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存储结构自动化变得至关重要
IT 正在接受一套新规则的评判。IT 服务不仅需要可靠和可预测，现在还要根据其部署速度进行评判。IT 本质上需要做到不可能的事情：加速 IT 交付、支持增加对数字化转型的投资、跟上业务线团队和开发人员日益增长的数字化需求，同时在人才越来越稀缺的情况下，以相同或更少的 IT 人员降低成本。自动化似乎是一个完美的答案——能够加快运营速度、释放人员周期并消除人为错误，所有这些都使得维护任务能够在生产时间或夜间维护时段自动执行，从而无需在周末进行基本维护。然而，集成自动化工具通常会增加另一层复杂性、风险和学习。
稳健混合光子晶体腔设计和制造的补充材料
通过改变横截面积、周期性和填充因子，我们可以对可能的晶胞进行网格搜索。在图 S.1B 中，我们绘制了正文中腔 C 1 的镜像晶胞的完整准 TE 能带图。为了使发射器耦合到腔体，有必要移动能带，使得导模存在于目标频率。这可以通过修改晶胞的周期性来实现，同时保持所有其他参数不变。如图 S.1C 所示，降低孔的周期性会将准 TE 模式移至更高的频率。腔体孔的数量和从镜像区域到腔体的啁啾的函数形式决定了引入的缺陷模式的绝热性。我们使用二次啁啾函数，其中腔体区域中给定晶胞的周期性由下式给出
用于设计和制造可靠的杂化光子晶体腔
通过改变横截面区域，周期性和填充因子，我们可以对可能的单位细胞进行网格搜索。在图S.1b中，我们从主文本中绘制了腔c 1的镜像单元电池的完整准频段图。要使发射极夫妇搭配到腔，必须移动频带，以使目标频率以引导模式存在。这可以通过修改单位单元的周期性，同时将所有其他参数固定来实现。如图S.1c所示，降低了孔的周期性，将准TE模式移至较高的频率。从镜像区域到腔区域的腔孔的数量和chirp的功能形式决定了引入的缺陷模式的副词。我们使用二次chirp函数，其中给定单位细胞在腔区域中的周期性由
先进织物和膜中的芳纶、碳纤维和 PBO 纤维
采用多种高性能纤维织物制造轻量化、高强度的复合材料是织物的发展趋势，本文基于复合材料结构性能一体化设计原理，以高强度高模量的芳纶纤维和低密度高韧性的PBO纤维作为增强材料，以碳纤维材料作为改性材料，采用RTM成型工艺制备了多种层合结构的CF-ANF-PBO超混杂三维复合材料，根据ANF/PBO体积分数设计了不同混杂结构的织物复合材料，并研究了不同混杂结构复合材料的力学性能。结果表明:当ANF/PBO体积分数达到100%时,未改性条件下复合材料的拉伸模量和强度最大,分别为68.81 GPa和543.02 MPa,而加入碳纤维改性后拉伸模量和强度分别为73.52 GPa和636.82 MPa,拉伸模量和拉伸强度性能总体改善分别为6.8%和17.27%,可以看出碳纤维的加入明显改善了芳纶和PBO纤维复合材料的性能。
用于铁路卧铺应用的KENAF纤维增强的聚酰胺生物复合材料的制造和表征
铁路通过交通，速度和负载在这些年来大大增加，促使行业利益相关者和研究人员寻求一种替代的卧铺材料，该材料可以证明其具有较高的在职弯曲抵抗力并具有环境友好和耐用的能力。为了满足这些需求，并且由于环境问题，KENAF增强的聚酰胺已变得非常重要。但是，由于其在这方面的性能不可用，因此无法用作铁路轨道组件。在弥合此差距时，本文着重于制造和表征处理过的六种不同配方的KENAF纤维（TKF，10％加载间隔时为0-50％），用于铁路卧铺应用。结果表明，TKF的掺入影响了聚酰胺在吸水，负载能力和热稳定性方面的行为。
具有新型TPM的核心的三明治结构的定义，制造和压缩测试
摘要：Triply周期性最小表面（TPMS）构成了一种超材料，从其微观结构拓扑中得出了其独特的特征。它们表现出广泛的参数化可能性，但很难预测它们的行为。本研究的重点是使用一种隐式建模方法，该方法可以有效地产生新型的薄壁超材料，提出了八个基于壳的TPMS拓扑结构和一个随机结构，以及甲状腺作为参考。洞悉提出样品的可打印性和设计参数后，进行了细胞同质性分析，表明每个细胞结构的各向异性水平。对于每个设计的超材料，使用立体光刻（SLA）方法打印了多个样品，使用恒定的0.3相对密度和50 µm分辨率打印。为了理解其行为，进行了三明治样本的压缩测试，并确定了特定的变形模式。此外，该研究还使用开放的细胞数学模型估算了不同相对密度下新型TPMS核心的一般机械行为。统一拓扑的改变，并提出这些修改影响压缩响应的方式。因此，本文表明，隐式建模方法可以轻松生成新型的薄壁TPMS和随机结构，从而识别具有卓越特性的人为设计的结构，即辅助拓扑，例如某些甲状腺。
NVIDIA BLUEFIEL-2以太网DPU用户指南
6开始使用Fabric Manager 13 6.1基本组件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 6.1.1面料管理器服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 6.1.2软件开发套件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 6.2 NVSWWITCH和NVLINK初始化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 6.3支持的平台。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.3.1硬件体系结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.3.2 NVIDIA服务器体系结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.3.3 OS环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.4支持的部署模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.5其他NVIDIA软件包。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.6安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。基于NVSWWITCH的DGX服务器系统上的16 6.6.1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.6.2在基于NVSWWITCH的NVIDIA HGX服务器系统上。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.7管理面料管理器服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.7.1启动面料管理器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.7.2停止面料管理器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.7.3检查面料管理器状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.7.4启用Fabric Manager服务以自动启动。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.7.5禁用Fabric Manager服务自动启动在启动时。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.7.6检查面料管理器系统日志消息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.8 Fabric Manager启动选项。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 6.9 Fabric Manager服务文件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。基于Linux的系统上的19 6.9.1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 6.10运行织物管理器作为非根。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 6.11 Fabric Manager配置选项。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.11.1记录相关的配置项目。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.11.1.1设置日志文件位置和名称。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.11.1.2设置所需的日志级别。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.11.1.3设置日志文件附加行为。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 6.11.1.4设置日志文件大小。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 6.11.1.5将日志重定向到Syslog。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 6.11.1.6旋转设置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 6.11.2操作模式相关的配置项目。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23
使用干柠檬皮粉和环氧树脂的复合纤维板的制造和机械表征
这项研究工作与使用干柠檬皮粉和环氧树脂的复合纤维板的制造有关，这些树脂可用作胶合板或木材的替代品。这项研究的目的是评估这种新型复合纤维板的机械和微观结构特性。评估其吸收能量的强度和能力，对不同的标本进行了不同的测试。为了理解树脂内的形态和填充颗粒分布，还使用扫描电子显微镜（SEM）检查了制造的复合材料的显微结构。根据实验发现，复合材料的机械性能，例如硬度22.45（维克斯），拉伸强度14.7 MPa，弯曲强度27.9 MPa和冲击强度21.76 J/m 2，在胶合板方面显得有前途。此外，SEM研究表明了浪费干燥柠檬皮颗粒（DLPP）和环氧树脂之间的完美键合，从而有助于改善机械性能。
迈向自动化织物缺陷检测：对最近的计算机视觉方法的调查
摘要：缺陷检测是许多行业中管道的关键部分。在纺织业中，1尤其重要，因为它将影响最终产品的质量和价格。但是，这是2个由人类代理商进行的，据报道，他们的性能差，还有3个昂贵且耗时的培训过程。因此，在过去的20年中，自动化该过程的方法已越来越多地探索。虽然有许多传统方法解决这个问题，但随着深度学习的出现，基于机器学习的方法现在构成了6个可能的方法中的大多数。其他文章以更一般的方式探索了传统方法和7种机器学习方法，并详细介绍了它们的演变。在8本评论中，我们将总结过去5年中最重要的进步，并主要集中于9种基于机器学习的方法。我们还概述了10日未来最有希望的研究途径。11