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可自行创建骨骼的生物混合可变刚度软执行器
出生时，婴儿的头部会暂时变形，以便通过狭窄的产道。出生后，这种灵活性就不再需要了，而是需要一种刚性状态来保护敏感的大脑，因此头骨的材料性质会发生变化，将头骨闭合为刚性骨骼。同样，可变刚度组件对于实现变形机器人和仿生学也具有重要意义。[1,2] 在医学和组织工程中，可变刚度也具有根本性的重要性，尤其是在与周围微环境相互作用时。例如，可以使用柔顺水凝胶和支架来促进手术期间的插入和适应，之后移植的材料会变硬以重建受伤硬组织的功能和机械性能。[2,3]
使用锂离子电池充电器的说明
- 在充电时不要覆盖电池或充电器。- 不要将电池不断连接到电源。- 仅使用充电器为电池充电。- 不要拆卸或修改电池盖。- 不要将电池扔进火中，也不要暴露于极端温度。- 明显损坏时不要使用它。这可能导致其破坏。- 不要使用焊料直接连接电池或电缆，因为可能发生爆裂或发炎。- 不要试图以任何方式对充电器进行变形或修改充电器。- 不要将充电器暴露于撞击或振动中。- 不要将金属物体插入充电插座中，因为可能发生过热，破裂或炎症。- 如果不确定性或充电器的可疑行为，请联系您的卖方
用于实验室的超灵活巨磁电阻生物传感器......
电子产品已被用于各种应用，如可以监测周围环境的热量、质地、压力和应变的人工智能皮肤[6,7]，以及可拉伸的锂离子电池[8]，它可用作全柔性电路的电源。在传感领域，人们希望能够随着皮肤和器官等生物表面变形的传感器能够获得更可靠、更准确的信息，而柔性生物传感器是此类应用的有希望的候选者。最近，已经开发出具有各种机制的柔性生物传感器，包括电化学传感器[9,10]、等离子体传感器[11,12]、压电传感器[13,14]等，用于检测小分子[15,16]、蛋白质[17]、核酸[18]以及细菌[19]。
常见问题解答 - 锂离子电池
我可以采取哪些预防措施？ 请勿使电池短路或造成机械损坏（刺穿、变形、拆卸等）。 请勿加热或焚烧。 将电池单元放在儿童接触不到的地方。 始终将电池单元存放在干燥阴凉的地方。 如果处理得当，电池单元可以安全使用。 不正确的操作或导致操作不当的情况可能会导致电池内容物和分解产物泄漏，从而引起剧烈反应，危害健康和环境。 原则上，接触泄漏的电池组件会对健康和环境构成风险。 因此，在接触显眼的电池单元（物质泄漏、变形、变色、凹痕等）时，需要采取充分的个人和呼吸防护措施。 逸出的物质（气态或液态）可能会发生剧烈反应，例如与火结合。
从...
引言患者特定的心脏建模结合了源自医学图像和生物物理模拟的心脏的几何形状，以模拟心脏功能的各个方面。它可以非侵入性地提供有用的生理信息，以促进对个别患者的心脏疾病的理解，诊断和治疗计划[1]。但是，从患者图像数据中生成拟合心脏的模拟网格通常需要复杂的程序和大量的人类努力，从而限制了临床翻译。因此，我们有动力开发快速自动化的方法，从医学图像中构建心脏的模拟网格。深度学习方法可以从现有数据训练神经网络，以自动处理医疗图像并产生全心重建。虽然大多数先前的深度学习方法都集中在图像分割上，但我们最近的方法直接从患者图像数据中直接重建表面网格[2-3]。通过变形表面网格模板，我们以前的方法消除了中间分割步骤，该步骤有时会引入含有拓扑异常的外部区域，这些区域是无形的，无法用于基于模拟的分析[2]。我们还将自由形式变形（FFD）与深度学习结合在一起，以预测控制点网格的位移，以变形包含模拟的整个心脏模板的空间，从而可以直接重建来自图像数据的模拟现象[3]。但是，由于FFD对复杂形状变形的能力有限，因此我们先前的方法需要一个密集的控制点网格，包括成千上万的控制点，以实现可接受的整个心脏重建精度[3]。在这里，我们提出了一种新的深度学习方法，该方法利用Biharmonic坐标来变形整个心脏模板，以更高的精度和更少的控制点拟合目标图像数据。我们还引入了一些有效的学习偏见作为目标功能，以产生能够更好地满足心脏流量计算模拟的建模要求的网格。
通过相同粒子波函数的空间变形
摘要：我们通过适当利用相同子系统的空间不可区分的程序来解决纠缠纠缠保护防止周围噪声的问题。为此，我们采用了两个最初分离和纠缠的相同Qubits与两个独立的嘈杂环境相互作用的相同量子。考虑了三种典型的环境模型：振幅阻尼通道，相阻尼通道和去极化通道。在交互后，我们将两个量子位的波函数变形以使它们在执行空间局部操作和经典通信（SLOCC）之前使它们在空间上重叠，并最终计算出所得状态的纠缠。以这种方式，我们表明可以在SLOCC操作框架中使用相同Qubits的空间不可区分性，以部分恢复环境破坏的量子相关性。总体行为出现：通过变形实现的空间不可区分越高，回收纠缠的量就越大。
使用机器学习和遗传算法来预测激光peen形成的区域
激光peen形成使用激光 - 脉冲诱导的应变来通过调节激光参数和镀金模式来变形。在几乎有限解决方案的广阔空间中找到最佳模式是具有挑战性的。本研究使用简化的模型提出了一种工作流，以预测变形。使用基于机器学习的细胞自动机神经网络（CANN）和遗传算法（GA）用于模式词典。实验显示高过程不确定性，证明了简化的建模合理。CANN预先指定的模式可靠，但由于各种过程参数的不足变形数据而缺乏概括。GA所需的优化工作以减少计算时间，但在概括模式预测方面取得了成功。2023作者。由Elsevier Ltd代表制造工程师协会（SME）出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
超越构建体积：冷喷涂增材制造......
冷喷涂增材制造 (CSAM) 使用惰性气体载体将金属粉末加速至超音速并将其喷射到目标物体上，随后粉末颗粒在目标物体上变形并通过固态结合粘附在基材上。通过更换粉末，该技术可用于制造多材料（或分级材料）部件。高性能液体火箭发动机 (LRE) 燃烧室通常是双金属的，结合了高热导率铜合金衬套和高强度镍合金结构夹套。因此，CSAM 工艺对于液体火箭发动机燃烧室制造具有许多优势。本文讨论了使用 CSAM 进行 LRE 制造的优缺点，然后描述了使用 CSAM 技术制造的演示双金属燃烧室的设计，并展示了制造试验的结果。
IFM 纳米推进器电动空间推进
场发射电推进 (FEEP) 基于从液态金属中提取和电离推进剂，该过程可以在 1Vnm -1 量级的场强下发生。为了达到必要的局部场强，液态金属通常悬浮在针状尖锐发射器结构上。已经研究了通过毛细管力进行被动推进剂输送的不同配置，包括毛细管几何形状、外部润湿针和多孔针状结构。液态金属的静电应力超过某个阈值会导致金属变形为泰勒锥 7 ，从而进一步增加锥顶点的局部场强，最终实现粒子提取。在 FEEP 装置中，静电势施加在金属发射器和称为提取器的对电极之间，其设计用于最大限度地提高发射离子的透明度。在这样的几何结构中，离子随后被用于提取和电离的相同电场加速，从而使该过程非常高效。