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电子应用中风扇 PHM 的故障物理方法
2 硬件分析 风扇是一种空气流动装置，利用由电动机通过电子或机械命令驱动的旋转叶片或叶轮 [4]。根据风扇的定义，旋转叶片和电动机是帮助风扇实现其所需功能（即空气流动）的核心部件。一般而言，风扇所包含的部件种类可能因供应商和客户的要求而有所不同。例如，风扇中可以使用有刷电机代替无刷电机，以降低成本，尽管可能会产生金属颗粒和由于金属刷退化而产生的电火花等副作用。但是，无论具体设计如何，风扇中核心部件的功能都不会改变。选择用于消费电子应用的 BLDC 风扇进行硬件分析。图 1 显示了风扇的两个核心元件；即电动机和叶片。在图 2 中，电动机被拆解成两部分：风扇外壳中的定子和转子。叶片直接安装在电动机的转子上。转子中的条形永磁体具有足够的柔韧性，可以装入转子的壳体中，并与转子产生的电磁力相互作用
电子应用中风扇 PHM 的故障物理方法
2 硬件分析 风扇是一种空气流动装置，利用由电动机通过电子或机械命令驱动的旋转叶片或叶轮 [4]。根据风扇的定义，旋转叶片和电动机是帮助风扇实现其所需功能（即空气流动）的核心部件。一般而言，风扇所包含的部件种类可能因供应商和客户的要求而有所不同。例如，风扇中可以使用有刷电机代替无刷电机，以降低成本，尽管可能会产生金属颗粒和由于金属刷退化而产生的电火花等副作用。但是，无论具体设计如何，风扇中核心部件的功能都不会改变。选择用于消费电子应用的 BLDC 风扇进行硬件分析。图 1 显示了风扇的两个核心元件；即电动机和叶片。在图 2 中，电动机被拆解成两部分：风扇外壳中的定子和转子。叶片直接安装在电动机的转子上。转子中的条形永磁体具有足够的柔韧性，可以装入转子的壳体中，并与转子产生的电磁力相互作用
电子应用中风扇 PHM 的故障物理方法
2 硬件分析 风扇是一种空气流动装置，利用由电动机通过电子或机械命令驱动的旋转叶片或叶轮 [4]。根据风扇的定义，旋转叶片和电动机是帮助风扇实现其所需功能（即空气流动）的核心部件。一般而言，风扇所包含的部件种类可能因供应商和客户的要求而有所不同。例如，风扇中可以使用有刷电机代替无刷电机，以降低成本，尽管可能会产生金属颗粒和由于金属刷退化而产生的电火花等副作用。但是，无论具体设计如何，风扇中核心部件的功能都不会改变。选择用于消费电子应用的 BLDC 风扇进行硬件分析。图 1 显示了风扇的两个核心元件；即电动机和叶片。在图 2 中，电动机被拆解成两部分：风扇外壳中的定子和转子。叶片直接安装在电动机的转子上。转子中的条形永磁体具有足够的柔韧性，可以装入转子的壳体中，并与转子产生的电磁力相互作用
粘膜TLR5激活控制HealthSpan和longevity
通过治疗性干预来解决与年龄相关的免疫缺陷，对于健康衰老至关重要，因为免疫系统在控制感染，恶性肿瘤以及支持组织稳态和修复方面起着至关重要的作用。在我们的研究中，我们表明，通过粘膜递送含丙糖蛋白的融合蛋白来刺激类Toll样受体5（TLR5）有效地延长了寿命并增强了两性小鼠的健康状态。脱发和眼部透镜不透明，骨矿物质密度增加，干细胞活性提高，胸腺延迟，认知能力提高以及预防肺肺纤维炎的增强，可以增强健康范围。此外，该融合蛋白通过在树突一定细胞的一定子集中增强TLR5的表面表达并增加白介素22（IL-22）分泌来增强肠粘膜完整性。在这项工作中，我们提出了强调粘膜室中TLR5依赖性刺激的好处的观察结果，这表明了一种可行的策略来增强寿命和健康范围。
具有双V形磁铁结构的永久磁体同步电动机的动态等效磁网络模型和驱动系统
等效磁网络（EMN）方法似乎是电动机中磁场的一种更有效的分析方法，比等效磁路方法（EMC）[11]和比有限元方法（FEM）相比，相结合了更高的计算精度和更快的计算速度。W. Shi等。研究了具有V形磁铁结构的PMSM的EMN，该结构可以准确计算磁场分布并模拟电动机的抗磁力化能力[12]。J. Zhang等。 提出了双层磁铁结构永久磁铁同步不情愿电动机，并建立了其EMN模型，该模型可以准确计算电动机的气隙通量密度分布，并用于转子结构的设计和优化[13]。 尽管如此，[12]和[13]中的EMN模型不可用于计算绕道通量，电动力（EMF）和扭矩波形以及转子旋转。 然后，介绍了根据转子位置修改EMN在定子和转子之间的连接的动态EMN模型，以解决此问题。 H. Kwon等。 研究并建立了具有表面无磁体结构的PMSM的动态EMN模型，该模型可以获得与FEM相似的磁场计算结果[14]。 G. Liu等。 研究了具有单层V形磁体结构的PMSM的动态EMN模型。 其正确性通过FEM和实验验证[15]。 但是，在本文中对拟议的DVMPMSM的动态EMN模型没有相关的研究。J. Zhang等。提出了双层磁铁结构永久磁铁同步不情愿电动机，并建立了其EMN模型，该模型可以准确计算电动机的气隙通量密度分布，并用于转子结构的设计和优化[13]。尽管如此，[12]和[13]中的EMN模型不可用于计算绕道通量，电动力（EMF）和扭矩波形以及转子旋转。然后，介绍了根据转子位置修改EMN在定子和转子之间的连接的动态EMN模型，以解决此问题。H. Kwon等。研究并建立了具有表面无磁体结构的PMSM的动态EMN模型，该模型可以获得与FEM相似的磁场计算结果[14]。G. Liu等。研究了具有单层V形磁体结构的PMSM的动态EMN模型。其正确性通过FEM和实验验证[15]。但是，在本文中对拟议的DVMPMSM的动态EMN模型没有相关的研究。在[16]中，动态EMN模型用于表面安装的PMSM的多目标优化，这对电动机的快速设计有益。
使用卷积网络学习条件可变形模板
我们开发了一个用于构建可变形模板的学习框架，该模板在许多图像分析和计算解剖学任务中起着基础性作用。用于模板创建和图像与模板对齐的传统方法经历了数十年的丰富技术发展。在这些框架中，模板是使用模板估计和对齐的迭代过程构建的，这通常在计算上非常昂贵。部分由于这一缺点，大多数方法为整个图像群体计算单个模板，或为数据的特定子组计算几个模板。在这项工作中，我们提出了一个概率模型和有效的学习策略，该模型和有效的学习策略可以产生通用或条件模板，并与一个神经网络联合使用，该神经网络可以有效地将图像与这些模板对齐。我们展示了该方法在各种领域的实用性，特别关注神经成像。这对于不存在预先存在的模板的临床应用特别有用，或者使用传统方法创建新模板的成本可能过高。我们的代码和地图集可作为 VoxelMorph 库的一部分在线获取，网址为 http://voxelmorph.csail.mit.edu 。
第4 iCacit 2024
3 Applying Machine Learning and swarm optimisation Techniques for Real-Time Decision Making in Supply Chain Management 6 An Efficient and Cost Effective Approach for Smart Pharmaceutical Cold Chain Logistics using Internet of Things 7 An advanced vision transformer technique for skin cancer identification 10 ResCrabNet: A Deep Transfer Learning Approach for Improved Crab Species Classification with Explainable AI 11 DenseCucumberNet: An Enhanced Model for Interpretable Detection of Cucumber Diseases 19 Performance Analysis of Dual带有可调节绕组集的定子多相杯笼式转子感应电动机22预测使用机器学习的太阳能潜力和家庭消费和家庭学习和物联网23深度学习方法，以优化可再生能源产生和消耗预测24智能网格中的可再生能源产生和消耗预测24深度学习的太阳能跟踪系统，用于最大程度地发电效率29掩盖的狂潮34在三角形不规则，刚性和初始应力的影响下，各向异性层12:00 pm
BS心理生物学
学术咨询：Boca Raton校园：所有本科生的心理生物学专业的学术建议将由Charles E. Schmidt科学院的学生服务办公室的工作人员处理。此建议将满足主要以及必须完成的其他一般毕业要求的要求。学生服务办公室位于234室的科学与工程大楼（SE）。学生可以通过在线登录AdvisorTrac System在线访问http://advisortrac.science.fau.edu.edu/advisortrac/default.html来安排该办公室的工作人员的建议。需要进一步帮助的学生可以通过电话561-297-3700与办公室联系。心理学系教职员工（在所有校园内）可供学生提供职业选择，研究生培训，研究机会，有关该领域特定子学科的信息的指导等。强烈鼓励本科生寻找一位教师导师，以补充科学学院的学生服务办公室提供的全面学术计划。其他校园：戴维校园的建议是由（954）236-1103的戴维学生服务办公室的学术协调员提供的。在木星的麦克阿瑟校区提供建议，由学术咨询和服务（561）799-8697或（561）799-8698进行。
使用卷积子连续的多重噬菌体基因组编辑
170 171图1。临时性靶标基因组靶标基因组进行连续编辑a。 ICOMBIBRON示意图：A 172修饰的反龙生成ssDNA，该ssDNA包含供体序列，其与173个噬菌体基因组具有同源性的编辑序列，该基因组在SSB和SSAP复制过程中整合到噬菌体基因组中。RERON 174盒子是从包含逆转录酶（RT）和NCRNA的操纵子表达的。NCRNA的反向175个抄录区域以紫色显示为浅蓝色的供体序列，176编辑位点以橙色显示。第二个操纵子表示Csprect和mutl E32K。b。左：跨lambda噬菌体编辑的噬菌体177基因组（作为所有基因组的百分比）。用正向RT-DNA进行编辑以蓝色显示，紫色为178。在每个点的空心圆中显示三个单独的重复。右：使用179的编辑位点14,126（±SD）的重稳定物明显大于DRT对照的编辑（t检验，180 P = 0.0018）。c。左：在噬菌体T7上编辑的噬菌体基因组在每个位置进行了三个重复，在b中显示181。右：用现场22,872（±SD）的重稳定子进行编辑明显大于使用182 DRT对照的编辑（t检验，p = 0.0094）。d。左：在噬菌体T5上编辑的噬菌体基因组在每个183个位置上进行了三个重复，如b所示。右：用现场27,182（±SD）的重稳定子进行编辑显着高于使用DRT对照的编辑（t检验，p <0.0001）。e。位点30,840（f）（±SD）的Lambda的编辑与185张（±SD）与大肠杆菌SSB或T7 SSB的补充表达进行了比较。SSB 186表达（单向方差分析，p <0.0001，n = 3），大肠杆菌（p = 0.005）和T7（p = <0.0001）187均显着不同，与NO NO SSB条件显着不同（Dunnett's，校正）。f。与大肠杆菌SSB或T7 SSB的补充表达相比，位点11,160（R）188（±SD）的T7编辑。SSB表达（单向方差分析，p <0.0001，n = 3）具有显着的效应，大肠杆菌（P = 0.0002）和T7 190（p = 0.0127）均显着不同，与NO SSB条件显着不同（Dunnett's，更正）。g。示意图说明191编辑噬菌体的积累，并进行了多轮编辑。h。编辑的Lambda Phage的比例192
双站轴向磁场通量的设计和优化...
在本文中，已经提出了一种新的双定位轴向磁场通量通量通量磁铁（DSAFFSPM）电动机来提高机器的扭矩密度和成本。在此拓扑结构中，12杆双定子位于一个10杆内齿转子的两侧。双站托管了bar-pm和线圈的永久磁铁（PM）类型。这项研究的新颖性是可以在DSAFFSPM结构PM上实施的技术的开发。在这方面，已经提出了具有大小方程的提议的分析设计，并采用多目标优化来通过多目标遗传算法（MOGA）方法实现最佳尺寸。使用3D有限元方法（3D-FEM）获取并分析了机器特性。进行了比较研究以证明性能指数的优越性。此拓扑表明，由于较低的扭矩波纹和齿轮扭矩，高功率密度以及低振动和噪声。同时，由于高效率，BAR-PM拓扑具有较低的核心损失和热应力。因此，提出的模型提供了高扭矩密度和低成本，专门为电动汽车（EV）应用而设计。