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数据网格参考架构 (DMRA) 首席数字...
• 为各利益相关者提供通用语言 • 在解决方案实施之间开发连接点 • 支持根据经过验证的参考架构 (RA) 验证解决方案 • 鼓励遵守通用模式 DMRA 是从企业级角度开发的，以支持国防部在数据、分析、基础设施和人工智能 (AI) 活动中的统一方法。它使用战略方法来指导国防部的分散数据管理行动，如国防部数据、分析和人工智能采用战略中所述，以加速和扩展决策优势成果，以实现国防部的数字化转型目标。 如图 1 顶部所示，DMRA 支持两个国防部任务领域：董事会会议室和战场。这些任务领域的参与者可能是人类或机器，他们需要网格右侧的功能。这种需求触发网格参与者通过遵循一些行动路径组合（例如左侧的行动路径）来开发能力。这些参与者和行动指导识别 DMRA 的董事会会议室和战场用例。
MagicClay：利用生成神经场雕刻网格
神经场领域的最新发展为形状生成领域带来了非凡的能力，但它们缺乏关键特性，例如增量控制——这是艺术创作的基本要求。另一方面，三角形网格是大多数几何相关任务的首选表示形式，它提供了高效且直观的控制，但并不适合神经优化。为了支持下游任务，先前的研究通常提出一种两步法：首先使用神经场生成形状，然后提取网格进行进一步处理。在本文中，我们引入了一种混合方法，该方法能够始终如一地维护网格和有向距离场 (SDF) 的表示形式。基于这种表示形式，我们引入了 MagicClay——一种艺术家友好的工具，可根据文本提示雕刻网格区域，同时保持其他区域不变。我们的框架在形状优化的每个步骤中都仔细有效地平衡了表示形式和正则化之间的一致性；基于网格表示形式，我们展示了如何以更高的分辨率和更快的速度渲染 SDF。此外，我们运用可微分网格重建领域的最新成果，根据 SDF 的指示，在网格中根据需要自适应地分配三角形。通过已实现的原型，我们展示了比现有技术更出色的生成几何体，以及新颖的一致性控制，首次实现了对同一网格进行基于提示的顺序编辑。
使用数据网格转换您的公共部门组织
云数据治理和目录可提供全合一的数据发现，数据目录，数据治理，数据谱系和对受信任数据的访问，从而很容易找到相关的数据资产并了解其关系。多亏了Informatica的Claire®AICopilot功能，域团队可以轻松提取，索引和从分布式来源分类为集中式目录。此目录可以用作整个数据网格数据资产的常见元数据平台。自动数据发现还允许域独立集成，分类和发布其数据资产。，它可以在促进协作和重用的同时控制域的可见性和可访问性。
梅谢里亚科夫信息技术实验室
• 超融合软件定义系统 • 分层数据处理和存储系统 • 可扩展解决方案按需存储 • 总峰值性能：1.7 PFlops DP • 基于 NVIDIA Tesla V100&A100 的 GPU 组件 • 基于 RSC“Tornado”液体冷却解决方案的 CPU 组件 • 俄罗斯最节能的中心（PUE = 1,06） • 存储性能 >300 GB/s
底物浓度（葡萄糖）对乙醇发酵的影响继续以固定的固定床发酵剂的固定床发酵剂的2/3网格浮石锚固尺寸
摘要。对乙醇的需求始终需要与乙醇生产相关的发展，尤其是通过发酵过程产生的乙醇，既在原材料和过程方面都开发。乙醇发酵过程继续存在问题，其中一个是洗净或将微生物携带到产品流中，这导致微生物的数量继续减少发酵罐。解决清洗问题的一种方法是首先将微生物束缚在锚固培养基（固定的细胞）上，然后选择合适的发酵罐类型。本研究的目的是确定葡萄糖浓度的影响，最佳条件对乙醇发酵过程的影响继续持续使用固定的细胞固定床发酵剂，以使产生的乙醇浓度和产量乙醇的价值以及仍然携带到产品流中的微生物的百分比。根据研究的结果，在停留时间为2天，乙醇浓度为1.20％v/v获得了最佳条件，发酵乙醇的产量为37.75％w/w，在150g/l的葡萄糖饲料浓度下释放的细胞数量为0.45％。发酵是在固定细胞的条件下使用酿酒酵母类型的微生物进行的。在这项研究中，被认为固定的变量是147m列高度的膨胀高度，温度为25-30 0 C和1 2
通过新方法测量单层独立网格在不同毛细管压力下的渗透性
网状芯的渗透性对于各种应用都很重要，包括两相传热。然而，人们对单层、独立式网状芯（两侧都有液气界面）的渗透性的理解有限。本文提出了一种新颖且更简单的方法来确定独立芯的渗透性并将其应用于代表性网格。该方法包括通过升高来修改毛细管压力，并同时测量渗透性以确定渗透性-毛细管压力关系。当应用于经过表面清洁的平纹铜网时，发现渗透性随着去离子水的毛细管压力的增加而降低。本文提出了一种维度分析，以将此数据推广到具有类似编织和流体的其他网格尺寸。基于达西定律与测量数据拟合的解析函数的结合，对网格在应用中的行为进行了建模，并根据获得的毛细管压力-渗透率关系进行了参数研究，以研究液体在不同驱动压力、输送长度和液体粘度下通过网格的表观速度。这项研究为网格芯的输送特性提供了宝贵的见解，并可能应用于电子冷却、电化学设备和流体净化技术等领域。
补充材料：可探索的网格变形子空间来自非结构化3D生成模型
我们的边界条件以64个节点为各个粒子，将潜伏的Z𝑖连接到Z𝑗。为了计算我们从网格M𝑖切换到网状M𝑗的点，我们首先计算两个变形序列：一个从m𝑖到m𝑗，另一个M𝑗转到M𝑖。给定这两个网格序列，我们可以确定网格之间的倒角距离最小的时间𝑡∗。我们在围绕𝑡= 0的中心的变形序列的小节中找到了最佳开关点。5，即我们不采用切换点，例如，𝑡= 0。01，而是我们仅考虑[0中的𝑡值。35，0。65]。这是为了防止过度扭曲边界条件。通过扩张多线的两侧进行重新映射，以便将𝑡∗精确地映射到𝑡= 0。5。因此，所有开关点的边界都可以通过标准的Voronoi图可视化。
计算流体动力学各向异性网格自适应十年进展
在科学计算中，网格被用作所考虑的数值方法的离散支持。因此，网格极大地影响了数值方法的效率、稳定性和准确性。各向异性网格自适应的目标是生成适合应用和数值方案的网格，以获得最佳解决方案。因此，这是一个活跃的研究领域，正在不断进步。这篇评论文章提出了自 2000 年以来 INRIA Gamma3 团队在应用于计算流体动力学中无粘性流动的各向异性网格自适应领域的研究活动的综合。它展示了这一时期理论和数值结果的演变。最后，讨论了未来十年的挑战。
通过直接整合到电池电池中的原位预定
摘要：基于硅（SI）的阳极由于其高理论能力（〜3600 mAh/g）而对下一代锂（Li） - 离子电池都有希望。然而，它们在第一个周期中从初始固体电解质相（SEI）形成中遭受了大量的容量损失。在这里，我们提出了一种原位预定方法，将Li金属网格直接集成到细胞组件中。一系列LI网格被设计为预先构想试剂，这些试剂适用于电池制造中的SI阳极，并自发地添加了电解质。li网格的各种孔隙率构成预定的量相当于控制预定程度。此外，图案的网格设计增强了预定的均匀性。具有优化的预定量，基于SI的原位预定型完整细胞显示150个周期的容量> 30％的能力提高。这项工作提出了一种提高电池性能的便捷预定方法。关键字：锂离子电池，预定，硅阳极