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从头算描述符和机器学习方法的组合，用于预测β-矩阵Ti合金中可塑性机制
探空术比所谓的BO-MD方法更有效，可实现82％的预测准确性，而BO-MD方法在同一数据集上导致52％的正确预测。此外，还产生了四个新的合金组成来验证模型有效性。选择与BO-MD预测不同意的特定情况以增加产生结果的好处。四种合金的可塑性机制实验证实了ML模型的有效性。这种方法特别有助于设计特定的Ti合金，由于转化诱导的可塑性（TRIP）和机械孪生效应（TIP）效应的同时激活，表现出高工作硬化速率。的确，跨阶级跨行程和twip效应的组合达到了88％的预测准确性。
公正转型社区能源的全球视角
社区能源系统 (CES) 提供低碳、经济实惠且安全的能源供应，有望在气候变化缓解和适应工作中发挥关键作用，并为全民普及能源做出贡献。英国和非洲都可以从社区能源系统的原则中受益，尽管方式不同。在英国，重点是向低碳能源转型，以促进社会公平和地方赋权；而在非洲，重点是提供必要的能源，同时促进可持续发展和社区复原力。通过社区能源系统实现公平转型，可以考虑到不同地区的不同需求和背景，确保向可再生能源的转变在全球范围内具有包容性和公平性。本报告探讨了英国和非洲 CES 之间开展社区能源结对计划的潜力，以应对能源获取挑战并促进可持续发展。
保护我们的国家、我们的领土和我们的盟友
正如我们的首席数字信息官 Nigel Shaw 在他的高级领导文章中所解释的那样，我们的员工正在使用创新的数字驱动平台，这些平台位于我们位于 Abbey Wood 总部的三个新控制中心，以促进更好的数据共享，加快项目交付时间表并提高可用性。这些控制中心是更广泛的国防数字开发 (DX4D) 计划不可或缺的一部分，该计划汇集了来自整个国防部门（包括我们的武装部队和行业合作伙伴）的专注于能力部署、战役优势和业务运营的项目。数字孪生和 3D 打印等数字工程的进步对此至关重要。通过授权团队在虚拟空间中设计和压力测试套件，并快速创建真实世界的原型，我们可以更快地行动、更聪明地行动，并且更迅速、更安全地开发新设备。
机械工程学士 III 学期
基础知识、机械行为、材料失效 晶体结构简介 – 配位数、原子填充因子、简单立方、BCC、FCC 和 HCP 结构、晶体缺陷 – 点、线、表面和体积缺陷、原子扩散：现象、菲克扩散定律；影响扩散的因素。机械行为：应力-应变图显示材料的延性和脆性行为、工程和真实应变、线性和非线性弹性行为和性能、塑性范围内的机械性能。刚度、屈服强度、偏移屈服强度、延展性、极限拉伸强度、韧性、滑移和孪生导致的单晶塑性变形、金属强化机制 断裂：I 型、II 型和 III 型、疲劳：疲劳载荷类型及示例、疲劳机制、疲劳性能、S-N 图、疲劳测试。蠕变：举例说明蠕变现象、蠕变的三个阶段、蠕变特性、应力松弛。断裂韧性的概念。
社会经济和地方绿色交易助力中小企业增强韧性
活动： • 跨国层面：能力建设活动、良好做法交流、同行学习制定和实施地方绿色交易、提出建议。 • 地方层面：利益相关方之间的地方协议（“交易”）、确定关键行动、支持和交付时间表。 • 共同设计地方经济绿色转型的创造性实践和解决方案 具体项目任务的灵感——其中包括地方绿色交易行动蓝图： • 旨在加强企业、中小企业、地方公共行政部门和社区之间共同创造的活动 • 企业主导的举措，启动联合生产、联合设计和共同创新方法 • 能力建设活动（组织在线和实体培训、研讨会、学习访问、提高认识、指导和辅导服务、结对、配对） • 开发创新产品和服务、智能解决方案 • 关于项目目标和项目结果的沟通活动 • 良好做法描述和存储库
面向装备战伤试验评估的数字孪生体系架构与关键技术研究
摘要：为突破传统装备战斗损伤评估方法面临的技术瓶颈，通过分析数字孪生在战斗损伤评估中的应用现状，总结当前数字孪生技术在损伤评估中的应用需求及存在的问题。
数字孪生：价值、挑战和推动因素 - arXiv
摘要 — 数字孪生可以定义为复杂物理系统的自适应模型。计算管道、多物理场求解器、人工智能、大数据控制论、数据处理和管理工具的最新进展使数字孪生的前景及其对社会的影响更接近现实。数字孪生现在是许多应用中一个重要且新兴的趋势。也称为计算巨模型、设备影子、镜像系统、化身或同步虚拟原型，毫无疑问，数字孪生不仅在我们设计和操作信息物理智能系统的方式中发挥着变革性的作用，而且在我们如何推进多学科系统的模块化以解决当前进化建模实践未解决的基本障碍方面也发挥着变革性的作用。在本文中，我们回顾了与数字孪生构建相关的方法和技术的最新现状。我们的目标是详细介绍当前的挑战和支持技术，并为各利益相关者提供建议和反思。
面向装备战损试验评估的数字孪生体系架构及关键技术研究
摘要：为突破传统装备战损评估方法面临的技术瓶颈，通过分析数字孪生在战损评估中的应用现状，总结当前数字孪生技术在战损评估中的应用需求及存在的问题。以战损试验为依托，在梳理装备战损试验评估与数字孪生技术研究现状的基础上，探究面向装备战损试验评估的数字孪生技术的内涵及应用特点。构建了面向装备战损试验评估的数字孪生体系架构及实施方案。提出了面向战损试验评估的数字孪生关键技术及实现。本研究为数字孪生在战损评估中的应用提供了理论参考和方法指导，对数字孪生战场建设和战损评估的开展具有重要的参考意义。
医疗保健领域人工智能的现状和未来前景
然而，高性能计算与 AI 框架解决方案相结合，对于可用于外科手术和放射学的医院而言，是值得长期投资的。高性能处理对于支持这种数字孪生至关重要——计算机模拟可视化现实世界中的物体和过程，用于外科手术规划或成像，例如 CT 或 MRI 扫描。此外，显示 AI 系统和数字虚拟化的结果需要使用医疗级显示器，例如研华的 PAX 系列显示器，可以准确显示传统外科和诊断成像以及 AI 可视化。随着 AI 供应商将自己整合到医疗保健系统中并进一步扩展以提供跨多种技术的综合解决方案，高性能计算机将对医院能够从单个已建立的库数据库中存储和检索信息变得非常有益。总之，医学成像和信息学市场正在稳步增长——随着 AI 在成像诊断和手术室中发挥越来越大的作用，预计这种增长将继续下去。
使用自动驾驶汽车的规格符合符合性的可及性分析，使用磁性模型检查
本文提出了一种新的方法，用于从密集的点云数据中自动为曼哈顿环境中的建筑物创建语义数字模型。与以前仅依赖于数据驱动方法的方法不同，我们的方法将人工智能与域工程知识集成在一起，以在复杂的布局中克服室内点云处理和几何形式表示中的chal lenges。基于功能的DE Cision树分类器提取了主要建筑元素，该元素用于3D空间解析的基于知识的算法中。在此基础上，优化过程生成参数化的平面图，用于最终创建体积数字模型。该方法在慕尼黑技术大学和斯坦福大学的数据集上进行了验证，用于模型放置的平均准确性约为0.08 m，用于估计元素参数的0.06 m，这突出了其产生建筑物语义数字模型的有效性。这种方法强调了AI集成在数字孪生工作流程中的潜力，以提供更多的自动交配解决方案。