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讨论
第一篇涉及作者对焊接支架试件疲劳试验的描述。他们报告说，试验表现出意想不到的行为，即试件在裂纹穿透厚度之前突然失效，并且根据试件边缘附近裂纹平面的应变计测量，净截面应力估计低于或非常接近屈服强度。对试件配置的检查表明，当支架焊接在缺口对面时，无论使用何种类型或厚度的材料，都会出现这种行为。裂纹似乎不太可能围绕相对较厚的焊接支架扩展，从而穿透另一侧，然后才扩展到主受拉构件的净截面足够远，从而因净截面屈服而失效。虽然参考的应变计测量结果表明破坏应力低于屈服应力，但根据本文图15 和提供的总应力数据对剩余净截面应力进行简单计算，结果表明实际净截面应力远高于屈服强度，可能超过 30 ksi。对样本配置进行更详细的有限元分析证实了这一结论。应变计测量结果似乎与其他信息不一致，可能是因为它们的位置或测量能力。
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chem17.com › ... 2013 年 1 月 15 日 — 2013 年 1 月 15 日 高可靠性电动油泵 ... 选项可实现判断、分级、BCD 和数字匹配输出 ... 数字空气计 DAG2000。
应对经济的气候变化的健康影响...
我的名字叫医学博士Jenna Gage博士，我是居住在West Haven的内科医师。我担任居民在诊所和医院环境中为大纽黑文社区服务。作为医生，我亲眼目睹了气候变化对患者的健康后果。温度上升，空气质量恶化以及更频繁的极端天气事件已经对公共卫生产生了深远的影响。为了保护康涅狄格州居民的福祉，我们必须建立气候变化超级基金，以确保那些负责污染的人有助于减轻其影响。
疲劳测试和分析 - AMU 数字图书馆主页
第 1 章（传感器和数据采集）首先介绍了充分了解服务载荷/应力以及如何测量这些载荷/应力的重要性。服务载荷对疲劳分析的结果有显著影响，因此需要准确测量实际服务载荷。本章的大部分内容集中于应变计作为准确测量应变/应力的传感器，这是疲劳寿命分析的最重要预测指标。还介绍了各种识别高应力区域的方法，从而介绍了应变计在测试部分中的放置位置。包括温度测量、单位时间内的温度循环次数和温升率。包括以下内容是为了引起人们的注意，疲劳寿命预测既基于使用寿命期间给定应力水平下的循环次数，也基于服务环境。还介绍了基本的数据采集和分析技术。
Dimensionair® . 空气测量仪器 - Octopart
可调（2 个主）空气系统的进步 – Mahr Federal 采用了可调放大倍率背压系统，并对其进行了改造，使其适用于精密差压计和空气/电子传感器。Universal Dimensionair 的放大倍率是通过将压力与工具和参考通道之间的精确平衡相匹配来控制的。第二个旋钮通过改变参考通道中的压力来调整零位。该系统能够对任何气动测量系统进行广泛的放大倍率调整。它可容纳几乎任何尺寸的喷嘴，大到 0.080 英寸。或小到 0.020 英寸。两个设置主控 - 最小值和最大值 - 用于校准系统，定义和显示特定公差范围的两端。借助现代电子系统（例如柱式气动量具），此过程可以实现自动化，以便量具引导操作员完成掌握程序。归零和放大倍数调整自动完成 - 无需操作员干预。
药理学和毒理学年度评论从沙利度胺到用于靶向蛋白质降解的合理分子胶设计
沙利度胺及其衍生物是强效的癌症治疗药物，也是最容易理解的分子胶降解剂 (MGD) 之一。这些药物选择性地重新编程 E3 泛素连接酶 cereblon (CRBN)，使靶蛋白被泛素-蛋白酶体系统降解。MGD 在 E3 连接酶表面产生新的识别界面，参与诱导的蛋白质-蛋白质与新底物的相互作用。对其作用机制的分子洞察为通过特定的识别基序 G 环与大量靶标进行接触提供了令人兴奋的机会。我们的分析表明，目前基于 CRBN 的 MGD 原则上可以识别人类蛋白质组中超过 2,500 种包含 G 环的蛋白质。我们回顾了在调整 CRBN 与其 MGD 诱导的新底物之间的特异性方面的最新进展，并推断出一组控制这些相互作用的简单规则。我们得出结论，合理的 MGD 设计工作将能够选择性降解更多的蛋白质，从而将这种治疗方式扩展到更多的疾病领域。
1.2 - 生态系统恢复水文学.pdf
• 复制流域内的水文响应 • 流域中不存在流量计 • 模拟情景/预测/变化压力 • 洪水风险分析 • 土地利用变化的影响 • 高温导致的气候变化影响 • 水预算 • 蒸散量估计 • 作物模式 • 其他模型的边界条件
复合材料的剪切特性...
动机：复合层压板和纺织品所需的剪切试验改进 – 高剪切强度 – 粗糙结构需要更大的量规截面 目标：测量剪切模量和剪切强度 方法：结合现有剪切试验的吸引人的特点 – 约西佩斯库剪切 (ASTM D 5379) – 双轨剪切 (ASTM D 4255)
2025 年研究与创新的新兴前沿
主题负责人：Steven Peretti，ENG/CBET 项目总监 Steven Zehnder，ENG/CBET 项目总监 • Jason Borenstein，SBE/OAD 项目总监 • Dwight Kravitz，SBE/BCS 项目总监 • Edda Thiels，BIO/IOS 项目总监 • Kenneth Whang，CISE/IIS 项目总监 • Stephanie Gage，CISE/CCF 项目总监 • Jordan Berg，ENG/CMMI 项目总监 • Krastan Blagoev，MPS/PHY 项目总监 • Vishal Sharma，CISE/CNS 项目总监 • Alias Smith，ENG/EFMA 项目总监
基于遗传算法的图形解释器用于恶意软件分析
摘要 - MALWARE分析师通常更喜欢使用呼叫图，控制流程图（CFGS）和数据流程图（DFGS）的反向工程（DFGS），涉及黑盒深度学习（DL）模型的利用。拟议的研究介绍了一条结构化管道，用于基于逆向工程的分析，与最新方法相比，提供了有希望的结果，并为子图中的恶意代码块提供了高级的可解释性。我们将规范可执行组（CEG）作为便携式可执行文件（PE）文件的新表示形式提出，将句法和语义信息独特地纳入其节点嵌入。同时，Edge具有捕获PE文件的结构方面。这是介绍涉及句法，语义和结构特征的PE文件表示形式的第一项工作，而以前的努力通常仅集中在句法或结构属性上。此外，识别出恶意软件肛门的可解释人工智能（XAI）中现有图形解释方法的局限性，这主要是由于恶意文件的特异性，我们介绍了基于遗传算法的图形解释器（gage）。gage在CEG上运行，努力确定与预测的恶意软件家族相关的精确子图。通过实验和比较，与先前的基准相比，我们提出的管道在模型鲁棒性得分和判别能力方面表现出很大的改善。此外，我们已经成功地使用了对现实世界数据的实用应用，从而产生了有意义的见解和解释性。这项研究提供了一种强大的解决方案，可以通过对恶意软件行为有透明而准确的了解来增强网络安全。此外，所提出的算法专门用于处理基于图的数据，有效解剖复杂的含量和隔离影响的节点。索引术语 - 模式分析，可解释的AI，解释性，图，遗传算法