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使用二维精细理论研究材料成分对功能梯度梁弯曲分析的影响
本研究试图根据原始的改进二维剪切变形理论，阐明简支 FG 型性能梯度材料梁的静态行为分析。杨氏模量被认为是根据组成材料体积分数的幂律分布逐渐连续变化的。应用虚功原理得到平衡方程。因此，利用这里开发的分析模型和 Navier 的求解技术，对简支夹层梁的情况求解控制平衡方程。此外，利用数值结果计算无量纲应力和位移，并与其他理论得到的结果进行比较。提出了两项研究，比较研究和参数研究，其目的一是展示所用理论的准确性和效率，二是分析不同类型梁在不同参数影响下的力学行为。即边界条件、材料指数、厚度比和梁类型。
黑色和灰色梯度专业演示 - 塑料应用
粘结曲线或令牌键合曲线（TBC）是将令牌价格与其供应相关联的数学功能。它用于确定代币的买卖价格，使其成为自动化的做市商，提供持续的流动性。与传统资产评估机制相比，粘结曲线的主要优点是每个阶段对资产评估的透明度和明确的，不可变的定义。
通过同型加密迈向量子安全联合学习：梯度学习
联合学习（FL）包括用于机器学习的分散培训算法的家族[1] - [3]，使内部分裂能够在不集中培训数据的情况下协作训练模型。这种方法通过将培训计算分配到边缘来减轻数据中心的计算负担。但是，至关重要的是要注意，尽管联邦学习提供了一个分散的框架，但它可能无法继承客户的隐私。中央服务器收到的更新有可能无意间揭示有关客户培训数据的信息[4]，[5]。保护客户对联合学习的隐私的流行策略包括基于差异的隐私（DP）和基于同型加密（HE）方法。DP的想法是在梯度上添加噪音，以保护梯度的保密性[6]。基于DP的学习算法的现有作品包括本地DP（LDP）[7]，具有选择性参数更新[8]，基于晶格[9]等的DP等。尽管可以直接采用DP，但它具有较弱的隐私保证和潜在准确性损失的缺点。他是一种加密技术，可以在加密数据上执行计算，而无需首先解密。在联邦学习的背景下，同构加密在确保个别参与者数据的隐私方面起着至关重要的作用。由于FL中的梯度的聚集仅涉及添加，因此许多最近的作品[10]，[11]提议采用基于Paillier [12]的加性同构加密。某些基于晶格的问题，例如但是，一旦可以使用Shor的量子算法有效地将大整数构成大型整数[13]，Paillier的安全性就会损坏。基于晶格的密码学被认为是抗量子的[14] - [16]。
裸露的休耕管理对土壤碳储存的影响和岩石碎片梯度的聚集体
图3对颗粒OM（POM）中包含的C的研究和矿物相关的OM（MOM）分数（岩石碎片梯度），具有66％，55％和29％的岩石碎片梯度，测试了14年裸露的休闲（BF）管理的作用，与作物（作物Selhausen（德国）的管理。 （a）OM分数的C比例（分数总计100％，平均值±SD）。 发现低FE土壤中的总咬合颗粒OM（POM）比例高于中型FE（p = 0.002）和高铁（P = 0.02），而没有显着的相互作用或管理效应。 （b）c贡献（分数总计到大块土壤中的绝对有机c含量；平均值±SD）。 由于FE含量和管理之间的显着相互作用（P = 0.02），我们将管理效果作为每个Fe含量的成对组合进行了测试。 通过组合密度（1.8 g cm -3）和尺寸分馏分析了颗粒和MOM分数的C分布。 （c）MOM分数中的C含量（MOM 2 - 6.3μM，MOM <2μm；平均值±SD）。 发现Fe含量与管理之间的相互作用对于MOM2-6.3μM的C含量显着（P = 0.038），并且显示出MOM <2μm的C含量的趋势（P = 0.053）。 因此，使用Tukey HSD在每种FE含量的成对组合中测试了管理效果。Selhausen（德国）的管理。（a）OM分数的C比例（分数总计100％，平均值±SD）。发现低FE土壤中的总咬合颗粒OM（POM）比例高于中型FE（p = 0.002）和高铁（P = 0.02），而没有显着的相互作用或管理效应。（b）c贡献（分数总计到大块土壤中的绝对有机c含量；平均值±SD）。由于FE含量和管理之间的显着相互作用（P = 0.02），我们将管理效果作为每个Fe含量的成对组合进行了测试。通过组合密度（1.8 g cm -3）和尺寸分馏分析了颗粒和MOM分数的C分布。（c）MOM分数中的C含量（MOM 2 - 6.3μM，MOM <2μm；平均值±SD）。发现Fe含量与管理之间的相互作用对于MOM2-6.3μM的C含量显着（P = 0.038），并且显示出MOM <2μm的C含量的趋势（P = 0.053）。因此，使用Tukey HSD在每种FE含量的成对组合中测试了管理效果。
“先进功能梯度材料的创新……
摘要：功能梯度材料 (FGM) 在复合材料和层压板方面受到各科学和工程学会的广泛关注。这是一个独特的概念，可用于通过借助特定梯度改变材料的微观结构来形成各种类型的材料。FGM 的整体性能因其所用材料的性能而具有独特性和差异性。已经开发了许多制造 FGM 的技术，一些是传统的，一些是先进的。每种技术都有自己的优点和缺点。独特的物理、制造和结构特性使 FGM 应用广受欢迎且令人向往。本文列举了 FGM 制造过程的细节及其优缺点。它根据 FGM 的母材讨论了 FGM 在工程和工业领域的应用。本文将作为研究人员、设计人员和制造商了解 FGM 生产和应用的指导目录。关键词：功能梯度材料、复合材料、层压板。
噪声攻击下的双胞胎延迟的深层确定性政策梯度算法的稳健性探索
摘要。这项研究重点是探索强化学习算法双胞胎的鲁棒性，延迟了深层确定性的政策梯度（TD3），尤其是在面对不确定性，噪音和钉子的表现方面。强化学习是一种机器学习范式，在该范式中，代理商学习如何执行任务并通过与环境的互动来优化长期奖励。这种学习方法在自动驾驶，游戏，机器人控制等领域具有广泛的应用。TD3是一种高级强化学习算法，在各种复杂的任务和环境中的性能非常出色。此外，TD3具有一些独特的性能优势，例如双Q批评结构和目标策略平滑，这在面对不确定性和噪音时可能会使其强大。虽然对增强学习的鲁棒性进行了广泛的研究，但相对缺乏专门针对TD3的研究。本研究旨在填补这一空白，并研究当添加不同类型的噪声或受到攻击时TD3的性能如何变化。这项研究的目的不仅旨在更深入地了解TD3算法本身，还旨在为增强学习鲁棒性的理论和实践提供强有力的支持。这项研究具有广泛的应用和学术价值，并有可能在强化学习领域推动进一步的进步。
沿北海污染梯度沿胆碱酯酶活性变化的证据
跨四个海洋营养水平和天气的术语趋势。自然，347（6295），753–755。https：// doi。org/10. 1038/347753A0 Albouy，C.，Lasram，F。B. R.，Velez，L.，Guilhaumon，F.，Meynard，C.N. Leprieur，F.，Le loc'h，F。，＆Mouillot，D。（2015年）。鱼类：地中海鱼类的特征，系统发育，当前和预测的物种分布以及环境数据：生态档案E096-203。生态学，96（8），2312–2313。https：// doi。org/10. 1890/14-2279。1Albouy，C.，Velez，L.，Coll，M.，Colloca，F.，Le loc'h，F.，F.，Mouillot，D。，＆Gravel，D。（2014）。从预计的物种分布到气候变化下的食品-WEB结构。全球变化生物学，20（3），730–741。https：//doi。Org/10. 1111/gcb。12467Amelot，M.，Batsleer，J.，Foucher，E.，Girardin，R.
电编程的掺杂梯度优化了共轭聚合物的热电功率因子
功能分级的材料（FGM）在无机热电学的背景下被广泛探索，但尚未在有机热电学中进行。在这里，研究了掺杂梯度对化学掺杂共轭聚合物的热电特性的影响。柜台的平面漂移用于中等电场中，用于在由寡聚侧链的聚噻吩中创建侧向掺杂梯度，并用2,3,5,5,6-Tetra-fuoro-tetra-tetra-fuoro-tetrace-tetrachachacyanoquinainoimeneimetimethane（f 4 tcnq）（F 4 TCNQ）。拉曼显微镜表明，在50μm宽的通道上的偏置电压仅为5 V，足以触发反逆漂移，从而导致掺杂梯度。分级通道的有效电导率随偏置电压降低，而观察到Seebeck系数的总体增加，可产生高达八倍的功率因数。动力学蒙特卡洛模拟分级纤维的模拟解释了在高电导率下，在高电导率下seebeck系数的掷骰，以及由于高掺杂剂浓度下的库仑散射而增加的迁移率。因此，发现FGM概念是提高尚未最佳掺杂的有机半导体的热电性能的一种方式，这可以减轻新材料的筛选以及设备的制造。
基于深层确定性政策梯度在动态环境中自动驾驶移动机器人的自主驾驶：奖励成型和事后的经验重播
摘要：在本文中，我们提出了一种基于增强学习的端到端学习方法，用于在有障碍的动态环境中自动驾驶移动机器人。应用两种附加技术来加固学习同时帮助移动机器人找到最佳政策，以无需碰撞而到达目的地。首先，多功能奖励整形技术通过利用有关目的地和障碍的信息来指导代理商实现目标。接下来，采用事后的经验重播技术来解决由稀疏奖励问题引起的经验不平衡，可以帮助代理商找到最佳政策。我们在模拟和现实世界环境中验证了所提出的技术。为了评估所提出方法的有效性，我们比较了五种不同情况的实验。
b'Abstract：使用高能量阴极在锂金属电池中极大地忽略了通用阴极的交叉，例如使用高能量阴极，从而导致严重的容量降解并引起严重的安全问题。此处是由多功能活性位点组成的多功能且薄（25 \ XCE \ XBCM）的层间，以同时调节LI沉积过程并抑制阴极的交叉。 AS诱导的双梯度固体电解质相间与丰富的岩石性位点结合使用，即使在10 MACM 2的高电流密度下，也可以使稳定的LI剥离/电镀工艺能够稳定。此外，X射线光电子光谱和同步加速器X射线实验表明，富含N的框架和COZN双重活性位点可以有效地减轻不希望的阴极交叉，因此显着最大程度地减少了Li腐蚀。因此，使用各种高能阴极材料（包括LINI 0.7 MN 0.2 CO 0.1 O 2，LI 1.2 CO 0.1 MN 0.55 Ni 0.15 O 2）组装的锂金属细胞，硫磺表现出明显改善的循环稳定性，并具有高阴极载荷。
b'Abstract：使用高能量阴极在锂金属电池中极大地忽略了通用阴极的交叉，例如使用高能量阴极，从而导致严重的容量降解并引起严重的安全问题。在此，开发了由多功能活性位点组成的多功能和薄（25 \ XCE \ XBCM）中间层，以同时调节LI沉积过程并抑制阴极交叉。即使在10 MACM 2的高电流密度下，AS诱导的双梯度固相之间的相互作用结合了丰富的岩石嗜性位点也能稳定稳定的LI剥离/电镀工艺。此外，X射线光电子光谱和同步子X射线实验表明，富含N的框架和COZN双重活性位点可以有效地减轻不希望的阴极交叉，因此显着最大程度地减少了Li Li腐蚀。因此，使用各种高能阴极材料（包括LINI 0.7 MN 0.2 CO 0.1 O 2，LI 1.2 CO 0.1 Mn 0.55 Ni 0.15 O 2）组装的锂金属细胞，硫表现出明显改善的循环稳定性，并具有高阴极载荷。