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World File Search System软辊
软物质 - RSC 出版
结构厚度方向上的交联密度决定了材料性能的梯度，从而决定了浸入溶剂时的不同响应。因此，研究了获得的双层结构经受溶剂触发形状变化的能力。为此，首先从物理机械的角度研究了单层结构。表 3 报告了从本次调查中获得的主要参数。特别是，控制紫外线照射时间和打印床温度可以控制两层的凝胶含量，从而控制浸入 THF 后膨胀引起的纵向应变（e 膨胀）。此外，交联程度的增加导致两层之间的机械性能（即 E ）增加（表 3 和图 1）。在这项调查之后，探索了双层结构的溶剂触发行为。由于交联，3D 打印的双层在暴露于溶剂时会发生平面外弯曲（或折叠）（图 2B）
钢卷加工中的辊式矫直 第 8 页 新型成型...
在卷绕钢带的辊式矫直过程中，钢带被塑性弯曲，使其宽度上的纤维长度对称地围绕其中心平面，曲率逐渐减小，这样，在没有重力作用的情况下，钢板是平的。如果辊式矫直中的塑性变形足够高，则可以消除上游工艺导致的纤维长度差异的影响。如果在辊式矫直过程中，平行工作辊使卷绕钢带的整个厚度的一半以上发生塑性变形，则中心区域固有形状的残留影响将被塑性变形层所抵消。可以使用一个简单的方程来计算实现或超过塑性变形钢带的最小期望分数厚度所需的必要初始工作辊穿透。然后通过反复试验设定矫直机出口处的工作辊间隙，以实现输出平整度，但将略小于钢板厚度。
辊纳米印刷的蜂窝纹理作为钙钛矿太阳能电池的有效抗反射涂层
钙钛矿太阳能电池设备中正确选择的光管理策略在实现高功率转换效率方面是必不可少的。应考虑降低反射损失，前表面的质地化，类似于已建立的太阳能电池技术中使用的反射损失。在本文中，使用滚筒纳米膜技术应用于平面钙钛矿太阳能电池，以最大程度地减少反射损失。The results show that the applied honeycomb pattern reduces the solar-weighted reflectance from 13.6% to 2.7%, which enhances the current density of the unmodified cell by 2.1 mA cm − 2 , outperforming the commonly used planar MgF 2 antireflective coating by 0.5 mA cm − 2 .实验结果与光学建模结合在一起，以发现优化的结构，并预测太阳模块中的光学行为。这项工作中使用的过程可以转移到Perovskite-Silicon串联太阳能电池，为未来设备的反射减少提供了有希望的途径。
通过软政策管理新兴技术...
摘要：人工智能 (AI) 被定位为大多数工业领域、社会互动以及许多其他技术优势的基础技术。人工智能正在迅速发展，有望改善我们的业务、保护我们的安全并使我们社会变得更好。与此同时，我们知道会存在一些担忧，其中一些是预料之中的，而许多担忧将随着技术本身的发展而发展。其无处不在的性质和快速的发展速度使传统的治理结构难以实施。但是，有许多“软法”或非法律约束力的工具提供了安全地促进创新所需的灵活性。引用：Gary Marchant、Lucille Tournas 和 Carlos Ignacio Gutierrez，通过软法管理新兴技术：人工智能的经验教训——导论，61 J URIMETRICS J. 1–18 (2020)。
人工智能和软计算的混合方法
I. 引言 现代问题通常涉及复杂、不确定和动态的环境。传统的计算方法依赖于精确的输入和确定性过程，而这些对于现实世界的问题并不总是可行的。人工智能 (AI) 在数据驱动的任务中表现出色，而软计算则提供了处理模糊性和不完整信息的强大工具。本文研究了结合人工智能和软计算优势的混合方法。这些系统在同时需要严格精度和适应性的场景中特别有用。 背景 人工智能专注于通过机器学习、自然语言处理和机器人技术复制人类智能。当提供结构化数据和预定义规则时，它在模式识别和决策等任务中表现出色。软计算涉及模糊逻辑、神经网络和遗传算法等方法，所有这些方法都优先考虑近似推理和学习，而不是严格的基于规则的系统。这些技术对于具有不确定性或模糊性的问题很有价值。
人工智能和软技能（医疗保健领域）
“人工智能”学习活动包括： * 人工智能简介 * 专家系统及其在医疗保健领域的作用 * 机器学习简介 * 医疗保健领域的机器学习 * 机器视觉简介 * 医疗保健领域的图像识别 “软技能”学习活动包括： * 自我认知和主动性 * 适应不同情况的能力 * 沟通能力 * 团队合作 * 工作组织 * 职业道德 “基于现实的挑战”学习活动包括： 工作以国际小组的形式组织。每个小组都被分配一个挑战，以匿名数据库的形式，该数据库基于在实际实践中获得的数据构建。每个小组都必须处理他们的数据以获得一组有临床用途的信息并公开展示他们的所有工作。 所有这些模块旨在激发学习者的创造力和创业精神，让他们以合理的方式对待人工智能并开发高效且合乎道德的工作方法。
软实力与大国竞争 - OAPEN
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软粘土上的粘性回填
在亚洲理工学院 (AIT) 的拉拔试验实验室，使用红褐色风化曼谷粘土和粘土质砾石、红土残积土作为回填材料，对不同钢筋直径和孔径大小的焊接钢丝网钢筋进行了拉拔试验。使用风化粘土回填物进行了总共 87 次拉拔试验，回填物以 95% 标准普氏密度压实，并在 2 种不同的压实水分含量（最佳干侧和湿侧）下进行。测试的正常压力范围为 1 至 13 tsfri。加固垫由 1/4" 和 3/8" 直径的钢筋组成，焊接在一起形成 6" x 9"、6" x 12" 和 6" x 18" 的孔径。同样，使用 3 种不同含水量（干、最佳和湿）的红土残渣土进行了 47 次拔出试验，压实密度分别为 95% 和 100%。测试在 0.2 至 1.8 tsm 的较低压力下进行。使用的加固垫为 1/4" 和 1/2" 直径的钢筋，网格尺寸为 6"x6" 和 6"x9"。在所有进行的测试中，土壤-加固相互作用表明横向构件对总拔出阻力的被动阻力占主导地位。发现纵向构件的摩擦阻力占垫子总拔出阻力的 3% 至 5%。此外，由于钢筋的不可延展性，钢筋的屈服强度仅在 1 至 4 毫米位移的低应变下发生。研究还发现，直径较小的钢筋通过产生更高的拔出能力，可以有效增强被动抵抗的全面动员。在所有使用的网格尺寸中，6"x9" 网格几何形状似乎是最有效的。
条件下的硬/软信息融合...
David L. Hall 信息科学与技术学院教授 论文指导老师 委员会主席 Michael D. McNeese 通用电气 (GE) 智能燃气系统协作研究中心 (CCRNGS) 联合主任、信息科学与技术学院教授、心理学兼职教授、学习与绩效系统兼职教授 Guoray Cai 信息科学与技术副教授、地理学兼职副教授 Richard L. Tutwiler 网络中心认知与信息融合中心 (NC2IF) 副主任、声学教授、信息科学与技术兼职教授 Carleen Maitland 研究生项目主任、本科生和研究生学习临时副院长、信息科学与技术副教授、国际事务学院兼职教授 *签名已存档于研究生院