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奖励讲座AL-01 ECSI-N.M. SAMPAT奖演讲：n Rajasekaran al-02 ECSI Metrohm Drection Decture Decture al-03 ECSI ecsi ecsi k elaya perumal奖
IT-09 Sachindranath Das博士，Jadhavpur Univ。 div>IT-100 Kuldeep Singh Kakran博士，Csir-Cecri IT-11 Vaishali Umrania博士，Sac，ISRO IT-12 Ravi Kumar Arjun博士Surajmal Brij University IT 16 Utkarsh Jain博士，Sohst IT-17 Sanket Goel博士，Bits Pilani IT-18博士Chaitanya Lekshmi博士，Plaksha University it-19 IT-19 Rajini P. Antony IT 23 Koyel Baneerjee Ghosh教授，IIT，海得拉巴IT-24 Alex Joseph教授，Mahatma Gandhi University Kottayam IT-25 Surender Kumar博士，CSIR-MPRI IT-26 IT-26 IT-26 BAMBESH DIXIT博士Singh，Snioe
用于软执行器的液晶弹性体 - 材料实验室
软执行器是软机器人系统中的关键部件，将输入能量转换成力，驱动机器人系统。[1,2]与传统的刚性电机相比，软执行器具有柔顺性、可拉伸性，并表现出具有大量自由度（DOF）的连续变形。[3]它们在与环境相互作用时表现出多种变形模式，例如弯曲、扭曲或在密闭空间内调整形状。最近，研究人员利用聚合物材料开发了许多类型的软执行器，例如气动执行器[4,5]、介电弹性体执行器（DEA）、[6,7]响应凝胶[8,9]液晶聚合物[10,11]等。在这些智能材料和结构中，液晶弹性体（LCE）因其巨大的可逆驱动应变和应力而引起了广泛的兴趣。
高级材料力学与应用弹性
1.1 简介 1 1.1.1 材料力学和弹性理论 1 1.1.2 历史发展 2 1.2 本书范围 3 1.3 分析和设计 4 1.3.1 分析在设计中的作用 6 1.3.2 安全系数的选择 6 1.3.3 案例研究 7 1.4 平衡条件 8 1.5 应力的定义和分量 9 1.5.1 符号约定 11 1.5.2 剪应力相等 12 1.5.3 应力的一些特殊情况 12 1.6 内部力合力和应力关系 13 1.6.1 应力的基本公式 15 1.6.2 组合应力 17 1.7 倾斜截面上的应力 17 1.7.1 轴向荷载构件 18 1.8 物体内部的应力变化 20 1.8.1 平衡方程 20 1.9 平面应力变换 23 1.9.1 应力张量 25 1.9.2 平面应力状态的极坐标表示 25 1.9.3 平面应力状态的笛卡尔表示 25
采用边界元法和 Aifantis 梯度弹性理论进行弹性静力学分析
摘要：微纳结构的应用日益广泛，这引起了人们对包含尺度效应的理论的兴趣，因为经典连续体理论在捕捉依赖于尺寸的效应方面存在局限性。出于这样的动机，本文使用边界元法 (BEM) 进行三维弹性静力学微结构建模。为了解释微结构效应，采用了 Aifantis 提出的简化梯度理论，这是 Mindlin 一般理论的具体化。建立了变分论证来确定问题的控制方程和边界条件。该论证解释了梯度弹性的基本解，并借助倒数恒等式构建了积分轮廓表示。Proriol 谱函数的弯曲三角元素用于近似 BEM 离散化的几何和物理参数。所提出的公式得出的结果与文献中的其他分析一致。
弹性MSM-密码学EPRINT存档-IACR
摘要。零知识证明（ZKP）是一个加密原始的原始性，使卖者能够说服一个陈述是真实的，而无需透露任何其他信息以外的任何其他信息。由于其强大的功能，其最实用的类型，称为零知识简洁的非交互性知识论据（ZKSNARK），已被广泛地部署在各种隐私性的应用程序中，例如加密货币和可验证的计算。尽管最新的zksnarks对于verifier来说是非常有效的，但供个人的计算开销仍然是数量级，而无法在许多应用中保证使用。该开销源于几个耗时的操作，包括大规模矩阵矢量乘法（MUL），数字理论变换（NTT），尤其是构成最大比例的多尺度乘法（MSM）。因此，需要进一步提高效率。
弹性时间步长的强化学习
传统的强化学习 (RL) 策略通常以固定的控制率实施，通常忽略控制率选择的影响。这可能导致效率低下，因为最佳控制率会随任务要求而变化。我们提出了多目标软弹性演员评论家 (MOSEAC)，这是一种使用弹性时间步骤动态调整控制频率的离策略演员评论家算法。该技术通过选择最低可行频率来最大限度地减少计算资源。我们证明 MOSEAC 在理论层面上收敛并产生稳定的策略，并在实时 3D 赛车游戏中验证了我们的发现。在能源效率和任务有效性方面，MOSEAC 明显优于其他可变时间步骤方法。此外，MOSEAC 表现出更快、更稳定的训练，展示了其在机器人技术中用于现实世界 RL 应用的潜力。
更好地在一起：Veritas和Elastio
Veritas Technologies是安全多云数据管理的领导者。超过80,000个客户（包括财富100强的91％）依靠Veritas，以帮助确保其数据的保护，可恢复性和遵守情况。veritas以大规模的可靠性而闻名，这为客户所需的弹性提供了与网络攻击威胁的中断，例如勒索软件。没有其他供应商能够通过单个统一的方法来匹配Veritas执行的能力，并支持800多个数据源，100多个操作系统和1,400多个存储目标。由云量表技术提供支持，Veritas今天正在为自动数据管理的策略提供，从而降低了运营开销，同时又提供了更大的价值。在www.veritas.com上了解更多信息。在@veritastechllc上关注我们。
增强大脑弹性：解锁的关键生活方式习惯...
大道，营养和饮食学摘要大脑是杰作，通常称为国王器官，因为它控制了整个身体。当大脑停止发挥作用时，它标志着个人活力的终结，从本质上讲，它们使他们成为“蔬菜”。这种深刻的重要性提出了一个至关重要的问题：我们是否充分养育和照顾我们的大脑？在当今快节奏的世界中，人类经常使大脑承受不懈的压力和负面冲动，从而导致认知能力下降。但是，通过采用特定的日常习惯，可以非常简单地增强大脑弹性。这些习惯不仅宠爱大脑，而且使其更加清晰，更强壮。促进大脑容量的关键因素包括保持最佳水合，从事智商增强的非数字游戏，例如国际象棋和拼字游戏，解决逻辑数学问题，定期锻炼和冥想。此外，将水果和蔬菜纳入饮食中，食用富含omega-3和DHA的食物，确保睡眠8个小时，减少屏幕时间，学习新语言，演奏各种乐器以及促进积极而有力的心态。一个至关重要但经常被忽视的习惯是定期阅读。阅读可以刺激大脑，提高浓度，增强词汇，并促进对各种受试者的更深入的了解，所有这些受试者都有助于提高认知灵活性和大脑弹性。另一个重要因素是保持良好的肠道健康。最近的研究表明，良好的肠道细菌在增加大脑活动中起着至关重要的作用。肠道轴是一个复杂的通信网络，连接肠道和大脑，从而使肠道细菌能够影响认知功能。益生菌和富含纤维的饮食可以增强肠道菌群的多样性和健康，从而改善大脑功能和心理健康。本评论探讨了这些生活方式实践如何有助于认知增强，并可能将普通人转变为天才。认为天才不是固有的特征，而是故意和一致的心理参与和培养的结果。通过拥抱这些策略，包括定期阅读和保持良好肠健康的习惯，个人可以显着提高其认知能力并实现出色的智力增长。关键字：神经塑性，认知增强，脑部健康的饮食，运动，冥想阳性心态和肠道轴介绍大脑，通常被称为人体中最重要的器官，是所有身体功能和活动的指挥中心（Maldonado＆＆Alsayouri，2019年）。其连续有效的操作对生活至关重要，任何重大的损害都会导致营养的存在状态，强调其关键
建立具有极端可拉伸性的高性能聚合物太阳能电池的共轭聚合物和弹性体的共连网络
高功率转化效率（PCE）和机械鲁棒性是有机太阳能电池（OSC）可穿戴应用的先决条件。但是，应提高当前活动系统的可伸缩性（即裂纹发作菌株（COS）<30％）。在将弹性体引入活动系统中被认为是提高可伸展性的一种简单方法，但弹性体的包含通常会导致OSC的PCE减少，由于缺乏互连的电气和机械途径，该可拉伸性的提高有限。在这项研究中，它是通过在活动层中建立共轭聚合物（D18）和弹性体（SEB）的连续连续网络来发展的，具有特殊的机械鲁棒性（具有特殊的机械鲁棒性）。证明，D18的特定比（40:60 W/W）的混合膜：SEB对于形成共连接结构至关重要，建立了良好的机械和电通道。因此，D18 0.4：SEBS 0.6 /L8-BO OSC的可伸展性（COS = 126％）比基于D18 /L8-BO（COS = 8％）的OSC高16倍（COS = 126％），而基于SEBS-rich Active Layers = 3.8 0.8 0.20％的OSC（12.13％），达到4倍的PCE（12.13％）。此外，D18 0.4：SEBS 0.6基于0.6的IS-OSC将原始PCE的86％和90％的菌株保留在50％的菌株中，分别以15％的菌株拉伸/释放循环后，证明了报告的IS-OSC中最高的机械鲁棒性。