该公司成立于1978年,是北美最大的研究和分析公司之一。该公司由其150名员工私有,为全球各地的一系列主要公司,广告机构和政府实体提供服务。公司以满足截止日期,保持预算范围并提供所承诺的一切感到自豪。决策分析师总部位于达拉斯/沃思堡地区。
1. 简介和文献综述 金属增材制造 (MAM) 是一种 3D 打印技术,对各个行业(例如航空航天、生物医学、能源)影响最为显著 (Armstrong 等人,2022 年)。根据 ASTM/ISO 52900:2021(ISO ASTM 标准 2021),MAM 分为以下类别:材料挤出 (MEX)、材料喷射 (MJ)、粘合剂喷射 (BJ)、粉末床熔合 (PBF)、定向能量沉积 (DED)、板材层压 (SL) 和瓮聚合 (VPP)。PBF 是最广泛的工艺技术,因为它成熟且精度高 (Mandolini 等人,2022 年),覆盖了 85% 的 MAM 市场 (AMPOWER GmbH & Co 2020 年)。另一方面,PBF 机器复杂且价格昂贵。最近,金属 MEX(M-MEX)因其以下优点而备受关注:成本低(例如台式系统)、设备简单(用户友好性)、潜在危害少(例如没有金属粉末损失)、电源有限(与 PBF 或 DED 相比)和环境可持续性增强(Suwanpreecha 和 Manonukul 2022;Bianchi 等人 2022)。另一方面,M-MEX 的主要缺点涉及线材(例如粘合剂类型的选择)及其生产工艺(例如合适的混合程序)。要求保证线材的高质量,以保证 3D 打印部件的最终形状、尺寸、尺寸和属性(Suwanpreecha 和 Manonukul 2022)。 M-MEX 也称为 mFFF(金属熔丝制造,(Bankapalli 等人,2023 年))、FDMet(金属熔融沉积,(Bankapalli 等人,2023 年))、金属 FDM(Ramazani 和 Kami,2022 年)、MF3(金属熔丝制造,(Singh 等人,2020 年)),其灵感来自 MIM(金属注射成型)和 FFF(熔丝制造)(Bankapalli 等人,2023 年)。这项技术的快速增长得益于 FFF 和 MIM 的大量投资。事实上,除了绿色部件的制造方法外,材料 MEX 与 MIM 相似(就整个过程而言)。M-MEX 可以制造出性能接近(或相同)于 MIM 的零件。就设计自由度而言,金属 MEX 更具吸引力,因为它不需要模具。 M-MEX 原料由金属粉末和聚合物粘合剂组成(图 1)。通过将原料挤压到构建平台上来创建 3D 对象(绿色部分)。需要脱脂以去除部分聚合物材料。烧结是最后一个过程,通过以下方式完全致密化部件
序言此汇编旨在培养批判性思维并探索当代社会问题。这本书代表了六个开放教育资源的综合,精心策划,以全面了解当今社会中的关键主题,包括批判性思维网络,社会问题:连续性和变化,城市素养:学习围绕您的城市,公共政策:起源,实践,实践,分析,人类行为和社交环境,以及了解和改变社会世界。故意专注于批判性思维和对紧迫的社会问题的检查,该汇编强调了当代背景下种族,性别,阶级和生态学的复杂交叉点。每个模块都配有原始内容以及更新的统计表和数字,以确保当今不断发展的景观中的相关性和货币。此外,在每个模块中包含学习目标和实际应用,增强了这项工作的教学价值,鼓励读者积极参与和批判性反思。认识到塑造了我们集体经验的前所未有的全球事件,已经纳入了有关全球大流行的专门部分,提供了与当前现实相关的见解和观点。当您踏上这一智力旅程时,我们邀请您反思,探究,质疑和调查这些页面中提出的概念和思想,从而更深入地了解定义我们世界的复杂性。可能会汇编成为有意义的对话,询问和变革性学习经验的催化剂。
多环境试验(MET)数据的分析是植物育种和农业研究的关键组成部分,为基因型逐型环境(GXE)相互作用提供了基本见解。然而,随着MET实验的复杂性的增长,基于方差的转化分析(基于ANOVA)的方法可以在准确捕获遗传和非遗传效应的潜在方差 - 稳定性结构方面表现出局限性。本研究使用埃塞俄比亚进行的十项常见的豆类品种试验的谷物产量数据集提出了对MET数据分析的因素分析混合模型(FAMM)。这项研究研究了多环境基因型效果(GXE)效应的方差相关结构的建模和在多环境现场试验中的残留误差。与具有异质遗传方差和恒定误差方差的基本GXE模型相比,包含具有异质误差差异的模型可显着改善模型拟合。然后拟合了增加顺序的因子分析模型(FA)模型,并且前三个顺序(FA1,FA2和FA3)在解释的方差百分比和统计意义上显示出显着的改善。FA3模型解释了总方差的78.12%,确定为模型复杂性和解释力之间提供最佳拟合。在十个试验环境中,遗传差异,误差差异和遗传力的估计值分别从0.008到0.984、0.053至0.695和65.40至89.86。这强调了影响感兴趣特征的基本遗传和环境因素的实质性变化。环境之间的遗传相关性也从负值到正值不等,表明跨实验条件的遗传因素的一致性不同。这些结果表明,在分析多环境试验数据时,正确建模方差 - 稳定性结构并考虑复杂的基因型相互作用的重要性。强烈建议扩大这种有效分析方法的利用,以增强各种环境之间的品种评估,并促进鉴定出色品种。关键词:因子分析混合模型,多环境试验,遗传
根据合同编号 NNS07AB25C,这些 SBIR 数据具有 SBIR 权利。在根据本合同交付的所有物品验收后的 4 年内,政府同意仅将这些数据用于政府目的,并且在此期间,未经承包商许可,不得在政府之外披露这些数据(包括为采购目的披露),但根据上述使用和披露禁令,此类数据可以披露给支持承包商使用。在上述 4 年期满后,政府拥有免版税许可,可以使用这些数据,并授权他人代表政府使用这些数据,但不受所有披露禁令的约束,并且对第三方未经授权使用这些数据不承担任何责任。对这些数据的任何复制品(全部或部分)均应附上通知。
ODS Excel 目标以 Microsoft Office Open XML SpreadsheetML 文件格式 (XLSX) 生成输出。此目标通过创建可演示的 Excel 电子表格,自动从 SAS®9 和 SAS Viya 直接生成 Microsoft Excel 工作表。此目标有许多亮点,但最重要的是能够消除手动工作。选项提供的一些最常用的功能包括命名和着色工作表选项卡、冻结行和列标题、添加过滤器、在特定位置开始输出等。其他功能包括使用 SAS/GRAPH ® 和 ODS Graphics 添加图形、添加公式以及为每个工作簿添加多个工作表。示例 1 显示了如何使用此目标创建类似于下面的输出 1 的自定义输出。
13 JM Sánchez-Lozano、J. Serna 和 A. Dolón-Payán,“通过结合多标准决策过程和模糊逻辑评估军用训练飞机。西班牙空军学院案例研究”,航空科学与技术 42,(2015 年):第 58-65 页。
• 行为健康统计和质量中心。 (2023)。2022 年全国药物使用和健康调查 (NSDUH):方法摘要和定义。 https://www.samhsa.gov/data/report/2022-methodological-summary-and-definitions • 行为健康统计和质量中心。 (2023)。美国主要物质使用和心理健康指标:2022 年全国药物使用和健康调查结果(HHS 出版物编号 PEP23-07-01-006)。 https://www.samhsa.gov/data/report/2022-nsduh-annual-national-report • 行为健康统计和质量中心。 (2023)。2022 年全国药物使用和健康调查结果:详细表格。 https://www.samhsa.gov/data/report/2022-nsduh-detailed-tables • 行为健康统计与质量中心。(即将出版)。2022 年全国药物使用和健康调查:方法资源手册。https://www.samhsa.gov/data/report/nsduh-2022-methodological-resource-book-mrb
免责声明:洛斯阿拉莫斯国家实验室是一家采取平权行动/提供平等机会的雇主,由 Triad National Security, LLC 为美国能源部国家核安全局运营,合同编号为 89233218CNA000001。通过批准本文,出版商承认美国政府保留非独占、免版税的许可,可以出于美国政府目的出版或复制本文的已发表形式,或允许他人这样做。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商将本文注明为在美国能源部的支持下完成的工作。洛斯阿拉莫斯国家实验室坚决支持学术自由和研究人员的发表权利;但是,作为一个机构,实验室并不认可出版物的观点,也不保证其技术上的正确性。