XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFabri
Mattila，Jaakko，Viitanen，Arto，Fabris，Gaia，Strutynska，Tetiana，Tetiana，Korzelius，Jerome和Hietakangas，Ville（2024）干细胞MTOR MTOR信号指导R
成年肠是一个区域化器官，其大小和细胞组成是根据营养状态调整的。这涉及肠道干细胞（ISC）增殖和分化的动态调节。Nu-Trient信号如何控制细胞命运决策以驱动细胞类型组成的区域变化尚不清楚。在这里，我们表明肠道营养适应涉及细胞大小，细胞数和分化的区域特异性控制。我们发现MTOR复合物1（MTORC1）的激活以特定于区域的方式增加了ISC的大小。mTORC1活性促进了三角洲表达，将细胞命运引导到吸收性肠细胞谱系，同时抑制分泌的肠肠分离细胞分化。在老化的苍蝇中，ISC MTORC1信号被解剖，组成型高且对饮食无反应，可以通过终身间歇性禁食来缓解这种饮食。总而言之，MTORC1信号传导有助于ISC命运决策，从而使肠道细胞分化的区域控制对营养。
AI云制造图 - Tekla软件产品
本文档提供了有关Tekla Trust Center中介绍的内容的其他信息，重点是AI云制造图纸服务。Tekla结构及其用法被排除在外。访问AI Cloud Fabrication图纸服务基于有效的产品特定订阅许可证。用户的访问权限，身份和许可由Tekla在线资料服务和Trimble Identity服务提供。AI云制造图服务为Tekla结构提供了一种在Tekla结构内生产图纸的替代方法。它有助于生成更高质量的图纸，并减少最终用户编辑它们所需的时间。该服务基于上传到前面创建的云集合的Tekla图纸，创建具有正确字体设置，尺寸和标记位置的图纸。从AI Cloud Fabrication Drawing Service的管理控制台控制每个图纸集合中的权利和权利。可以授予个人或拥有该集合的整个组织。也可以将其提供给客户的内部或外部用户。在集合中，可以为用户分配编辑器或查看器角色。
石墨烯电子纹身的制备、特性及应用
医疗保健、机器人和生物电子学等众多科学技术领域已经开始将其研究方向从开发“高端、高成本”工具转向“高端、低成本”解决方案。本文讨论了石墨烯电子纹身 (GET) 的制造协议，由于其出色的机电性能，它是未来可穿戴技术的理想基石。GET 由高质量、大规模石墨烯组成，将其转移到纹身纸上，从而形成一种像临时纹身一样贴在皮肤上的电子设备。在这里，我们提供了一个全面的 GET 制造协议，从石墨烯生长开始到集成到人体皮肤上结束。所提出的方法是独一无二的，因为它利用了高质量的电子级石墨烯，而加工则使用低成本和现成的方法完成，例如机械切割绘图仪。 GET 既可以与先进的科学设备结合使用，进行精密实验，也可以与低成本的电生理板结合使用，在家中进行类似的操作。在此方案中，我们展示了如何将 GET 应用于人体，以及如何使用它们来获取各种生物电位，包括脑电图（脑电波）、心电图（心脏活动）、肌电图（肌肉活动），以及体温和水分监测。由于石墨烯可从商业来源获得，整个方案仅需约 3 小时的劳动时间，并且不需要训练有素的人员。本文中描述的方案可以在简单的实验室（包括高中设施）中轻松复制。
多尺度混合制造：体积打印与两种技术的结合
最近，一种名为体积打印 (VP) 的新型基于光的制造方法已成为此类应用的一种有前途的技术，它能够在几秒钟内打印复杂的厘米大小的模型。[26,27] 最近的研究表明，使用从玻璃到生物聚合物等材料，可以创建中空、可灌注结构，并可能针对中尺度血管系统。[28–31] 然而，与上述所有方法一样，VP 也无法覆盖从 µ m/亚 µ m 到 cm 的分辨率范围，因此目前将其应用限制在特征 > 100–200 µ m 的微流体结构上。另一种基于光的方法双光子烧蚀 (2PA) 则提供了互补功能，虽然打印时间和构造尺寸有限，但达到了所有生物制造方法中最高的分辨率（≤ 1 µ m）。 [8] 2PA 是基于高强度脉冲激光诱导的多光子电离，[32,33,34] 并且已被探索用于各种应用，从“纳米手术”到形成细胞指导微通道。[35–41]
设计、建筑和施工中的机器人制造
您将能够培养以下技能： - 了解设计、建筑和施工领域制造过程数字化的不同机器人制造系统和计算机机器交互方法； - 使用编程技能来自动化产品和建筑元素的大规模定制流程； - 采用面向制造、装配和拆卸的设计 (DfMAD) 方法，在产品设计、建筑和施工领域推广脱碳和循环原则； - 支持以数字工具为媒介的设计流程的开发，鼓励开发在协作业务环境中实现可持续制造流程自动化的正式和材料解决方案。
电磁制动系统设计与制造准备
磁场或磁场相对于导体的变化，就会产生涡流。 2）能量耗散：感应电流和原始磁场之间的反对会产生阻力，将动能以热量的形式耗散。 3）应用：该原理是电磁制动的基础，其中移动车辆的动能通过电磁相互作用转化为热能。从数学上讲，涡流力 F 可以表示为：𝐹 = 𝑘 * 𝐵 2 * 𝑣 * 𝐴 其中：B = 磁通密度，v = 导体与磁场的相对速度，A = 导体面积，k = 比例常数。B）电磁制动器的设计和运行：电磁制动系统 (EMBS) 利用涡流现象减慢或停止移动物体，而无需物理接触。设计组件：1)磁场源：通常由电磁铁或永磁体产生。电磁铁可控制磁场强度，从而实现可变制动力。2)旋转导电盘或鼓：由铝或铜等高导电材料制成。连接到车辆的旋转部分，例如车轮或轴。3)控制单元：调节电磁铁中的电流以调整制动力。通常集成速度和制动反馈传感器。
安全的IOT启用MPPT控制的太阳能光伏系统，具有智能制造，以优化能量收获
摘要太阳能光伏（PV）系统中的增加整合到可再生能源景观中需要进步能量优化和网络安全。传统的最大功率跟踪（MPPT）算法通常很难适应迅速波动的环境条件，从而导致功率收获效率低下。同时，采用物联网（IoT） - ） - 启用PV系统引入了重大的网络安全脆弱性，损害了操作可靠性。本研究提出了一个与安全的IoT框架和高级制造技术集成的AI驱动的MPPT控制系统，以增强太阳能PV安装的性能，安全性和寿命。基于AI的MPPT算法动态优化能量提取，利用机器学习模型以实时适应环境变化。区块链加密的IoT通信协议确保安全数据传输，减轻网络威胁并增强系统弹性。此外，定制制造技术，包括3D打印的热管理解决方案，提高了PV系统组件的耐用性和效率。实验验证证明了拟议系统在能源效率，网络安全鲁棒性和成本效益方面的优势。这些发现有助于开发网格连接和离网应用的智能，自主和网络弹性太阳能解决方案。关键字：AI驱动的MPPT，安全的IoT，区块链网络安全，智能制造，太阳能PV，能量优化
Fabrizio Marinelli Phd课程Vitae Cv
美国加利福尼亚州旧金山，美国加利福尼亚州旧金山，全国生物物理协会年度会议，2014年戈登研究会议，质子和膜反应，美国加利福尼亚州文图拉，2014年，2014年邀请研讨会，美国国家卫生研究院，美国国家卫生研究院，巴尔的摩，美国马里兰州，美国医学博士，2014年雪人夏季生物生物系统，烟囱，2014年，美国，雪地，2014年，雪诺，2014年，雪诺，2014年，美国雪诺，2014年，雪诺，2014年。美国刘易斯顿，美国，2015年落基山大会：EPR研讨会，美国科罗拉多州丹佛市，2019年NAMD开发人员研讨会（Virtual），伊利诺伊大学，美国伊利诺伊州乌尔巴纳尚eark urbana，美国伊利诺伊州，美国伊利诺伊州，2021年，2021年生物物理学会生物物理学，美国马里兰州巴尔蒂马尔大学，巴尔蒂马尔大学，美国米兰，2023年美国威斯康星州密尔沃基，美国威斯康星州，2023年，邀请研讨会（虚拟），维多利人血液研究所，美国威斯康星州密尔沃基，美国，2023年，
