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机械系统预测和健康管理 (PHM) 中采用的人工智能 (AI) 算法的性能指标
摘要。近年来，人工智能 (AI) 算法在预测和健康管理 (PHM) 领域的应用研究，特别是用于预测受状态监测的机械系统的剩余使用寿命 (RUL) 的研究，引起了广泛关注。为 RUL 预测建立置信度非常重要，这样可以帮助运营商和监管机构就维护和资产生命周期规划做出明智的决策。在过去十年中，许多研究人员设计了指标或指标来确定 AI 算法在 RUL 预测中的性能。虽然大多数常用的指标（如平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE) 等）都是从其他应用程序中改编而来的，但一些定制指标是专门为 PHM 研究而设计和使用的。本研究概述了应用于机械系统 AI 驱动的 PHM 技术的关键绩效指标 (KPI)。它介绍了应用场景的详细信息、在不同场景中使用特定指标的适用性、每个指标的优缺点、在选择一个指标而不是另一个指标时可能需要做出的权衡，以及工程师在应用指标时应该考虑的一些其他因素。
关于石墨和钻石中的摩擦机制
*通讯作者摘要。提出了石墨摩擦模型。在此模型中，摩擦过程被描述为表面层弹性变形的过程。此外，包含3-5个原子单层的纳米层，根据Griffiths方案的弹性和迅速崩溃，形成像固体润滑剂这样的层。接下来，中层进入摩擦过程。如果石墨的摩擦被认为与粘性液体的摩擦相似，那么从这种方法中可以得出摩擦取决于运动速度，其结构与贝纳德细胞相似，这意味着发生自组织和摩擦协同作用。不能使用通常的Amonton定律或基于流体动力学理论来解释石墨的摩擦，这是由于它与溶液的粘度相关的事实，其理论尚未完成。由于其表面的重建，亚稳态钻石的表面层变成石墨，其摩擦系数为相同的值k≈0.1。如果您卸下了亚稳态钻石的表面层，即将其变成钻石，然后其摩擦系数为k≈0.6。关键字：石墨，钻石，摩擦，表面，自组织，协同学，速度，润滑，弹性。简介
混合材料的微观结构与力学性能...
摘要：在本研究中，我们提出了一种混合制造工艺来生产高质量的 Ti6Al4V 零件，该工艺结合了增材粉末激光定向能量沉积 (L-DED) 用于制造预制件，随后的热锻作为热机械加工 (TMP) 步骤。在 L-DED 之后，材料在两种不同的温度 (930 ◦ C 和 1070 ◦ C) 下热成型，随后进行热处理以消除应力退火。在小子样本上进行拉伸试验，考虑到相对于 L-DED 构建方向的不同样本方向，并产生非常好的拉伸强度和延展性，类似于或优于锻造材料。所得微观结构由非常细粒、部分球化的 α 晶粒组成，平均直径约为 0.8–2.3 µ m，位于 β 相基质内，占样本的 2% 至 9%。在亚β转变温度范围内锻造后，典型的 L-DED 微观结构不再可辨别，并且增材制造 (AM) 中常见的拉伸性能各向异性显著降低。然而，在超β转变温度范围内锻造会导致机械性能的各向异性仍然存在，并且材料的拉伸强度和延展性较差。结果表明，通过将 L-DED 与 Ti6Al4V 亚β转变温度范围内的热机械加工相结合，可以获得适用于许多应用的微观结构和理想的机械性能，同时具有减少材料浪费的优势。
通常是绝缘子，在新的理论模型中受到较大应变
机械工程是一门具有悠久技术创新历史的学科，它是以数字化，连通性和智能为特征的新技术突破浪潮的边界。机械工程学的MSC拥有世界一流的教职员工，设施和严格但灵活的课程，为结构，动态和控制措施的基本理论奠定了坚实的基础，并为学生提供了分析，设计，生产，生产和服务各种产品和系统的最新工具。
Aade-17-NTCE-033使用机械特异性能量...
机械特异性能量（MSE）现在是量化岩石切割效率的众所周知的概念。由于其简单性，在过去几年中，通过电子钻井记录器，其利用率已大大增加，尤其是在非常规的井中，以优化钻井过程并最终降低成本。典型的用途是将MSE与岩石强度进行比较，以查看是否在位使用了适量的能量，而不是在其他地方浪费或分散。但是，单独的MSE无法确定钻井效率是否是由于岩石硬度的变化，或者是由于振动或钻头磨损或钻头造成的。本文提出了一种新方法，使能够填补空白，将MSE与钻孔强度（DS）结合起来，以检测功能障碍，例如振动或磨损。
CD30分子在淋巴瘤中的作用和治疗靶向机理
目前，淋巴瘤的治疗已经进入了精密医学时代，CD30作为跨膜蛋白，已成为帮助诊断和制定淋巴瘤治疗计划的重要标志。该蛋白在各种类型的淋巴瘤中广泛表达，可以通过核因子K B（NF-K B），有丝分裂原激活的蛋白激酶（MAPK）和其他途径发挥作用，并最终导致CD30表达的上调，从而使肿瘤细胞具有生存优势。brentuximab vedotin（BV）作为靶向CD30的抗体 - 药物缀合物（ADC），是CD30+淋巴瘤患者中最明显提高生存率的首批新药之一。但是，CD30的生物学功能尚未完全阐明。因此，本综述强调了CD30介导的肿瘤促进机制和调节CD30表达的分子因子。我们希望对CD30生物学有更好的了解将为临床治疗提供新的见解，并改善淋巴瘤患者的生存和生活质量。
PharmAML：创建一个机器学习过程来分析动作机理＆
●随机森林：一种合奏学习算法，该算法构建了多个决策树并结合了输出以提高准确性并减少过度效果。●XGBoost：像随机森林一样，XGBoost是一种集合学习算法，但它使用梯度提升来依次构建决策树，在每个步骤上纠正错误，以提高准确性和效率。●KNN：一种基于实例的学习算法，该算法基于其K最近的K最近邻居的多数类或通过平均值来预测值。●XGBlend：我们创建的XGBoost模型！将标准神经网络与XGBoost体系结构相结合，以提高算法处理的速度。●1D-CNN：使用卷积层将每一行视为1D序列的卷积神经网络，以捕获特征相互作用并提取图案，以提高预测性能。●TABNET：专为表格数据而设计的深度学习模型，利用注意机制动态选择相关特征，从而实现可解释性和有效的学习。
纳米晶体和无定形钙来自废物贝壳的碳酸钙通过球铣削机械化学工艺
摘要：纳米晶钙碳酸钙（CACO 3）和无定形可CACO 3（ACC）是越来越多的技术兴趣的材料。如今，它们主要是由稳定剂存在的Caco 3试剂湿反应产生的。 但是，最近发现可以通过计算机来产生ACC。 方解石和/或arogonite是由ACC前体形成的软体壳的矿物相。 在这里，我们调查了以潜在的工业规模转换的可能性，即从废物软体动物贝壳中转换为纳米晶体Caco 3和ACC的生物性可可3（BCC）。 使用了水产养殖物种的废物贝壳，即使用牡蛎（Crassostrea gigas，低毫克方解石），扇贝（Pecten jacobaeus，Medive-mg方解石）和蛤（Chamelea Gallina，Aragonite）。 通过使用不同的分散溶剂和潜在的ACC稳定剂来进行球铣削过程。 使用了结构，形态和光谱表征技术。 结果表明，机械化学过程产生了晶体域大小和ACC结构域的形成的降低，而ACC域的形成是在微覆盖骨料中共存的。 有趣的是，BCC的行为与地球CACO 3（GCC）的行为不同，在较长的铣削时间（24小时）时，ACC重新延伸为结晶阶段。 在机械化学处理的BCC的各种环境中的衰老产生了方解石和aragonite的混合物，以特异性的质量比，而GCC的ACC仅转化为方解石。 ■简介如今，它们主要是由稳定剂存在的Caco 3试剂湿反应产生的。但是，最近发现可以通过计算机来产生ACC。方解石和/或arogonite是由ACC前体形成的软体壳的矿物相。在这里，我们调查了以潜在的工业规模转换的可能性，即从废物软体动物贝壳中转换为纳米晶体Caco 3和ACC的生物性可可3（BCC）。使用了水产养殖物种的废物贝壳，即使用牡蛎（Crassostrea gigas，低毫克方解石），扇贝（Pecten jacobaeus，Medive-mg方解石）和蛤（Chamelea Gallina，Aragonite）。通过使用不同的分散溶剂和潜在的ACC稳定剂来进行球铣削过程。使用了结构，形态和光谱表征技术。结果表明，机械化学过程产生了晶体域大小和ACC结构域的形成的降低，而ACC域的形成是在微覆盖骨料中共存的。有趣的是，BCC的行为与地球CACO 3（GCC）的行为不同，在较长的铣削时间（24小时）时，ACC重新延伸为结晶阶段。在机械化学处理的BCC的各种环境中的衰老产生了方解石和aragonite的混合物，以特异性的质量比，而GCC的ACC仅转化为方解石。■简介总而言之，这项研究表明，BCC可以产生纳米晶CaCO 3和具有物种特异性特征的ACC复合材料或混合物。这些材料可以扩大从医学到材料科学的CACO 3的应用程序的广泛领域。
下一代RTG：作为覆盖服务的流动性节省机制
今天，银行仅根据自己的付款就可以根据自己的付款来制定付款提交的独立决定。许多人使用钝技术（例如，节流），尽管有些银行开始利用更高级，细微的方法，例如付款重新方程。尤其是在银行使用钝技术而无需协调的情况下，这可能会导致有害效果，这些效果被频繁监控和吞吐量指南等工具缓解。4这种新模型可大大改善这种情况，不需要高级功能，例如在RTGS级别排队，仓库或僵局解决方案 - 允许中央银行运营商专注于为中央银行和解帐户提供弹性的核心服务。