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简洁的芳香纤维旋转过程
1.0简介Aramid纤维（AFS）是一类高性能有机聚合物纤维，以其出色的机械性能，耐热性和化学稳定性而闻名。自1964年发明以来，AFS已成为从航空航天和防御到运动器材和电绝缘材料的广泛应用中必不可少的材料。[1-5]芳香虫的独特特性归因于其分子结构，该结构由酰胺基团相连的芳族环组成。在旋转过程中实现的高度分子取向也沿纤维轴赋予强度和刚度。商业AFS主要基于两种聚合物 - 聚（P-phenylene terephalamide）（PPTA）（PPTA），销售为Kevlar和Twaron，以及聚（M-phenylene isophthalamide）（MPIA）（MPIA），以商业上称为Nomex。近年来还看到了其他特种弧菌的出现，例如聚（P-苯基苯甲甲行唑）（PBO）和具有增强的热耐药性的杂环芳烃[6-9]。在过去的几十年中，已经采用了一系列干燥和湿的旋转技术来生产商业AF。旋转过程的选择取决于聚合物类型，所需的纤维特性和过程经济学。在本综述中提供了不同旋转方法以及芳香旋转技术的关键发展。最近的制造芳香
产品 /过程更改通知1。PCN... < / div>
5.1动机的主要好处是： - 正式化的保质期最多可以持续24个月 - 无论如何，建议是一般的指示，而主要的MBB鲁棒性证明仍然是HIC（湿度指标）的控制。如果HIC没有改变颜色，这只是证明了该袋子仍然处于良好状态，并且正在保护装置免受可能的水分穿透。5.2客户福利制造灵活性
激光的基本原理 解释...的过程
异质和非同质 无 同质和非同质 激光沿 -------------- 方向发射光。 各种 1 2 无 1 激光辐射具有 --------------- 相干度。 低 高中 非常低 高 时间不相干性是光束的特性 ----------- 单一 多重 a 和 b 以上都不是 单一 时间相干性的另一个名称是 ----------- 相干性 横向 空间 纵向 以上都不是 纵向 ----------- 是光泵浦稀土激光系统的最佳例子 钙离子 铒离子 铀离子 钕离子 钕离子 发现荧光量子效率接近 -------- 零 小于 1 1 大于 1 1 光束强度降至中心值的 1/e 倍的点称为 ---------- 内边 半边 全边 外边 外边
上皮-间质转化过程中胸膜间皮瘤 RNA 编辑变化的模式
摘要：胸膜间皮瘤 (PM) 是一种可观察到上皮样、双相性和肉瘤样组织类型的癌症。肉瘤样 PM 以间充质特征为特征。多组学已用于在分子水平上表征上皮-间充质 (EMT) 表型。我们通过纳入 RNA 编辑分析为此做出了贡献。我们从两个 PM 队列中提取了上皮评分最高与最低的样本，并观察到 EMT 后内含子中的 RNA 编辑增加而 3′UTR 中的 RNA 编辑减少。在通过转录组学分析分层为两组的原代 PM 原代培养物中也观察到了同样的情况，其中一组富集了间充质特征。我们的数据表明，与在其他癌症类型中观察到的情况一样，RNA 编辑与 PM 中的 EMT 表型相关。
量子过程的热力学实现
摘要：对小规模系统的热力学的最新理解已使对固定输入状态实施量子过程的热力学要求的表征。在这里，我们将这些结果扩展到构建给定过程的最佳通用实现，即即使在许多独立且相同分布（I.I.D.）重复该过程。我们发现，这种实用的最佳工作成本率是由过程的热力学能力给出的，该过程的热力学能力是单字母和添加剂定义为输入和输出输出之间热状态的相对熵的最大差异。除了是量子通道的反向香农定理的热力学类似物之外，我们的结果还引入了量子典型性的新概念，并提出了凸出方法的热力学应用。
降低飞机轮胎旋转过程中的温度、阻力负荷和磨损
由 Emerald 出版。这是已获作者认可的手稿，其发行方式为：知识共享署名非商业许可证 (CC:BY:NC 4.0)。最终出版版本（记录版本）可在线获取，网址为 DOI:10.1108/AEAT-09-2021-0287。请参阅任何适用的出版商使用条款。
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
药物研发过程和新冠肺炎疫情
传统药物开发是一个繁琐的过程，涉及巨大的成本和高流失率。将药物开发服务外包给合同研究组织 (CRO) 已成为降低成本和风险、能力建设和数据生成的重要策略。这些 CRO 的治疗和运营专业知识使制药行业能够减少内部基础设施和研究能力。与专业的 CRO 合作不仅提高了成功率，而且加快了药物发现过程的速度。拥有有前途的分子但资源有限的小公司和有意实现规模多元化的大公司都在利用高效的 CRO 的服务。在全球范围内，目前约有三分之一的药物开发过程正在外包，独立第三方生成的数据在监管提交过程中受到高度赞赏。在本文中，我们讨论了国际和国内趋势、外包服务和模式、选择 CRO 时的关键考虑因素以及外包的好处和挑战。此外，我们还讨论了当传统的临床试验方式因 COVID-19 大流行而中断时，如何利用有能力的 CRO 的技术专长。综合来看，不断增长的医疗保健需求、COVID-19 大流行或任何其他此类即将爆发的健康危机，以及先进技术（机器学习和人工智能等）的最新进展，可能会在未来几年推动全球 CRO 市场的发展。
生物技术：原理和过程
74。Identify correct sequence of process of rDNA technology: (i) transferring rDNA into host (ii) isolation of DNA fragment desired (iii) isolation of DNA (iv) culturing host cells in medium at large scale (v) fragmentation of DNA by restriction enzyme (vi) ligation of DNA fragment into a vector (vii) extraction of desired product (a) (iii) – (ii) – (v) – (vi) – (i) – (iv) – (vii) (b) (iii) – (v) – (i) – (vi) – (ii) – (iv) – (vii) (c) (iii) – (v) – (ii) – (vi) – (i) – (iv) – (vii) (d) (iii) – (v) – (vi) – (i) – (ii) – (iv) - （vii）