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牺牲性细丝的一种打印和配合策略可实现
根据矩阵和细胞密度，大于0.6-1 mm的人造3D组织模型存在着关键的挑战。根据Grimes等人报道的3D球体的体外测量。[4]，通过实验观察到氧扩散距离的上限为232±22 µm。在较大的组织模型中，渗透无法通过渗透来确保氧气和养分的供应，从而导致坏死核心产生。[5]在体内，血管系统通过分支到较小的血管和毛细血管的大型动脉的复杂网络来保证营养供应。[6]要超过人造组织或基于细胞的ORGA-NOID，超过一定厚度，有必要产生微通道网络，以通过供应氧气和养分来保持细胞的生存。微通道网络必须灌注
AS 和 A 级生物学 9700/42 试卷 4 A 级结构化问题 2022 年 10 月/11 月
在低温法中，不需要将催化淀粉水解的酶添加到淀粉悬浮液中。使用相同酵母物种的转基因 (GM) 菌株。转基因酵母菌株具有允许细胞产生 α-淀粉酶和葡糖淀粉酶并将这些酶附着到细胞表面膜外表面的基因。将转基因酵母细胞添加到加热到 80°C 的淀粉中，并在厌氧条件下维持以产生乙醇。
可构想的介电启用结构化mems和2.5D / 3D键合系统< / div>
Materials • Substrate: 200mm Silicon • Adhesion Promoter: AP9000C • Dielectric: CYCLOTENE TM 6505 Dielectric (positive tone) Bonding Evaluation 1) Priming with AP9000C: 200mm Wafer Track • 2000rpm spin coat, 150˚C/60sec 2) Spin Coat: 200 mm Wafer Track • 1250 rpm/45 sec targeting 5.5 um after development • 90˚C/90秒3）曝光工具：掩模对准器•ABCD面膜平方柱（1-300 UM功能）•20 UM接近差距4）曝光后延迟延迟：〜15分钟5）开发：200mm Wafer Track
结构化稳健综合在柔性飞机颤振抑制中的应用
摘要 — 本文介绍了一种针对具有参数和动态不确定性混合的系统的结构化鲁棒控制设计方法。所提出的方法在分析步骤和综合步骤之间交替进行。在分析步骤中计算参数不确定性的样本，从而产生一组仅包含动态不确定性的不确定系统。然后在此不确定模型阵列上合成控制器。此合成步骤本身涉及交替为每个不确定系统构建 D 尺度和为整个缩放对象集合调整单个控制器。控制器调整是使用结构化控制设计技术执行的。所提出的方法用于设计柔性飞机的颤振抑制控制器。飞机动力学由高保真度和降阶模型描述。颤振抑制的设计目标是在存在混合不确定性的情况下实现鲁棒稳定性。所提出的结构化设计方法产生了一个低阶线性时不变 (LTI) 控制器，可将颤振速度提高 15%。提供了额外的鲁棒性分析和高保真模拟来评估控制器性能。
结构化稳健综合在灵活飞机颤振抑制中的应用
摘要 — 本文介绍了一种针对具有参数和动态不确定性混合的系统的结构化鲁棒控制设计方法。所提出的方法在分析步骤和综合步骤之间交替进行。在分析步骤中计算参数不确定性的样本，从而产生仅包含动态不确定性的不确定系统阵列。然后在这个不确定模型阵列上合成控制器。此合成步骤本身涉及为每个不确定系统构建 D 尺度和为整个缩放对象集合调整单个控制器之间的交替。控制器调整使用结构化控制设计技术执行。所提出的方法用于设计柔性飞机的颤振抑制控制器。飞机动力学由高保真模型和降阶模型描述。颤振抑制的设计目标是在存在混合不确定性的情况下实现稳健稳定。所提出的结构化设计方法产生了一个单一的、低阶的、线性时不变 (LTI) 控制器，可将颤振速度提高 15%。提供了额外的稳健性分析和高保真模拟来评估控制器性能。
高度结构化和稀疏的线性变换
我们引入了一种名为 De formable Butterfly (DeBut) 的新型线性变换，它概括了传统的蝴蝶矩阵，可以适应各种输入输出维度。它继承了传统蝴蝶从细粒度到粗粒度的可学习层次结构，当部署到神经网络时，DeBut 层中突出的结构和稀疏性构成了一种新的网络压缩方法。我们将 DeBut 用作标准全连接层和卷积层的直接替代品，并证明了其在均质化神经网络方面的优势，并使其具有轻量级和低推理复杂度等优良特性，同时不影响准确性。DeBut 层的无数变形所带来的自然复杂性-准确性权衡也为分析和实践研究开辟了新的空间。代码和附录可公开获取：https://github.com/ruilin0212/DeBut 。
结构化稳健综合在柔性飞机颤振抑制中的应用
摘要 — 本文介绍了一种针对具有参数和动态不确定性混合的系统的结构化鲁棒控制设计方法。所提出的方法在分析步骤和综合步骤之间交替进行。在分析步骤中计算参数不确定性的样本，从而产生一组仅包含动态不确定性的不确定系统。然后在此不确定模型阵列上合成控制器。此合成步骤本身涉及交替为每个不确定系统构建 D 尺度和为整个缩放对象集合调整单个控制器。控制器调整是使用结构化控制设计技术执行的。所提出的方法用于设计柔性飞机的颤振抑制控制器。飞机动力学由高保真度和降阶模型描述。颤振抑制的设计目标是在存在混合不确定性的情况下实现鲁棒稳定性。所提出的结构化设计方法产生了一个低阶线性时不变 (LTI) 控制器，可将颤振速度提高 15%。提供了额外的鲁棒性分析和高保真模拟来评估控制器性能。
了解元数据和机器：使用新颖的结构化数据库活动教学
摘要：机器使用需要进行核对，分类和处理的元数据的复杂系统生产和操作。许多学生缺乏元数据的经验，并且对此有足够的了解，无法将其作为数据素养技能的一部分。本文介绍了一种教育和互动数据库活动，旨在教授本科生沟通学生有关结构化数据的创建，价值和逻辑。通过一组虚拟教学视频和交互式可视化，本文描述了学生如何获得结构化数据的经验并运用该知识成功地查找，策划和对媒体文物的数字档案进行分类。教学活动，教材和档案馆得到了促进并安置在称为数字生活结构（Fabricofdigitallife.com）的在线资源中。我们结束了讨论活动与人机交流的新兴领域的相关性。
通过结构化的光系统及其在再制造行业中的应用
摘要直接能量沉积（DED）过程利用激光能量融化金属粉末并将其存放在基板上，以生产复杂的金属零件。这项研究被用作修复二手零件的再制造和维修过程，从而减少了制造业中不必要的废物。但是，修复过程中可能会产生缺陷，例如孔隙率或颠簸的形态缺陷。传统上，操作员将使用实验设计（DOE）或仿真方法来了解打印参数对印刷部分的影响。有几个影响因素：激光功率，扫描速度，粉末进料速度和对峙距离。每个DED机器在实践中都有不同的设置，这导致打印结果的一些不确定性。例如，在不同的DED机器中可以改变喷嘴直径和激光类型。因此，假设如果可以实时监控打印过程，则修复可能更有效。在这项研究中，使用结构化的光系统（SLS）来捕获印刷过程的层面信息。SLS系统能够以10 µm的高分辨率进行3D表面扫描。鉴于对零件的初步扫描并允许对每一层信息进行实时观察，要确定需要存放多少材料。一旦找到缺陷，DED机器（混合机器）将更改工具并删除有缺陷的层。修复后，应用无损方法计算机断层扫描（CT）检查其内部特征。在这项研究中，使用316L不锈钢的DED机器来执行维修过程以证明其有效性。实验室构建的SLS系统用于捕获每个层的信息，并为质量评估提供了CT数据。新颖的制造方法可以提高DED维修质量，减少维修时间并促进维修自动化。将来，在制造行业中使用巨大的潜力来修复用过的零件，并避免购买新零件所涉及的额外费用。