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数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
量子点条形码与微流体和信号处理的融合，用于多路复用高通量传染病诊断
通过纳米和微技术（量子点和微流体）的融合，我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证，我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病（即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV）血清生物标志物的能力，样本量少（<100 µ L），速度快（<1 小时），灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度，交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统，这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
PRO00559 14/07/2023 项目和流程官员 0 MED03518 01/08/2023 数据库经理 4 MED03547 14/06/2023 教学研究员（质量保证） 0 MED
蛋白质结构和遗传变异建模生物信息学软件开发人员（2 个岗位） 0 FOG00792 09/05/2023 暑假接待组长 0 MED03589 20/05/2023 项目经理 0 ENG02397 28/07/2023 项目经理 2 ENG02307 21/06/2023 研究助理 75 MED03612 07/06/2023 患者安全研究助理 1 ENG02379 14/06/2023 研究助理 24 ENG02509 04/06/2023 研究助理 1 MED03753 21/06/2023 研究助理 1 PRO00879 01/10/2023 员工关系管理员 10 ENG02434 16/06/2023 研究助理 10 MED03749 10/08/2023 Julia Anderson Helix 中心实习生 0 ENG02524 03/10/2023 研究助理 13 PRO00662 27/06/2023 员工关系管理员 0 ENG02477 14/06/2023 研究助理 1 NAT01392 11/09/2023 格兰瑟姆研究所联合主任 – 气候变化与环境 2
量子过程的热力学实现
摘要：对小规模系统的热力学的最新理解已使对固定输入状态实施量子过程的热力学要求的表征。在这里，我们将这些结果扩展到构建给定过程的最佳通用实现，即即使在许多独立且相同分布（I.I.D.）重复该过程。我们发现，这种实用的最佳工作成本率是由过程的热力学能力给出的，该过程的热力学能力是单字母和添加剂定义为输入和输出输出之间热状态的相对熵的最大差异。除了是量子通道的反向香农定理的热力学类似物之外，我们的结果还引入了量子典型性的新概念，并提出了凸出方法的热力学应用。
使用高斯进程回归机器学习模型的Flyrock投掷预测
I.引言Flyrock是爆炸启动时远离采矿区的岩石质量。通常考虑的第一个参数是：负担，爆炸孔直径，深度，粉末因子间距，茎，爆炸性材料类型和sub-drill在Flyrock预测期间是可控参数。此外，爆炸工程师无法影响的岩石性能是无法控制的参数，例如压缩间距和岩石的拉伸强度。因此，爆炸工程师必须更改第一个参数，以最大程度地减少flyrock掷距离。设计了各种经验方程，以设想由爆破操作[1]，[2]产生的fly架。经验模型是根据flyrock上的几个现场实验的有效参数开发的，即孔直径，爆炸性，茎，负担的密度，弹出材料，粉末因子和孔长度的初始发射速度。因此，这些经验方程的性能预测能力在许多情况下不是很有效[2]，[3]。
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。
复合材料：建模，加工和表征
问题主机DOF 3D DOF主机/3D误差变量和收敛模式非均匀性动脉粥样硬化斑块 - 光束23529 761244 3％3％3％tranverse轴向应变，宿主 - > 3D复合cection cection cection spar - 光束89175 227675 2276739 4％25％25％25％25％25％25％的Edge Edge Ender-Ender 7 3D-3D-3D-3D-3D-3D-> - > 4560150 3% 30% Free-edge failure index, 3D -> HOST Composite notched specimen – Plate 10000 10000000 0.1% 3% Tensile peak stress, HOST -> 3D Multilayered beam – Beam 23595 63210 37% 0.4% Plastic strain, HOST -> 3D Double-swept blade – Beam 13200 203808 6% 1% Natural frequencies, HOST -> 3D Viscoelastic beam – Beam 5475 56400 10% 5% Modal loss factor, HOST -> 3D Randomly distributed RVE – Beam 13642 31524 43% 2% Local shear strain, HOST -> 3D Lattice structure – Beam 13584 617580 2% 1% Displacement, HOST -> 3D Three-point bending of a sandwich beam – Beam 14229 201504 1% 0% Transverse stress, HOST -> 3D Low-velocity impact on a bi-metallic plate – Plate 10659 856251 1% 16% Plastic strain, 3D -> HOST Large deflections in asymmetric cross-ply beams – Beam 5124 573675 1% 7% Shear stress, HOST -> 3D Disbonding in sandwich beams – Beam 41160 171888 24% 1% Peak load, HOST -> 3D Curing of a composite part –梁16569 599571 3％0％弹簧斜角，3D->主机
招聘过程中使用人工智能的道德规范
人工智能 (AI) 正在改变企业处理招聘和聘用流程的方式。随着组织越来越多地转向使用 AI 来简化招聘流程，围绕其使用的道德考虑变得越来越重要。虽然 AI 可以提供减少偏见和提高效率等好处，但它也引发了对隐私、公平和问责制的担忧。本研究论文的目的是探讨在招聘过程中使用 AI 的道德考虑，并确定确保合乎道德的 AI 招聘实践的最佳实践。AI 是指开发可以执行通常需要人类智能的任务（例如决策和解决问题）的计算机系统。在招聘方面，AI 算法可用于扫描简历、进行就业前评估和分析视频面试以识别潜在候选人。AI 有可能通过识别高质量候选人并减少招聘所需的时间和资源来改善招聘结果。然而，在招聘中使用人工智能也引发了与隐私、公平和问责相关的道德问题。