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Uponor Corporation 2022 年 1 月至 6 月半年财务报告...
“我们很高兴在继续面临极具挑战性的成本环境的同时，实现了进一步的净销售额增长和可比营业利润的提高。得益于成功实施的定价策略，Uponor Group 第二季度净销售额增长 12.1%，达到 3.962 亿欧元。有机增长率为 9.6%。集团可比营业利润增长 4.8%，达到 5050 万欧元。在通胀压力高的艰难供应环境下，我们的定价行动对营业利润产生了积极影响。我们能够完全抵消投入价格上涨造成的成本增加。可比营业利润率达到 12.7% (13.6)。每股收益上升至 0.34 欧元 (0.32)。我们的安全性能有所改善，事故频率 (LTIF) 为 5.6 (6.3)。然而，我们距离 Uponor 的零事故目标还很远。
Uponor Corporation 2022 年 1 月至 3 月中期报告
“Uponor 的业绩在 2022 年第一季度继续保持稳健。同期受益于高需求和低投入价格。得益于销售价格上涨的灵活性提高，Uponor 集团第一季度净销售额增长 13.0%，有机增长 10.2%。集团可比营业利润小幅下降 -0.7%。我们的定价行动对营业利润产生了积极影响。我们能够完全补偿投入价格上涨导致的成本增加。尽管如此，与同期异常低的间接成本相比，由于 Covid-19 导致的更高间接成本导致利润水平下降。尽管如此，可比营业利润率仍达到 13.5% (15.4) 的水平。我们的每股收益小幅上涨至 0.45 欧元 (0.43)。我们的安全绩效有所改善，事故频率 (LTIF) 为 6.4 (9.1)。然而，我们距离 Uponor 的零事故目标还很远。
在组织耐受温度范围内冷却时可切换的逆形状记忆水凝胶支架
将材料（通过共价或物理相互作用）加热到与转换域相关的热转变温度T trans (玻璃化转变温度(T g )或熔融转变温度(T m ))以上，并变形成新的形状。将样品冷却到T trans 以下并释放外部应力后，获得临时形状。这种临时形状是稳定的，直到它暴露在热量中并超过转换温度T sw 。如果触发SME，材料将恢复其原始形状。这是一种单向效应，这意味着原始形状不会在冷却时改变。临时形状的固定是由于聚合物网络的网络点(例如半结晶基质内的相变)之外还形成了临时交联。基于该技术，已报道了各种具有复杂功能和能力的材料概念，[2] 例如，在聚（外消旋-丙交酯）-b-聚（环氧丙烷）-b-聚（外消旋-丙交酯）二甲基丙烯酸酯的三嵌段共聚物中，基于聚（外消旋-丙交酯链段）的T g 的经典SME功能可与可降解性相结合。 [3] 除了经典的SME之外，还创建了具有三重或多重形状效应等高级功能的材料。 [1b,4] 与经典SME类似，在三重或多重形状效应聚合物中，临时形状可通过加热逆转。 SME材料在生物医学应用场景中具有巨大潜力，从用于伤口闭合的基于SMP的自紧缝合线到支架或动脉瘤封堵装置。 [5] 由于其改变形状的能力，微创手术的应用场景特别令人感兴趣。 到目前为止，SMP在加热时会变得有弹性。本研究的目的是设计和制造一种与细胞相容的聚合物基网络，该网络具有在组织可耐受的温度范围内的冷却诱导逆 SME (iSME)。对于 iSME，临时形状在材料冷却到 T sw 之前是稳定的。与 SME 类似，iSME 是一次性、单向效应。一旦恢复原始形状，材料就不会再切换回来。即使再次加热，材料仍保持在冷却过程中获得的永久形状。在这方面，iSME 材料不同于软人工肌肉（执行器 [6] ），后者在加热时会失去冷却过程中获得的形状。这种具有 iSME 的生物材料系统的潜在应用有望应用于软组织重建，其中需要以微创方式放置设备。软组织重建面临各种挑战。当前临床上建立的方法基于多种手术
对微重力应用中压缩机保护的两相制冷剂行为的研究
蒸气压缩循环（VCC）是一项有前途的技术，可用于对未来太空飞行器的制冷需求，因为它们通常很高的冷却COP。然而，由于微重力，在启动过程中液体淹没压缩机的风险。因此，为了更好地为微重力应用制备VCC，了解两相制冷剂对启动过程中重力的依赖性很重要。在这项工作中，在VCC的启动时评估了液态洪水，并考虑了被动压缩机保护的可能性。实验设置具有两种配置。在第一个中，可以在透明管中观察到两相现象，并且可以测试不同的管插入，以作为其作为液体洪水阻塞的有效性。在第二个配置中，可以评估来自商业蒸发器的液体洪水的不同电荷水平。结果显示，管插入对直管中液体洪水的明显影响，发现毛毡管插入最有效地阻碍了流动。蒸发器测试结果还显示了液体洪水参数与电荷水平的密切相关性，并且仅显示出对蒸发器方向的微小依赖性。
建立在大脑如何使思想
摘要 - 本文调查了数学定律，电路和体系结构的发展，这些数学定律，电路和体系结构模拟了我们的大脑如何使我们的思想发展，并展示了这些贡献如何为开发通用自主的自适应算法和机器人提供工程和技术中智能应用的蓝图。短期记忆，中期记忆和长期记忆的数学定律为所有随后的生物神经网络模型提供了当代基础，随后始于1968年，随后稳定的模型发现和开发流到了当今。1983年在本期刊上发表的Cohen – Grossberg模型和定理是这一系列发展的一步。它证明了使用lyapunov函数作为一种工具的通用神经网络的全局限制定理。这些定理提供了一种保证，可以保证这些网络中的学习会产生稳定的记忆。本文调查了神经网络设计和应用的其他数学基础，并描述了具有越来越强大且一般功能功能的模型增量分离的建模方法。通过自适应共振理论或艺术来说明这种方法，这些结构解释了我们的大脑如何自主学习参加，识别和预测不断变化的世界中的对象和事件，并在途中解释了我们的大脑如何变得有意识，以及对学习强迫进化以发现有意识的心灵状态的计算约束。多种类型的共振支持各种有意识的意识，并可以对大型心理和神经生物学数据库的解释和预测有关受访，认知，情感和行动。由于艺术可以从不断变化的世界中的普遍误差纠正问题的思想实验中得出，因此其扩展的应用程序扩展到自主智能系统的开发应改变未来的技术。
