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金属结构的光致发光理论
图1：无等值的电子孔重组（左）和CW泵送（右）下的非平衡电子分配。在两个面板中，费米水平都用水平，黑色虚线在能量µ f处描绘。右图：通过从泵浦光束吸收频率ωL的光子通过吸收光子，将低能电子升级为在费米水平上。这些热电子及其相应的热孔的积累受到平衡的松弛限制，这主要是由于电子电子相互作用。在固定方案中，激发与松弛之间的竞争产生了稳定的热电子和孔（红线），各自的职业概率k n和1 -k n。左图：两个电子孔（E-H）重组事件的方案，一个高于费米水平的一个，一个是通过电子的非平衡分布来实现的。相应的状态职业概率由蓝色虚线表示。请注意，k n〜0的夸张值。2已用于简化说明，当逼真的值为k n〜 i l /（10 11 w.cm -2）时，样品处的泵浦强度。请参阅非平衡分布的分析形式的方法和k n的解释。
飞机结构疲劳 - DTIC
防止疲劳失效的设计程序是经验性的，不幸的是，它们会取得不同的结果。在大多数实际情况中，有各种替代程序，只能相对评估。为简明起见，本书仅选择了飞机设计师在编写手稿时使用的一些程序进行讨论。希望能够取得许多改进。因此，此处提供的数据和程序应被视为设计考虑的起点，而不是不可违反的规则。本书计划为防止疲劳失效的工程提供有用的背景。本书的任何部分都无意免除工程师始终使用最佳可用信息来提供结构可靠性的挑战和责任。
用CFRP
世界各地的钢结构都容易在其使用寿命期内恶化。这种恶化可以分别由疲劳负荷和极端天气条件引起的裂缝和腐蚀引起的钢构件的潜在强度和刚度。此外，在设计和施工阶段可能会出现缺陷。进行钢结构改造的常规方法是使用焊缝或螺栓连接到结构的钢板[1]。但是，这种方法呈现出缺点，包括焊接施加的残余应力，这可能会对结构造成新的损害[2，3]。此外，钢板容易受到腐蚀的影响，其重量重量在安装过程中构成了挑战[4，5]。另外，将外部粘结碳纤维增强聚合物（CFRP）的应用可以提供耐用的解决方案来应对这些挑战[6，7]。CFRP材料的高强度重量比和耐腐蚀性在选择改造钢组件的选择中具有重要作用[8-10]。近年来，高级复合材料的应用在改造民用基础设施方面已获得接受。在这些类型的材料中，CFRP和石墨纤维增强聚合物（GFRP）已得到很好的确定[11]。但是，由于其强度较高，CFRP表现出优于GFRP的优势。研究表明，CFRP改造系统可以有效地增强钢构件的弯曲能力并延长其疲劳寿命[4，12 - 32]。CFRP根据其弹性模量分类为低模量（LM），正常模量（NM）或中间模量（IM），高模量（HM）和超高模量（UHM）。没有一种一致的方法来表征每个类别的弹性模量范围。但是，它可以相对于表1所示的钢弹性模量表示[33]。
钢结构延性设计
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SOA结构第2023章
在考虑小型航天器结构时，材料选择至关重要。必须满足物理性能（密度，热膨胀和辐射抗性）和机械性能（模量，强度和韧性）的要求。典型结构的制造涉及金属和非金属材料，每种材料都提供优势和缺点。金属倾向于更均匀和各向同性，这意味着在每个点和每个方向上的特性都相似。非金属（例如复合材料）是不均匀的，并且根据设计是各向异性的，这意味着可以将属性量身定制为方向载荷。最近，基于树脂或基于光聚合物的AM已足够进展以创建各向同性零件。一般而言，结构材料的选择受到航天器的操作环境的约束，同时确保了足够的发射和操作负荷利润。审议必须包括更具体的问题，例如热平衡和热应力管理。有效载荷或仪器对挤压和热位移的敏感性。
非人类灵长类动物中的突触核蛋白结构
多巴胺能神经元细胞死亡，与细胞内-突触核蛋白（ -syn） - 富含蛋白质聚集体[称为“ Lewy Bodies”（LBS）]，是帕金森氏病（PD）的良好特征。从多个实验模型中获得的许多证据表明， -syn在PD发病机理中发挥了作用，不仅是病理学的触发因素，而且是通过病理扩散的疾病进展的介体。在这里，我们使用了一种基于机器学习的方法来识别由来自PD患者衍生的不同 -Syn致病结构引起的猴子中神经退行性的独特特征。出乎意料的是，我们的结果表明，在非人类灵长类动物中，少量的奇异 - syn聚集体与LBS中存在的较大的淀粉样蛋白原纤维一样有毒，从而增强了该物种中临床前研究的需求。此外，我们的结果提供了支持PD的真实多因素性质的证据，因为多种原因可以引起多巴胺能神经变性的类似结果。
心脏结构的进步细分
背景：心脏结构的分割是评估成像心脏的重要步骤。人们对霍蒂智能（AI）方法（尤其是深度学习（DL））的兴趣越来越大，可用于自动化这一过程。现有的心脏分割的AI方法主要集中在心脏MRI上。这项系统的审查旨在评估监督DL工具的性能和质量，以分割CT的心脏结构。方法：搜索EMBASE和MEDLINE数据库，以确定2013年1月1日至2023年12月4日的相关研究。2013年1月1日之后发表在同行评审期刊上的原始研究有资格纳入，如果他们提供了基于DL的基于DL的工具，用于对CT上的心脏结构进行分割和非冠状大船只的分割。从合格研究中提取的数据包括有关被分割的心脏结构，研究位置，DL体系结构和报告的性能指标，例如骰子相似性系数（DSC）。使用清单的医学成像中的人工智能清单评估了纳入的研究的质量（主张）。结果：包括2020年以后发表的18项研究。The DSC scores median achieved for the most commonly segmented structures were left atrium (0.88, IQR 0.83 – 0.91), left ventricle (0.91, IQR 0.89 – 0.94), left ventricle myocardium (0.83, IQR 0.82 – 0.92), right atrium (0.88, IQR 0.83 – 0.90), right ventricle （0.91，IQR 0.85 - 0.92）和肺动脉（0.92，IQR 0.87 - 0.93）。与索赔的研究合规性是可变的。特别是，只有58％的研究表明符合数据集说明标准，大多数研究未在外部数据（81％）上测试或验证其模型。结论：监督的DL已应用于CT上各种心脏结构的分割。大多数表现出与DSC值测量的相似性能。现有研究受到培训数据集的规模和性质的限制，对地面真相注释的描述不一致以及在外部数据或临床环境中缺乏测试。
Kwok Kin Wing教授
课程材料将作为群众讲座和小组监督教程和实验室会议的组合交付。讲座将提供所需的知识，而教程和实验室会议则允许学生获得不同算法的编程实践经验。课程将使用书面和编程作业。书面作业可帮助学生发展分析和设计技能，而编程任务则强调实施技能。