本研究旨在表征采用激光粉末定向能量沉积 (LP-DED) 和激光粉末床熔合 (L-PBF) 制造的 17-4 PH 不锈钢 (SS) 在非热处理和热处理条件下的微观结构和晶体织构。研究发现,非热处理的 LP-DED 17-4 PH SS 具有粗柱状铁素体晶粒,并以魏德曼铁素体晶粒为点缀,而 L-PBF 对应物具有非常细小且大多为等轴的铁素体晶粒以及板条马氏体。根据使用 Thermo-Calc 生成的相图,L-PBF 和 LP-DED 17-4 PH SS 样品获得了相同的应力释放 (SR) 温度。软件。CA-H1025 热处理之前的 SR 步骤导致织构弱化并略微细化了晶粒结构。未经热处理的L-PBF 17-4 PH SS样品具有强的立方体和γ纤维织构,而进行SR-CA-H1025热处理后织构转变为较弱的γ纤维组分。
摘要。对 5754、6061 和 7075 铝合金进行了 RCS 工艺提高机械强度的潜力评估,这三种铝合金呈现出与各自合金元素相关的不同硬化机制。这项工作比较了不同合金通过 RCS 处理后织构和机械性能的演变。通过显微硬度测量、不同温度和应变速率下的拉伸试验来评估机械性能,以评估应变速率敏感性。结果表明,经过两次 RCS 处理后,6061 和 5754 合金在 300°C 下表现出相对较高的应变速率敏感性。此外,5754、6061 和 7075 合金的硬度分别增加了 27%、22%、15%。显示出由于不同的硬化机制而提高机械阻力的潜力。此外,通过 X 射线衍射获得极图并计算其取向分布函数来表征晶体织构。结果表明,三种铝合金表现出相同的趋势,即初始织构组分得以保留,但织构化体积有所减少。
案例介绍一名69岁的男子从3周前开始对溃疡,疼痛和肿胀的手术抱怨。他的手最初出现了一个向内生长的脚趾甲,然后在肿胀发生之前用大蒜处理。尽管患者过去曾患有糖尿病,但他从未服用过药物治疗。根据结果,将患者确定为糖尿病上的蜂窝织炎,右拇指溃疡。清理,修复,然后是适当的糖尿病疗法是患者医疗的一部分。结论蜂窝织炎是深层皮肤层中的一种感染,几乎可以发生在体内任何地方。,脚是糖尿病患者最脆弱的区域。需要检查感染部位以诊断蜂窝织炎。治疗取决于感染的严重程度。
抽象协调的动物运动取决于功能前置体的发展。虽然早期的细胞效果确定过程是充分表征的,但对本体感受谱系中细胞的终末分化以及控制它们的遗传网络的终极分化知之甚少。在这项工作中,我们描述了一个基因调节网络,该网络由三个转化因子(Prospero(pros),D-PAX2和Delilah(DEI)组成,这决定了果蝇中的本体感受谱系中的两个替代分化程序。我们表明,D-Pax2和ProS分别通过激活和抑制DEI的转录来控制脊柱器官谱系中盖与scolopale细胞的分化。通常,D-PAX2激活了DEI在上限电池中的表达,但在Pros被共表达的Scolopale细胞中无法进行。我们进一步表明,D-Pax2和Pro通过262 bp核核定特异性增强剂对DEI转录产生影响,其中两个D-PAX2-和三个Pros结合位点实验鉴定出来。从蝇基因组中除去该增强子时,DEI的帽和韧带特异性表达丢失,从而导致核核器官功能的丧失和幼体幼虫的不良运动。因此,协调的幼虫运动取决于DEI增强子的活性,该活性同时整合了动作和抑制性输入,以生成功能性前置的器官。
(1)不要随意停用抗生素;(2)建议戒烟戒酒;(3)均衡饮食,提高免疫力;(4)以上全部。(正确回答5-6题完全明白;正确回答3-4题部分明白;正确回答1-2题没明白)
(人工)神经网络在力学和材料科学领域越来越受欢迎,它利用模型降阶技术加速计算,并作为各种材料的通用模型。然而,神经网络的主要缺点仍然存在:它们的众多参数难以解释和解释。因此,神经网络通常被称为黑匣子,其结果往往难以人类解释。物理信息神经网络这一新兴的活跃领域试图通过基于机械知识设计深度神经网络来减轻这一缺点。通过利用这种先验知识,更深层、更复杂的神经网络变得可行,因为机械假设可以得到解释。然而,神经网络参数的内部推理和解释仍然是个谜。作为物理信息方法的补充,我们提出了迈向物理解释方法的第一步,该方法对在机械数据上训练的神经网络进行后验解释。这种概念验证可解释的人工智能方法旨在阐明神经网络的黑匣子及其高维表示。其中,主成分分析将 RNN 单元状态中的分布式表示去相关,并允许与已知和基本函数进行比较。这种新方法由系统超参数搜索策略支持,该策略可识别最佳神经网络架构和训练参数。三个关于基本本构模型(超弹性、弹塑性和粘弹性)的案例研究的结果表明,所提出的策略可以帮助识别数值和分析闭式解来表征新材料。
来自美国华盛顿特区乔治华盛顿大学医学院儿童国家医院神经科学研究中心 (NTC、WDG);伦敦大学学院 NIHR BRC 大奥蒙德街儿童健康研究所 (JHC),ERN-EpiCARE 成员;伦敦 NHS 信托大奥蒙德街儿童医院 (JHC);英国萨里郡灵菲尔德青年癫痫中心 (JHC);儿科临床癫痫病学 (AA) 系、睡眠障碍和功能神经病学,ERN-EpiCARE 成员;法国里昂临终关怀院 HFME (AA);巴塞罗那圣胡安德迪奥斯儿童医院癫痫研究组 (AA),ERN EpiCARE 成员,西班牙;澳大利亚墨尔本大学癫痫研究中心 (SFB);菲尼克斯儿童医院巴罗神经病学研究所儿科神经病学分部 (JFK);亚利桑那州菲尼克斯市下丘脑错构瘤希望基金会(IPM、EW、LS);巴西圣保罗癫痫诊所癫痫手术项目(AC);纽约州纽约市哥伦比亚大学医学中心流行病学系(DKH);马里兰州罗克维尔 RTI 国际(BLK);马萨诸塞州波士顿哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心神经内科系(CBS);德国弗莱堡大学医学中心医学院癫痫中心(AS-B.)。
近年来,变形金刚[9]在各种计算机视觉任务[10],[11],[12],[13]中表现出了不前期的成功。变压器的能力长期以来一直归因于其注意力模块。因此,已经提出了许多基于注意力的令牌混合器[4],[5],[14],[15],[16],目的是为了增强视觉传输(VIT)[11]。尽管如此,一些工作[17],[18],[19],[20],[21]发现,通过用空间MLP [17],[22],[23]或傅立叶变换[18]等简单操作员更换变压器中的注意模块,结果模型仍然会产生令人鼓舞的性能。沿着这条线,[24]将变压器摘要为一种称为元构造器的通用体系结构,并假设是元构造者在实现竞争性能中起着至关重要的作用。To verify this hypothesis, [24] adopts embarrassingly simple operator, pooling, to be the token mixer, and discovers that PoolFormer effectively outperforms the delicate ResNet/ViT/MLP-like baselines [1], [2], [4], [11], [17], [22], [25], [26], which con- firms the significance of MetaFormer.