - 明智的后处理可以通过功能分级的结构来解锁净形零件，以优化性能。
tus Rise行业项目手册
在不同浓度的各种丙烯酸酯/环氧树脂中制备各种混合物，并掺入烟雾纳米硅（细粉化物质）以制造功能分级的聚合物材料。然后由基于紫外线的3D机械打印并进行热固化，以实现高温，机械和形状的记忆特性。
粘合剂喷射高度柔性和导电石墨烯/PVOH复合材料的制造
摘要：当前的添加剂制造（AM）技术可以使用多种塑料，金属和陶瓷材料制造具有复杂几何形状的零件。目前，集成技术的进步有限，可以在同一部分打印不同的材料。键合零件需要进一步处理；它还创建了与应力浓度令人衰弱的界面。总体而言，零件性能受到损害。因此，在3D打印多物质和功能分级的零件中有值。在这里，报道了一种新型的粘合剂喷射方法，用于单步生产多物质和功能分级的零件。该方法将纳米颗粒墨水沉积在粘合剂中。陶瓷，聚合物或金属粉末必定会构建纳米复合材料。通过在打印过程中切换纳米粒子油墨，该过程构建了具有分级电导率和柔韧性的材料。为了演示该方法，制定了氧化石墨烯（GO）墨水，用于打印到聚乙烯醇（PVOH）粉末上。最终产品是一种GO/PVOH复合材料，具有电导率和高灵活性。该复合材料显示为超级电容器应用的高孔隙率材料。
智能本地能源系统的（不）公正性 - Strathprints
规划政策有助于当地社区参与能源项目（程序性）。 慷慨的上网电价政策提高了分散式能源项目的可行性，为当地能源参与者提供了财务利益（分配性）。 较贫困的家庭通过账单按比例支付更多收入以支付上网电价政策成本，而政策成本不是分级的*，这意味着较富裕的社区会受益（认可）。
突破分配的快速准确的机器学习自动载体
我们详细介绍了机器学习自动级别的成功部署，该机器自动级别大大降低了分组计算机科学分配所需的分级人工。这项任务（将学生都任命为编程的游戏，该游戏由一个可控制的桨和一个球从桨上弹跳以折断砖头的游戏 - 很受欢迎，因为它吸引了具有入门计算机智能概念的学生，但产生了巨大的分级负担。由于游戏的互动性质，评分违反了传统的单元测试，而通常需要手动玩每个学生的游戏以搜索错误。这相当于标准课程提供的45小时的评分，并防止了进一步的分配。我们的自动骑士通过与强化学习者和为教师的发现错误的视频进行了每种学生游戏，从而减轻了这一负担。在用手动分级的A/B测试中，我们发现我们的人类AI自动载体将评分时间减少了44％，同时将分级准确度略有提高6％，最终在两份分配的产品中节省了大约30小时。我们的结果进一步表明，通过类似的机器学习技术对其他交互式作业（例如其他游戏或构建网站）进行分级的实用性。https://ezliu.github.io/breakoutgrader的实时演示。
人工智能辅助显着提高病理学家对前列腺活检的格里森分级
摘要 Gleason 评分是前列腺癌患者最重要的预后指标，但其存在显著的观察者差异。基于深度学习的人工智能 (AI) 系统可以在 Gleason 分级中达到病理学家级别的表现。但是，如果存在伪影、异物组织或其他异常，此类系统的性能可能会下降。病理学家将他们的专业知识与 AI 系统的反馈相结合，可以产生协同效应，其表现优于个体病理学家和系统。尽管 AI 辅助被大肆宣传，但病理学领域关于这一主题的现有文献有限。我们研究了 AI 辅助对前列腺活检分级的价值。一个由 14 名观察员组成的小组在使用和不使用 AI 辅助的情况下对 160 次活检进行了分级。使用 AI，小组与专家参考标准的一致性显著提高（二次加权 Cohen 's kappa，0.799 vs. 0.872；p = 0.019）。在 87 个病例的外部验证集中，小组与前列腺病理学国际专家小组的一致性显著提高（二次加权 Cohen 's kappa，0.733 vs. 0.786；p = 0.003）。在两个实验中，从群体层面来看，AI 辅助病理学家的表现都优于无辅助病理学家和独立的 AI 系统。我们的结果表明 AI 系统具有 Gleason 分级的潜力，但更重要的是，结果表明了病理学家与 AI 协同作用的好处。
使用可穿戴脑感应头带的EEG信号引起的驱动器嗜睡的研究文章检测
摘要：驾驶员嗜睡检测在道路安全和高级驾驶辅助系统领域起着重要作用。脑电图（EEG）信号是疲劳和嗜睡最准确，最可靠的指标之一，但在检测嗜睡的情况下，其医学分级测量系统可能对驾驶员来说是侵入性的。这项研究的目的是测试消费者分级的脑电图传感器的可行性和可用性，以在驾驶员嗜睡检测系统中使用。实验是通过使用Muse的大脑感应头带进行的。快速傅立叶变换（FFT）方法用于从EEG信号中提取特征。然后，提取的特征数据随后用于构建两个分类模型，即支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）。嗜睡的检测是二进制分类任务，它是在昏昏欲睡的时期和警报时期进行分类。在仅检测到昏昏欲睡的时期的情况下，SVM模型检测到82.7％的昏昏欲睡时期，这比ANN模型更好，而ANN模型只能检测到81.25％的昏昏欲睡时期。但是，在昏昏欲睡和警报时期的检测中，ANN模型的性能要比SVM更好。使用不同的内核函数测试了SVM模型，而精细的高斯SVM模型的精度最高为87.8％。ANN模型的执行略高于SVM模型，精度为87.9％。在这项研究中验证了消费者分级的EEG传感器在嗜睡检测系统中使用的能力。关键字：驱动程序嗜睡检测，脑电图（EEG），脑部计算机接口（BCI），支持向量机（SVM），人工神经网络（ANN）
支持联合攻击战斗机（F-35 Lightning II）的出口
a. 如果您拥有国防部表格 680 批准，您只能出口或转让被归类为“官方敏感”或更高级别的商品、软件和技术（包括被归类为“限制”或更高级别的英国材料、2014 年 4 月 2 日之前分级的材料以及国际安全机密材料）。您只能将这些商品、软件和技术出口到国防部表格 680 中指定的最终用户，并且您需要保留该最终用户的记录以供检查，如第 8(1) a 至 g 节所述。您可以通过 SPIRE 申请国防部表格 680。https://www.spire.trade.gov.uk/spire/fox/espire/LOGIN/login。
