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基于摩擦电原理的人工智能金属聚合物滑动轴承
随着物联网和人工智能的快速发展，对智能轴承传感技术的需求急剧增加。一般的轴承传感器只能识别来自温度或振动的基本信息，远远不能满足自诊断和自维护。最近，基于摩擦电纳米发电机的自供电传感技术为制造智能轴承开辟了一条新途径。在本研究中，摩擦电原理被应用于商用金属聚合物滑动轴承（MPPB），该轴承可以实现自感知，自诊断和自维护。摩擦电MPPB（T-MPPB）的几何结构旨在平衡输出效率和外部负载，并验证了超强的耐久性和负载能力。此外，首次揭示了边界和静水流体润滑下输出变化趋势背后的机制。此外，深度学习算法可以高度准确地对润滑状态进行分类。所提出的 T-MPPB 有可能根据 AI 分类的润滑状况，使用润滑泵实现自我维护。这项研究不仅确立了设计自供电智能 MPPB 的可行性，还展示了一种识别润滑状态的方法，从而通过自供电传感器实现自我诊断和自我维护能力。
减少摩擦以恢复重点：8个关键策略
1个紧密的合同漏洞。2要求足够的费率。3是吱吱作响的轮子。4上诉否认精确。 5消除错误。 6找到数量的强度。 7基准性能保持领先。 8沟通以支持谈判。4上诉否认精确。5消除错误。6找到数量的强度。7基准性能保持领先。8沟通以支持谈判。
用摩擦电纳米生成剂模拟气体传感
结果和讨论的底层纳米生成剂通过触发电气和静电诱导产生电力。接触电气是指在接触中的两个不同序列之间的电子转移，因为原子是如此近。在摩擦电气化后产生一个电子场，电静电诱导是由电场引起的。teng的电荷流如图1所示。当两种摩擦材料相互接触时，表面会产生不同的电荷。分离时，上表面电极的感应电子将流到下表面电极，形成电流流。当两个摩擦式配置接近时，下表面上的电极的电子将流回到上表面的电极，形成向下的电流，直到两个扭矩电力材料相互接触。
静态摩擦对机器人增强学习中SIM2REAL的影响
摘要 - 在机器人增强学习中，SIM2REAL差距仍然是一个关键的挑战。但是，静态摩擦对SIM2REAL的影响尚未得到充实。常规域随机化方法通常从其参数空间中排除静态摩擦。在我们的机器人加强学习任务中，这种常规域随机方法导致了明显不足的现实世界模型。为了应对这一SIM2REAL挑战，我们采用了执行器网作为常规域随机化的替代方案。虽然这种方法能够成功地转移到平面运动，但在楼梯等复杂地形上失败了。为了研究影响机器人关节中SIM2REAL的物理参数，我们开发了一个控制理论关节模型并进行了系统的参数鉴定。我们的分析表明，机器人关节中出乎意料的高摩擦力比率。为了减轻其影响，我们实施了SIM2Real的静态摩擦域随机化。认识到摩擦建模引入的训练难度增加，我们提出了一种简单新颖的解决方案，以降低学习复杂性。为了验证这种方法，我们进行了比较三种方法的综合SIM2SIM和SIM2REAL实验：常规域随机化（无静态摩擦），执行器NET和我们的静态摩擦感知域随机化。所有实验均利用快速运动适应（RMA）算法。结果表明，我们的方法实现了出色的自适应能力和整体性能。
与2D材料集成的基于纺织品的摩擦电纳米生成器
Triboelectric纳米生成器（Teng）脱颖而出，是可穿戴应用最有希望的新兴可再生能源收集技术之一。11此类设备能够利用各种形式的机械能，例如振动，压力和旋转，并将其转化为电。12 - 15托架电荷建立在表面上，在机械应力或变形下，具有不同电子亲和力的两种不同材料会导致两种电极之间的电势差，并且可以直接用于电源范围，以供电，例如LED或MINI手表。16,17此外，产生的电力可以存储在电化学电池或超级电容器中，从而使各种端口设备的运行。最近出现了18种基于纺织品的Tengs作为电子纹理应用的自源来源，由于其轻巧，柔性和可穿戴的性质而引起了相当大的关注。19 - 21但是，它们的低功率发电能力表明了足够的功能，以进一步开发为可穿戴的电子纹理创造自给自足的功率来源。22
高级证书不确定性或摩擦？稀缺的安全资产的定量模型 *
1我们假设代理具有多个先验实用程序，其平均值不同。因此，与风险不同的是，歧义对公用事业有一级影响。参见Ilut和Schneider（2022），以比较不同模型与不确定性模型以及它们在宏观和金融应用中的使用2例如，例如，全球金融危机（GFC）之后的这种法规包括巴塞尔III杠杆比率规则和美国补充杠杆比例（请参阅Duffie（2018）进行讨论。已经提出了这些更紧密的杠杆约束，以解释GFC之后的一系列财务套利的出现（例如，参见Boyarchenko等人。（2018），Avdjiev等。（2019）和Du等。 （2023））。 3参见例如Corrado等。 （2009）和Corrado and Hulten（2010）使用汇总数据记录了这一趋势。 最近的其他工作，例如Crouzet和Eberly（2019），Crouzet等。 （2022）和Falato等。 （2022），此外，使用公司级别的数据来强调这一趋势并将有形的杠杆联系起来。（2019）和Du等。（2023））。3参见例如Corrado等。（2009）和Corrado and Hulten（2010）使用汇总数据记录了这一趋势。最近的其他工作，例如Crouzet和Eberly（2019），Crouzet等。（2022）和Falato等。（2022），此外，使用公司级别的数据来强调这一趋势并将有形的杠杆联系起来。
谁需要种子？新的遗传技术和旧种子摩擦
最近经济分析对生产率增长以及整体经济和健康成果的农业创新非常大。（2021）; von der Goltz等。（2020）; Bharadwaj等。（2020）。
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具有摩擦触点的软机器人的可微分模拟胆管癌
InsermEteré1242，法国雷恩斯通讯作者：Gael S Roth博士，MD -PHD肝脏 - 加astroentology and Dimentolology and Dimctrotive肿瘤学系格雷诺布尔 - 阿尔普斯大学医院，法国抗alpes，癌症团队免疫学和癌症研究所 - 高级生物科学研究所 - Grenoble Bioscience -Grenoble inserm userm userm u1209- cnrande -cnr fren fren fren fren cnrbles -umr 5309 -renbble： groth@chu-grenoble.fr电话：+33 4 76 76 76 51 68关键字：cholangiocarcinoma，胆汁癌，分子分析，人格化