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1967 年《北方管理员工通讯》
“目前，我们正处于完成位于 Cedar Springs 的纸板厂附近的胶合板厂的最后阶段，该厂每年设计生产 6000 万平方英尺的 3/8 英寸南方松木胶合板。该厂应于 1 月投入运营。我们认为胶合板对我们公司来说前景广阔，无论是在北方还是南方。我们已经用北方云杉生产了一些胶合板，当我们这个年轻的小胶合板组织充分掌握了这家新工厂的经验后，我们将把注意力转向缅因州的胶合板厂。在那里，我们拥有自己的土地，至少有 70 亿板英尺，其中很大一部分可用于生产胶合板。我们已经小规模地开始将木材加工业务从 4 英尺大小转移到树长原木加工，这意味着我们将把长原木运送到中心点，切成纸浆木材长度或切成碎片，然后运到我们的工厂。这是组装木材以制造胶合板所必需的第一步。我们认为北方的胶合板对 Great Northern 来说具有特别的优势，因为我们那里的木材资源尚未得到充分利用。
增材制造
激光增材制造，通常称为激光3D打印（L3DP），在近净成形制造以及修复由单晶或定向凝固高γ′含量（> 60 %）镍基高温合金组成的燃气涡轮发动机部件方面具有巨大潜力[1]。根据送粉策略，L3DP可分为直接能量沉积（DED）或粉末床熔合（PBF）。由于热源集中且热输入减少，在DED和PBF过程中都会出现与构建方向平行的陡峭温度梯度，从而有利于外延晶体沿基板金属取向生长。同时，在DED和PBF工艺的快速凝固中，可以生成长度从纳米到亚毫米的异质微观结构[2-5]。这些是通过传统制造方法无法实现的。 L3DP 固有的高冷却速度严重抑制了二次枝晶臂的生长，因此在缺乏晶体取向知识的情况下很难区分胞状结构和枝晶 [6]。因此，术语“胞状结构”通常用于表示 3D 打印合金中的胞状/枝晶结构。细胞结构
热处理对选择性激光融化产生的疲劳行为的疲劳行为的影响
钴 - 铬（Co-Cr）合金最初是由海恩斯（Haynes）研究的，海恩斯（Haynes）表明，通过将钼（MO）或钨（W）添加到基本的二元共核合金中，可以实现大幅度提高强度[1]。多年来，由于它们的高多功能性和耐用性，这些合金被证明特别适合生物医学应用[2]。尤其是，钴 - 铬-mo- lybdenum（Co-Cr-Mo）合金提供了机械强度和磨损之间的最佳平衡之一，与显着的耐腐蚀性和生物相容性相关[3]。共同合金通常通过高熔点，高硬度和低可加性性来征收[4]。传统的处理路线包括投资铸造，热门和减法过程（CAD/CAM铣削）。投资铸造（“失去蜡”工艺）可能是最常见的，尤其是在Dentistry中，因为它允许制造设备和具有复杂形状的组件，而锻造技术是不可行的。但是，所涉及的步骤是耗时的，许多处理变量可能会影响铸件的质量。锻造的结构通常具有改善的机械性能，但典型的差异是成本较高和组件复杂性的局限性[4]。鉴于此，添加剂制造（AM）技术确实可以在提高高度定制和复杂零件的制造速度之间提供最佳的权衡，而
水稻热休克蛋白60-3B通过淀粉颗粒生物合成维持高温下的雄性生育能力
高温对水稻 (Oryza sativa) 的雄性育性有有害影响，但水稻雄配子体免受高温胁迫的机制尚不清楚。在这里，我们分离并鉴定了一种热敏感的雄性不育水稻突变体——热休克蛋白 60-3b (oshsp60-3b)，它在最适温度下表现出正常的育性，但随着温度升高育性降低。高温会干扰 oshsp60-3b 花药中花粉淀粉颗粒的形成和活性氧 (ROS) 清除，导致细胞死亡和花粉败育。与突变体表型一致，OsHSP60-3B 在热休克反应中迅速上调，其蛋白质产物定位于质体。至关重要的是，OsHSP60-3B 的过表达增强了转基因植物花粉的耐热性。我们证实 OsHSP60-3B 与质体中的粉质胚乳 6 (FLO6) 相互作用，FLO6 是水稻花粉中淀粉颗粒形成的关键成分。Western blot 结果表明，高温下 oshsp60-3b 花药中的 FLO6 水平显著降低，表明当温度超过最佳条件时，OsHSP60-3B 是稳定 FLO6 所必需的。我们认为，在高温下，OsHSP60-3B 与 FLO6 相互作用，调节水稻花粉中的淀粉颗粒生物合成，并降低花药中的 ROS 水平，以确保水稻雄配子体正常发育。
电力定价能否利用电动汽车和电池存储来整合太阳能光伏的高股票？
利用具有控制充电的电动汽车有可能促进住宅太阳能光伏的高股票的整合。随时间变化的电价是通过价格信号间接控制电动汽车充电的有前途的工具，但也会影响其他住宅技术的扩散和使用。在本文中，我们开发了一个基于代理的模型，以模拟加利福尼亚的电动车炭的住宅市场，并在2005年至2030年之间采用太阳能光伏和电池存储。我们表明，使用时间和小时费率对这些技术的进一步扩散和整合产生了重大影响。使用的时间率触发了电池存储的采用，但电动车辆充电过度。每小时速率暂时减慢了太阳能光伏的扩散，但浓缩电动车在中午左右充电，从而减少了对快速升入发电能力和碳排放的需求。使用现实世界中的驾驶方式，我们表明80％的电动汽车仅用家庭充电就可以将充电转移到中午。但是，EVS仅在用户还可以访问工作场所和公共收费时减少对坡道容量的需求，从而提高PV集成。此外，我们证明了电动汽车减轻零售电价的上涨，从而抵消了公用事业死亡螺旋。我们的结果表明，用电价与电动定价充电会降低公用事业成本，但增加了零售电价。
高速列车牵引传动系统故障测试与验证仿真平台研究 - 自动化学报
摘要 牵引传动系统作为高速列车的动力系统，是保障高速列车安全稳定运行的关键系统之一。故障测试验证平台是保证高速列车实时故障诊断方法有效应用的重要途径。针对高速列车牵引传动系统故障测试验证平台面临的挑战性问题，分析了故障注入、仿真可靠性评估、算法性能评估、仿真平台实现的方法与技术，并总结了针对上述问题的一些解决方案。在此基础上，提出并搭建了集高速列车实时仿真、故障场景真实模拟、随机故障测试和故障诊断算法评估为一体的高速列车牵引传动系统故障测试验证平台。最后对高速列车安全监测与验证平台未来的研究方向进行了总结和展望。关键词故障测试，验证平台，故障注入，测试评估，高速列车牵引传动系统引用杨超，彭涛，杨春华，陈志文，桂伟华。高速列车牵引传动系统故障测试与验证仿真平台。自动化学报，2019，45（12）：2218−2232
识别
目的超声是一种高效的成像工具，用于乳房内部异常。然而，特别是通过乳房超声鉴定乳腺模仿纤维膜瘤（MTMF）的恶性肿瘤可能具有挑战性。这项研究旨在确定MTMF的可靠进化特征。材料和方法这项回顾性研究得到了当地伦理审查委员会的批准。包括在2011年至2021年间筛查623例患者后，有421例组织学验证的纤维膜瘤和MTMF病例。将超声检查特征与组织病理学结果进行了比较，并进行了基于算法的定量排名对预测因子的定量排名最大程度最大，这是对恶性肿瘤正确分类的最大贡献。结果分析了总共363个良性，18个中间体和40个恶性病变。Algorithm-based quantitative rank- ing showed that the most predictive features indicating malig- nancy were a hyperechoic rim (gain ratio merit 0.135±0.004), an irregular border (0.057 ± 0.002), perilesional stiffening (0.054±0.002), pectoral contact (0.051±0.003), an irregular shape (0.029 ± 0.001）和不规则的脉管系统（0.027±0.002）。结论纤维瘤的超声检查结果变化，对MTMF的识别构成挑战。诸如无缘缘和周期回声的特征是恶性肿瘤的预分量，应在超声评估纤维肾上腺瘤和MTMF期间考虑。
ZKBS的一般意见
2023年的出版物讨论了AAV2可能参与患有困难的儿童急性肝炎的发展。动员潜在 - 但是，AAV2基因组总是用一个或多个助手感染肝细胞（例如B. Mastadenovirus属）。存在一种病理免疫反应，其中B和T细胞积聚在肝脏中[29，30]。也有迹象表明，II类人类白细胞抗原（HLA型）的某些组成有利于免疫病理学的表达，因为在93％的上述患者中进行了一项研究。可以证明肝炎Allel HLA-DRB1*04：01，仅在16％的正常人群中可用[31]。因此，不能预料AAV2是严重急性肝炎的发展，因为AAV2基因组，但可以证明肝活检中没有病毒蛋白，并且可以证明血液中受影响的患者[30]。
通知 1 - 德国联邦物理技术学院
自古以来，诚实的货物贸易就需要对长度、重量和体积等数量达成一致的计量单位。我们知道，伟大的文化和历史状态都有高度发达的测量系统。令人印象深刻的例子是公元前三千年的例子。公元前一世纪的尼普尔肘尺，在古代美索不达米亚的一座神庙遗址中发现，现保存于伊斯坦布尔考古博物馆，是埃及著名的皇家肘尺，曾被用作建筑的基本量具埃及金字塔的一部分，或者是在希腊奥罗波斯发现的欧洲最古老的日晷，大约公元前 350 年。然而，随着中世纪封建主义的兴起，高级计量文化逐渐消失，因此大约300年前，德国就有50多种不同的质量标准和30多种不同的长度标准。这使得贸易变得更加困难，并鼓励滥用和欺诈，直到大约 300 年前，一项发展开始扭转这个计量“巴别塔”。即使在法国大革命期间，法国也发挥了先锋作用
放射肿瘤学中的 AGI - 新时代的曙光
通用人工智能在放射肿瘤学领域一直保持着自己的脚步。放射治疗包括 5 个主要步骤（图 1），即 a）患者评估，包括放射决策和咨询，b）模拟，包括图像配准和重建和轮廓勾勒，c）治疗计划，包括剂量测定和计划审查，d）质量保证和治疗实施，包括图像审查、设置验证、每日成像，e）患者随访 [1]。放射治疗的快速发展产生了“大数据”概念，这意味着由于放射治疗过程的复杂性而积累了大量数据，包括：数据量（数据密集型成像系统）、速度（不断增长的档案）、准确性（对数据的主观解释）和多样性（成像模式的多样性）。需要信息技术的一个创新分支来分析和处理这些数据 [2]。在人工智能的一个分支机器学习中，开发了模仿人类智能的计算机算法。密集编程和软编码使这些算法通过重复变得越来越好 [3]。在患者评估中，CADe 是一种计算机辅助检测，它允许计算机在图像诊断和评估中给出第二意见 [3]。提出了几种基于 ML 的模型，如使用 ANN（人工神经网络）[4] 检测 CT 中的肺结节，以及使用 CNN（卷积神经网络）检测乳房 X 线摄影 [5]。通过深度学习检测脑病变方面取得了卓越的成果 [6]。这种 ML 可以显著提高临床医生和放射科医生对疾病的评估，并预测风险收益比