“在海运业,渡轮上经常会看到这些电池,”Gully 博士解释道。“这些船每天都会进行相同的航行。每次到达港口时,它们都必须快速充电;快速充电和高功率放电的工作周期非常艰难。”
摘要:后现代主义是20世纪下半叶出现的一种哲学,文化和艺术趋势。它批评了现代主义的理性,规范和线性思维,并呼吁接受多元化,分散和相对论。在这种思想趋势下,现代景观设计美学也发生了重大变化。本文从后现代主义的角度讨论了波普艺术在现代景观设计中的重要性。作为一种艺术形式,波普艺术具有独特的历史和社会意义,并在现代景观设计中提供了一种新的观点和创造性的方法。它结合了形式元素,例如颜色和图案与景观设计,为现代景观设计增添了美学价值。波普艺术的美学感觉与当代景观设计的主题一致,例如生态和环境保护。将波普艺术整合到现代景观设计中不仅可以保持波普艺术风格的应用,而且还显示了后现代美学的特征。通过研究波普艺术在现代景观设计中的应用,本文揭示了其在当代景观设计中的重要性和价值。
摘要:人工智能(AI)和机器学习(ML)的快速进步导致了各个领域的许多实际应用。建筑师和研究人员还开始探索应用AI和ML来增强其工作的潜力。生成AI的出现为建筑师带来了新的机会此外,在计划,预测材料和分类以实现建筑设计和分析目的的情况下,使用非生成AI进行了更多的实验。但是,现有应用程序通常无法在建筑师使用的标准设计软件中提供精确且可用的架构模型。此外,建筑师开始依靠生成(Gen)AI模型来以渲染照片的形式生成设计,并且许多使用此类工具的实验几乎没有专注于使用非生成(非生物)AI模型。在本文中,我们分析了不同的Gen-AI模型背后的机制和技术,以及这些模型的产物,以深入了解这些产品的真实性以及将此类技术应用于建筑设计过程的影响。这项分析研究是通过回顾两种类型算法的研究人员和建筑师的不同应用来支持的。该研究以强有力的建议结束,更多地依靠非类型的AI模型,该模型有助于以人为本的设计方法。,最后,提出了Gen和非代AI模型的可能应用。这些发现还表明,Gen-AI模型可能会对设计过程产生负面影响,尤其是当设计概念纯粹是使用文本甚至未定的照片生成的时。关键字:建筑设计过程 - 人工智能 - 机器学习 - 生成AI - 非生成AI - 图像生成。
vxrail HCI系统是唯一一个将所有软件组件都按捆绑设计进行设计,测试和发布的系统。VXRAIL软件捆绑包可能包括对BIOS,固件,管理程序,VSPHERE或任何包含的管理组件的更新。当发现漏洞时,不管它们在哪里,都会迅速开发固定以减轻威胁。更新捆绑包在VXRAIL硬件平台和整个VXRAIL软件堆栈上进行了广泛的测试,然后才发布给客户。当VMware通常可用于关键级别漏洞的补丁程序(GA)时,VXRAIL团队的目标是14天,以验证和发布新的VXRAIL更新软件包,并且通常会更快地提供它们。有关更多信息,请参见以下KB文章,VXRAIL DELL:VXRAIL同步发布承诺vSphere版本|戴尔我们(需要登录以查看)。可用时,通过HCI系统软件通知管理员,并且还可以在Dell支持网站上订阅产品和安全咨询。管理员可以直接下载更新捆绑包,并启动或安排精心策划的更新过程。更新是在系统保持在线并为业务服务时作为滚动流程执行的。如果需要重新启动,则在继续之前,将自动迁移到群集中的其他节点。
沿木材颗粒(0°)沿最艰难的方向定向的裂纹倾向于在90°偏转到倒影,而不是沿0°方向延伸。骨折韧性数据很难解释。研究了用聚合物代替木孔空间的裂纹生长机制和影响。使用应变场测量值和有限元分析(FEA)(FEA),在桦木的四点弯曲断裂力学和两种不同聚合物填充的桦木复合材料中分析裂纹生长。校准裂纹和90°领域中的凝聚区模型描述了正极性FEA模型中断裂过程区的性质。0◦裂纹渗透与90◦基于凝聚区特性分析裂纹挠度的条件。稳定的亚临界裂纹挠度在低负载下发生,减少裂纹尖端应力浓度,并有助于高结构韧性,前提是90◦韧性不太低。聚合物填充的整洁桦木复合材料在本研究中具有最佳的结构韧性特性,因为任何化学处理都不会损害90◦韧性。
我们在本文中阐述了这些可能性。然而,需要注意的是,更新《设计经济 2021》的目标可能在某种程度上与可复制性和可信度的目标相矛盾——因为更新可能会促使使用替代数据和分析,而可复制性和可信度会重新审视相同的数据和分析。这些要求需要平衡,同时与实现该方法的基本目标相平衡。 1.2. 关键结构 经济分析的强度总是取决于定义(即对正在评估的内容的清晰度和准确性)、数据(即与用于分析的数据相关的透明度和可信度)和指标(即报告被认为具有经济重要性的指标)。因此,关键结构是:
工程蛋白质有可能解决生物医学、能源和材料科学中的许多问题,但在实践中创造出成功的设计却很困难。这一挑战的一个重要方面是蛋白质序列和三维结构之间的复杂耦合,而找到一种可行设计的任务通常被称为逆蛋白质折叠问题。在这项工作中,我们引入了一种基于图形表示的给定三维结构的蛋白质序列条件生成模型。我们的方法通过关注那些在序列中是长距离但在三维空间中是局部的蛋白质,有效地捕捉蛋白质中复杂的依赖关系。这种基于图的方法在速度和可靠性方面都比传统和其他基于神经网络的方法有所提高,并借助深度生成模型向快速和有针对性的生物分子设计迈出了一步。
目的:近年来,临床试验的开展方式发生了变化。出现了比传统的自适应和成组序贯试验更灵活的设计,这些设计允许在总体试验结构内进行具有可能不同目的、干预措施和亚组的多个子研究,该总体试验结构由术语“主方案”概括。本综述旨在确定现有的主方案研究并总结其特征。本综述还确定了与主方案试验设计相关的文章,例如拟议的试验设计和相关方法。方法:我们进行了全面系统地搜索,从设计和分析的角度回顾了当前关于主方案试验的文献,重点关注平台试验并考虑篮子试验和伞式试验。无论统计复杂程度如何,都纳入文章,并归类为与计划或进行的试验、试验设计或统计方法相关的综述。报告了文献检索的结果,并总结了已确定文章的一些特点。发现:大多数使用主方案的试验都是单臂设计的(n = 29/50),肿瘤学 II 期试验(n = 32/50)采用二元终点(n = 26/50)和频率决策规则(n = 37/50)。我们观察到,过去几年中,该领域的计划和实施试验以及相关方法的出版物数量呈指数级增长,我们认为这一增长尚未达到顶峰。尽管此类试验存在许多操作和统计挑战