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25505 03-07-2025 Bakersfield NOE市长董事审查和批准许可（24-0003）提议的强制申请申请65英尺（65'）高，1,915平方英尺的Stealthe Monoeucalyptus Monoeucalyptus无线电信设施，该设施与6.25-25-25-25英亩的Parcel搭配辅助设备。25505 03-07-2025 Bakersfield NOE市长董事审查和批准许可（24-0003）提议的强制申请申请65英尺（65'）高，1,915平方英尺的Stealthe Monoeucalyptus Monoeucalyptus无线电信设施，该设施与6.25-25-25-25英亩的Parcel搭配辅助设备。
4D打印多键搭配的高内相乳液以组装热响应形状 - 记忆层次分层大孔支架
由于它们在生物制造，吸附，催化和能量转化应用方面具有巨大的潜力，因此人们对制造4D印刷的层次多孔结构从分子水平到宏观尺寸有很大的关注。为此，对于设计创新的构造，必须了解4D打印中智能材料的结构功能关系，而这些构建体不限于任何特定的自由度。在这里，我们报告了通过3D打印pickering型臀部的3D打印，以制造热响应性大量聚合聚合物高的内相乳液（Poly-hipes）。基于水的皮带油的油墨含有甲基纤维素/kappa-carrageenan混合物（非交叉链接）作为连续相，该相通过纤维素纳米晶体和纤维素纳米纤维的混合胶体稳定。基于皮克希的墨水显示出具有出色粘弹性界面特性的非线性和时间依赖性振动响应。在基于热融化的基于挤出的印刷过程中，Pickering-iphes的原位交联很容易地制造出多挑战型，这产生了一系列3D打印的热反应层次层次MAC ROPOLOPORFORFURES。4D打印的对象提出了高度相互连接的敞开多孔结构，该结构本质上具有热响应性。此外，这些4D结构显示出高机械强度，并具有出色的自我恢复性能。我们的结果提供了通过调节乳液配方在不同温度下开发具有形状记忆特征的热响应MAC rop的前景。
科学艺术与梅蒂尔（SAM）
我们提出了一种自适应物理学的深层均质化神经网络（DHN）方法，以制定具有不同微结构的弹性和热弹性周期性阵列的全场微力学模型。通过完全连接的多层连接的单位细胞溶液通过最大程度地限制根据应力平衡和热传导部分微分方程（PDE）的残差之和，以及无界面的无牵引力或绝热边界条件。相比，通过引入具有正弦函数的网络层直接满足周期性边界条件。完全可训练的权重施加在所有搭配点上，这些搭配点与网络权重同时训练。因此，网络会在损耗函数中自动为界面附近（尤其是单位细胞解决方案的具有挑战性的区域）中的搭配点分配更高的权重。这迫使神经网络在这些特定点上提高其性能。针对有限元素和弹性解决方案的自适应DHN的精度分别用于椭圆形和圆柱孔/纤维的弹性解决方案。自适应DHN比原始DHN技术的优点是通过考虑局部不规则的多孔架构来证明合理的，孔隙 - 孔相互作用使训练网络特别缓慢且难以优化。
