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多丝电弧增材制造TC4/NiTi仿生梯度异质合金的组织与力学性能
伦敦，HA7 4LP，英国 摘要 采用多丝电弧增材制造 (MWAAM) 成功制备了 TC4/NiTi 多材料结构件。本文展示了仿生梯度夹层构建策略下 TC4/NiTi 多材料结构件的界面特征和力学性能。结果表明，获得了极限抗压强度为 (1533.33±26 MPa) 的 MWAAM TC4/NiTi 梯度异质合金。优异的压缩行为主要归因于梯度区的良好过渡，EBSD 分析表明梯度区的晶粒尺寸细小，差异施密特因子值较小。随着 NiTi 含量的增加，从 TC4 区到 NiTi 区的相组成依次演变为：α-Ti + β-Ti → α-Ti + NiTi 2 → NiTi 2 → NiTi 2 + NiTi → NiTi + Ni 3 Ti。梯度异质合金的显微硬度范围为310±8~230±11 HV，其中区域B处硬度最高，为669.6±12 HV，这是由于NiTi 2 强化相的析出所致；试样的极限断裂应力为1533.33±26 MPa，应变为28.3±6%；在10次加载/卸载循环压缩试验过程中，MWAAM TC4/NiTi梯度异质合金的不可回复应变逐渐趋近于2.75%。
通过变性梯度凝胶电泳分析聚合酶链反应扩增的基因编码复杂微生物种群
我们描述了一种分析复杂微生物种群遗传多样性的新型分子方法。该技术基于通过变性梯度凝胶电泳 (DGGE) 分离编码 16S rRNA 的聚合酶链式反应扩增基因片段，这些片段的长度相同。对不同微生物群落的 DGGE 分析表明，分离模式中存在多达 10 个可区分的条带，这些条带很可能来自构成这些种群的许多不同物种，从而生成了种群的 DGGE 图谱。我们表明，可以识别仅占总种群 1% 的成分。使用针对硫酸盐还原菌 16S rRNA 的 V3 区特异性的寡核苷酸探针，可以通过杂交分析识别某些微生物种群的特定 DNA 片段。对在有氧条件下生长的细菌生物膜的基因组 DNA 进行分析表明，尽管硫酸盐还原菌具有厌氧性，但它们仍存在于这种环境中。我们获得的结果表明，该技术将有助于我们了解未知微生物种群的遗传多样性。
各种基材上的厚层涂层制造技术以及使用金属及其合金和复合材料粉末制造梯度材料
目的：本文全面回顾了使用金属、合金和陶瓷粉末在各种基材上制造厚层涂层和制造梯度材料的技术文献。设计/方法/方法：对使用金属、合金和陶瓷粉末在各种基材上制造厚层涂层和制造梯度材料的技术文献进行了广泛的研究。本文以作者用粉末制造的工程材料研究中获得的各种结构图像为例进行了说明。通过使用知识工程方法，指出了各项技术的发展前景。结果：作为先进数字化生产 (ADP) 技术，使用金属、合金和陶瓷粉末在各种基材上制造厚层涂层和制造梯度材料的技术被证明具有最大的潜力和相对良好的吸引力，以及它们在这方面的充分利用吸引力或巨大的发展机会。原创性/价值：根据增强型整体工业 4.0 模型，许多材料加工技术，其中包括在各种基材上制造厚层涂层的技术以及使用金属、合金和陶瓷粉末制造梯度材料的技术，在产品制造技术中变得非常重要。它们是粉末工程的重要组成部分。关键词：粉末工程、粉末产品制造、使用粉末制造厚层涂层的技术、技术潜力和吸引力的树状矩阵、整体增强型工业 4.0 模型
对光伏高渗透比的电力系统频率稳定性的影响
摘要：电池监控系统（BMO）对于监视电池在运行时提供和吸收能量的状况至关重要，并同时确定实现长电池寿命的最佳限制。所有这些都可以通过测量电池参数并增加电池电量（SOC）和健康状况（SOH）来完成。来自NASA的电池数据集用于评估。在这项工作中，采用了梯度向量来从电池中获取能源供应模式的趋势。此外，采用了支持向量机（SVM）以获得精确的电池精度指数。这与多项式回归的使用一致；因此，点V1和V2作为正常使用阶段的边界。此外，还对电池从分类中成功提取的时间长度进行了时间长度分布的测试。所有这些阶段都可以用于计算使用过程中电池降解速率，以便可以通过不断比较值在实际情况下应用此策略。在这种情况下，使用电压梯度，SVM方法以及建议的多项式回归，MAPE（％），MAE和RMSE可以在电池值图中获得分别为0.3％，0.0106和0.0136的电池值图。使用此误差值，可以获得电池的SOC值的动力学，并且可以通过避免使用电压流量阶段来通过较短的使用时间来解决SOH问题。
高度和社区特征解释了哥斯达黎加的2370 -m海拔梯度上的雨林架动态
摘要。地球非常重要的热带山区雨林中的动态速率是这些森林对全球变化的反应的核心部分，但是它们与环境渐变的关系知之甚少。我们在成熟的森林工作，在哥斯达黎加的Talamanca Cordillera上的440 - 2810 M ASL高度梯度上工作，在2012年至2019年期间，五个0.25-HA永久性样品地块的五个次要次数为29 HA。我们确定了乳房高度直径≥10cm的个体的死亡率和招聘率以及基础面积（G）增量。我们的主要假设是，支架动态速率随高度（因此温度）而降低；我们还测试了假设，即随着情节社区加权平均特异性叶面积（CWM SLA）而增加的速率，并随着CWM木材特异性重力（WSG）而降低。我们使用通用添加剂模型开发了回归来检验我们的假设。死亡率和招聘率随海拔高度降低，尽管强烈的非线性死亡率趋势可能是由极端的天气和温度驱动的。此外，招聘率的最佳模型还包括与具有负相关关系的CWM SLA。总的基础面积增量δg毛，这是在研究期间幸存的树木的年度基础面积增量，与海拔高度有驼峰形的关系，可能与高海拔森林的低CWM WSG有关。δG总体确实与CWM WSG负相关。δg净为负。CWM特征应测量以提高理解。然而，在具有负相关关系的CWM WSG的模型中，由于山地森林的死亡率较低，净基础面积生长（δg净，初始图和最终地块基础面积之间的年化差异）与高度呈正相关。雨林支架在这个长高度梯度上的动态模式超出了对温度的直接反应，需要进一步的工作以改善森林对气候变化的反应。风暴和闪电对低海拔森林的影响以及山地fagaceae主导森林的潜在高弹性需要注意。在比较热带森林海拔样品时，应期望脱离>偏差，而不是普遍性。
由激光粉末床融合制造的NITI梯度晶格结构的压缩机械性能和形状记忆效应
重量轻，出色的冲击力和能量吸收性能的晶格结构的抽象激光添加剂制造（AM）在航空航天，运输和机械设备应用程序领域中引起了极大的关注。在这项研究中，我们使用拓扑优化方法设计了四个梯度晶格结构（GLS），包括单向GL，双向增加GL，双向降低GL和无GLS。所有GLS均通过激光粉末床融合（LPBF）生产。进行了单轴压缩测试和有限元分析，以研究梯度分布特征对变形模式和GLS的能量吸收性能的影响。结果表明，与45°无GLS的剪切裂缝特征相比，单向GL，双向增加GL和双向降低的GLS具有逐层骨折的特征，显示出相当大的提高能量吸收能力。双向增加的GL表现出剪切裂缝和按层裂缝的独特组合，分别具有最佳的能量吸收性能，可分别在0.5菌株时具有235.6 J和9.5 J g-1的特异性能量吸收。结合NITI合金的形状记忆效应，进行了多个压缩加热恢复实验，以验证LPBF所处理的NITI GLS的形状存储器函数。这些发现对GLS的未来设计具有潜在的价值，并通过激光AM实现NITI组件的形状记忆功能。
使用轻梯度提升机和类别增强模型的混合合奏学习方法，用于基于生活方式的II型糖尿病预测
解决分类和预测挑战，树木集成模型已获得了重要的重要性。促进集合技术是用于预测II型糖尿病的综合技术。光梯度提升机（LightGBM）是一种以其叶片生长策略，减少损失和增强的训练精度而闻名的算法。但是，LightGBM容易过度拟合。相比之下，Catboost使用了称为决策表的平衡基础预测值，该预测值可以减轻过度适应风险，并明显提高测试时间效率。catboost的算法结构抵消了梯度增强偏见，并结合了过度拟合的检测器以尽早停止训练。本研究的重点是开发一种混合模型，该模型结合了LightGBM和Catboost，以最大程度地减少过度拟合并通过降低方差改善效果。为了找到与基础学习者一起使用的最佳超级仪表，使用了贝叶斯超级参数操作方法。通过微调正则化参数阀，混合模型有效地降低了方差（过拟合）。针对LightGBM，Catboost，Xgboost，Deciest Crey，Random Forest，Adaboost和GBM算法的比较评估表明，混合模型具有最佳的F1得分（99.37％），召回率（99.25％）和准确性（99.37％）。因此，拟议中的框架对医疗保健行业的早期糖尿病有望有望，并显示出与糖尿病共享相似性的其他数据集的潜在适用性。
基于深层确定性政策梯度在动态环境中自动驾驶移动机器人的自主驾驶：奖励成型和事后的经验重播
摘要：在本文中，我们提出了一种基于增强学习的端到端学习方法，用于在有障碍的动态环境中自动驾驶移动机器人。应用两种附加技术来加固学习同时帮助移动机器人找到最佳政策，以无需碰撞而到达目的地。首先，多功能奖励整形技术通过利用有关目的地和障碍的信息来指导代理商实现目标。接下来，采用事后的经验重播技术来解决由稀疏奖励问题引起的经验不平衡，可以帮助代理商找到最佳政策。我们在模拟和现实世界环境中验证了所提出的技术。为了评估所提出方法的有效性，我们比较了五种不同情况的实验。
抽象背景和目标。视黄酸（RA）是促进正常脊椎动物发育的重要形态，其在
抽象背景和目标。视黄酸（RA）是促进正常脊椎动物发育的重要形态，在大多数器官和组织中，其在关键梯度中的工作。RA的外源会在这些器官和组织中引起畸形。目前的研究旨在找出溶解在二甲基亚硫代（DMSO）中的不同浓度6、10mg/ ml的视黄酸对不同胚胎阶段鸡发育的影响。方法。从当地的家禽农场污染的肥沃的家为gallus gallus卵，清洗和消毒，然后分为两组实验，每组一组用于每种浓度。每个实验包含三组，每组10个卵。这些组在四个不同的阶段HH8，HH10，HH15和HH18重复四次。卵在孵育中孵育，以进行要求，然后从孵育中移除并在空气囊中注射RA或（DMSO），或在未经治疗的对照中保留，然后将鸡蛋再孵育24小时。孵育24和48小时后打开卵，收集生存的胚胎并在形态学和组织学上进行评估。结果。该研究表明RA会导致一般的生长迟缓。此外，它会导致小头畸形，颅裂，心脏肿瘤，前肢诱导，直中继。畸形程度取决于发展阶段和RA浓度，是由于高浓度和早期阶段的畸形增加。在早期用10mg/mL处理的胚胎中观察到的显着影响。结论。引用本文。作者。此外，HH8和HH10中RA的作用比在HH15时注射的胚胎和HH18的胚胎的作用更加清晰。这项研究表明，以高于确保正常胚胎发育所必需的剂量的外源性RA治疗会导致严重异常。这表明对类风湿关节炎的胚胎反应非常敏感，尤其是在胎儿神经发生过程中。视黄酸对鸡胚胎发育的影响。Alq J Med App Sci。2023; 6（2）：650-660。 https://doi.org/10.5281/zenodo.10015147在多细胞生物，细胞命运和行为的开发过程中引入了几种形态，其作品以精确的梯度调节。视黄酸（RA）是有助于脊椎动物胚胎发展的重要形态学。它是由中胚层组织中的普provicimin A制成的，其中包括视网膜脱水酶家族的成员[1,2]。ra和其他类维生素A及其生理代谢产物对模式发育产生强大的影响，并且可能是调节胚胎发育的形态学之一[3-6]。
标题：ECARTV5的多中心开发和预期验证：梯度增强机器学习预警得分作者：Matthew M. Chu
6 Department of Medicine, Loyola University Medical Center, Chicago, IL 7 Department of Emergency Medicine, University of Wisconsin-Madison, Madison WI 8 BayCare, Clearwater, FL 9 Department of Medicine, Yale University, New Haven, CT Corresponding author: Matthew M Churpek, MD, MPH, PhD Email: mchurpek@medicine.wisc.edu Financial support used for the study: This work was supported by funding根据其研究创新与风险投资部（DRIVE）的一部分，来自美国国立卫生研究院（PI：MMC； R01HL157262）和生物医学高级研发局（Barda），作为其研究创新与风险投资部（DRIVE）的一部分。披露和利益冲突：Drs。Churpek和Edelson是获得患者风险评估专利（US11410777）专利的发明者，并从芝加哥大学获得此知识产权的特许权使用费。Edelson博士受雇，并在Agilemd拥有股权，该股份销售和分发Ecart。关键字：预警评分；临床恶化；机器学习；快速响应系统；人工智能抽象词计数：283主要文字字数：2,999