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能量储存和返回（ESAR）脚的设计与分析
摘要：近年来，由于事故和血管疾病的增多，残疾问题日益严重。截肢患者失去肢体功能往往导致步态异常。能量储存和返回 (ESAR) 足部假肢提供了一种替代方案，有助于改善步态并最大限度地减少截肢者行走阶段的代谢能量消耗。本研究采用了 3 种设计，模型来自 Catia V5 软件。有限元法分析使用 Ansys Workbench 18.1 软件评估这三种设计，在正常步行活动中，负载为使用者体重的 1.2 倍，最大重量为 70 公斤。模拟材料是碳纤维预浸料，其拉伸强度、杨氏模量、泊松比和密度分别为 513.72 MPa、77.71 GPa、0.14 和 1.37 g/cm3。决策矩阵法用于根据预定标准确定最佳足部假肢设计。决策矩阵中的最高值为设计 3 中的 76。所选设计（设计 3）经过步态周期分析后，最大 von Mises 应力值为 76.956 MPa，每个步态周期足跟着地载荷模型的安全系数值为 1.0762；平足 3.2509；足尖离地 6.6263。
在家工作 - 如何保持井然有序
• 用完东西后立即收拾好。因为确定以后会用到而将东西放在外面，这样会使桌面杂乱无章。• 为打印机备好纸张和墨水（并将多余的耗材收起来，而不是堆放在打印机附近）。• 将其他配件（如笔和回形针）放在抽屉或桌面用品架中。• 每天清洁您的办公桌或工作台。无论是用吸尘器吸去锯末还是收起纸质发票，日常清洁都可以避免更大的杂乱。• 您是自己的办公室清洁工——每周从上到下打扫一次办公室，包括吸尘、除尘和擦拭表面。这将有助于激励您整周保持表面清洁，以便在清洁日到来时不会有一堆垃圾挡住您的路。
用于网络安全的生成AI：分析Chatgpt，Dall-E和其他模型的潜力来增强安全空间
摘要本研究论文打算在网络安全域中提供生成AI（GAI）的现实应用。在当今世界，网络威胁的频率，复杂性和影响一直在上升。这种不断发展的威胁格局对继续寻找更好的解决方案来应对这些威胁的组织和安全专业人员构成了挑战。gai技术为他们提供了一种有效的方法，可以随着效率提高以自动化的方式解决这些问题。它使他们能够从事需要人为干预的更关键的安全方面，而GAI系统应对一般威胁情况。此外，与人类相比，GAI系统可以更好地检测新的恶意软件和威胁情况。GAI的这一功能（当杠杆化时）可能会导致安全系统的更高鲁棒性。许多科技巨头，例如Google，Microsoft等，都是由这个想法的动机，并将GAI的元素纳入其网络安全系统中，以使其在应对不断发展的威胁方面更有效。许多网络安全工具，例如Google Cloud Security AI Workbench，Microsoft Security Copilot，Sentinelone Purple AI等，都进入了图片中，它们利用GAI来开发更简单明了的方法来处理新出现的网络安全危机。随着GAI在网络安全域的出现，还需要考虑到此类系统所具有的局限性和缺点。本文还提供了GAI的一些局限性，例如定期给出错误的结果，昂贵的培训，恶意演员用于非法活动的潜力等。
高速氧燃料 (HVOF) 涂层的疲劳行为...
摘要：高速氧燃料 (HVOF) 喷涂广泛应用于各个行业。这是因为它可以减少部件磨损、侵蚀和腐蚀。如果考虑机械性能和疲劳行为，HVOF 热喷涂涂层对部件的影响是可以争论的。这项工作的主要目标是研究涂有碳化钨-镍的碳钢的疲劳性能，并使用有限元分析来研究涂有碳化钨-镍的碳钢的断裂过程。这些研究的疲劳试验是在 ANSYS Workbench 软件中进行的，其中平均理论设置为 Goodman 理论。样本在 SolidWorks 软件中以狗骨形状建模。疲劳试验模拟是在试样的一端施加 9 kN、10.5 kN、12 kN 和 13.5 kN 的力，另一端施加固定支撑的情况下进行的。根据结果，与未涂层试样相比，涂层试样可以维持更长时间，而较大的力将缩短试样的使用寿命。结果还表明，与涂层试样相比，未涂层试样的最大损伤更大，而较大的力将使试样受到的损伤更大。对于疲劳强度，与涂层试样相比，未涂层试样具有更高的应力，而较大的力将使试样的疲劳强度更高。断裂结果表明，与涂层钢相比，未涂层钢具有最大的平滑区域。关键词：碳钢、涂层、疲劳、热喷涂、有限元分析
营销策略上课时间和地点课程...
市场营销策略 教授：Davide Proserpio 电子邮件：proserpi@usc.edu 办公时间：周一下午 2-4 点或预约（通过电子邮件安排）。 上课时间和地点 周一/周三/周五，上午 8:30 - 10 点，上午 10:15 - 11:45 房间：待定 课程描述 研究和撰写论文通常需要很长时间，一篇论文通常要经过几年的审查过程。实施良好高效的工作流程不仅可以使研究更容易、更高效，而且在与多位合作者合作数年多个项目时也是必不可少的。 在本课程中，我们将介绍对您的研究和未来职业有益的实用工具和技能。我们将介绍版本控制和项目管理、数据收集、存储、清理和可视化等主题，使用 GitHub、R（和 RStudio）和 MySQL 等工具。简而言之，我们将介绍我希望在刚开始读研究生时有人教过我的东西。请带上您的笔记本电脑来上课。这将是一门非常注重实践的课程。我们将在课堂上一起学习讲义，您将在自己的机器上运行代码。 软件要求 R 和 RStudio https://www.r-project.org/ https://www.rstudio.com/products/rstudio/ Git 和 Github https://git-scm.com/downloads https://github.com / MySQL 客户端 Mac：https://www.sequelpro.com/ Windows：https://www.mysql.com/products/workbench/ 教科书和阅读材料 本课程没有固定的书籍。讲座幻灯片详细且独立。但是，有几本书和课程可以借用本课程的材料。这些书籍/课程均可在线免费获取：
基于 SARS-CoV-2 在人类呼吸道上皮中诱导的基因特征的综合荟萃分析，对 COVID-19 药物进行再利用
药物再利用有可能使现有的去风险药物对正在发生的流行病——COVID-19 进行有效干预。截至 2021 年 4 月 4 日，该流行病已感染超过 1.31 亿人，全球有 280 万人死于该疾病。我们使用了一种基于“基因特征”的新型药物重新定位策略，即应用广泛接受的基因排序算法来优先考虑 FDA 批准或正在试验的药物。我们使用 CLC Genomics Workbench 20 (QIAGEN) 挖掘了公开可用的 RNA 测序 (RNA-Seq) 数据，并在对基于严重急性呼吸综合征相关冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 感染原发性人呼吸道上皮细胞的三项独立研究进行荟萃分析后，确定了 283 个差异表达基因 (FDR < 0.05, log2FC > 1)。独创性通路分析 (IPA) 显示，SARS-CoV-2 激活了关键的典型通路和基因网络，这些通路和基因网络错综复杂地调节一般的抗病毒以及特定的炎症通路。从 Metacore 和 IPA 中提取的药物数据库确定了 15 个药物靶点（包含有关 COVID-19 发病机制的信息），其中 46 种现有药物可作为 COVID-19 治疗的潜在新型候选药物。我们发现 35 种抑制靶点（ALPL、CXCL8 和 IL6）的新型药物已经在 COVID-19 的临床试验中。此外，我们发现 6 种现有药物针对 4 个潜在的抗 COVID-19 靶点（CCL20、CSF3、CXCL1、CXCL10），这些靶点可能具有新的抗 COVID-19 适应症。最后，根据基因排名算法对这些药物靶点进行计算优先排序，结果显示 CXCL10 是与 2 种现有药物最常见且最强的候选药物。此外，283 种 SARS-CoV- 2 相关蛋白列表不仅可以作为抗 COVID-19 靶点，而且对于 COVID-19 生物标志物的开发也很有用。
澳大利亚卫生设施指南 - Amazon AWS
索引 01 简介 5 01.01 背景 5 01.02 目的 5 01.03 内容 5 02 规划 6 02.01 规划 6 02.02 运营政策 6 02.03 规划模型 6 02.04 规划原则 7 02.05 规划政策 10 02.06 效率指南 10 02.07 参考文献 13 03 空间标准和尺寸 15 03.01 走廊 15 03.02 坡道 17 03.03 天花板高度 17 03.04 门 18 03.05 室内玻璃 25 03.06 窗户 27 03.07 外部视图 27 03.08 窗户类型 28 03.09 窗户尺寸 28 03.10 窗户清洁 29 03.11 窗户 - 安全 29 03.12 天花板和天花板饰面 30 03.13 地板饰面 33 03.14 墙面饰面 37 03.15 洗手设施 39 03.16 参考文献 40 04 人机工程学 42 04.01 总则 42 04.02 规划 43 04.03 澳大利亚标准 1428 43 04.04 扶手和扶手 44 04.05 坡道 44 04.06 楼梯和阳台 45 04.07 概览 45 04.08 员工站 46 04.09 高柜台 47 04.10 轮椅通道 47 04.11 低柜台47 04.12 安全屏障 48 04.13 工作台 48 04.14 基于屏幕的设备 49 04.15 工作站 - 典型 50 04.16 搁架 50 04.17 参考文献 52 05 标牌 54 05.01 总则 54 05.02 外部标牌 55 05.03 内部标牌 56 05.04 消防服务标牌 57 05.05 其它标牌 57 05.06 参考文献 58 06 安全防范措施 60 06.01 简介 60 06.02 地板饰面 62
80+ 舵机 - Hitec RCD
在过去的四分之一世纪里，我们一直致力于为无线电控制爱好者开发和制造最优质的产品。从最初的小规模起步，如今我们的产品线已包括 80 多种独特的伺服器、一些有史以来最先进的无线电系统以及适合每位爱好者的全套电池充电器。初学者和专家都继续认可 Hitec 独特的高品质、创新产品、竞争价值和行业领先客户服务的组合。同样，Hitec 也秉持客户至上的理念，每天都努力让您完全满意。话虽如此，我们在 2015 年继续突破界限，提供一些新的优秀产品。我们备受期待的专业级 Lynx 4S 发射器首次亮相市场。凭借众多令人兴奋的功能和扩展能力，它一定会成为中级和高级驾驶员的赢家。对于我们挑剔的飞行员，我们推出了全新系列的先进伺服器中的第一款产品。凭借 32 位微处理器和前所未有的 4.8 ~ 7.4 伏工作范围，我们的 D 系列可编程伺服器比以往更快、更精确、更灵活。我们广泛的充电器系列继续扩展，推出了 X1 Pro 和 e-PowerBox 17。这个强大的团队兼具外形和功能，在工作台上提供交流/直流充电解决方案的便利性，同时保持轻便、高效
固定式海上风电结构设计 - DNV
本文档旨在指导读者了解与固定式海上风力涡轮机支撑结构相关的不同分析，以及 Sesam 和 Bladed 如何支持这些结构。Sesam 可以执行适用于海上风力涡轮机 (OWT) 支撑结构行业的多种不同分析，这些分析基于海上石油和天然气行业多年来经过验证的技术，并根据 IEC61400-3-1、DNV 标准 DNV-ST-0126（风力涡轮机支撑结构）和 DNV-ST-0437（风力涡轮机载荷和场地条件）等国际标准扩展了针对海上风电行业的新功能，以及 DNV 建议实践 DNV-RP-C203（海上钢结构疲劳设计）和 DNV-RP-0585（风力发电厂抗震设计）。在初步设计中，Sesam 可用于固定式海上风力涡轮机结构的建模和各种类型的分析。支撑结构可在 3D 建模环境中建模。建模过程中的优势包括参考点建模和参数化脚本，从而形成一个强大的界面，可以快速高效地对多个概念设计进行权衡研究。概念设计阶段可以执行的一些分析包括固有频率分析（特征值分析）、极限状态 (ULS) 和正常使用极限状态 (SLS) 分析（包括构件和接头规范检查），以及使用损伤等效载荷或波浪载荷的疲劳极限状态 (FLS) 分析。在这些静态分析中可以执行非线性桩土分析，而动态分析中要使用的等效线性化桩土弹簧矩阵可以由软件自动获得。在详细设计阶段，Sesam 可用于固定式海上风力涡轮机结构，从定制工作台 Sesam Wind Manager 执行时域分析。Sesam Wind Manager 可以在时域中执行疲劳分析 (FLS) 以及极限强度分析 (ULS) 和地震分析。这些分析可以通过两种方式执行，要么使用超元素方法，要么使用完全集成的方法：
人工智能驱动的软件工程和 E 的强大组合
IT 解决方案提供商 Mphasis Ltd. 推出了 NeoCrux，该工具旨在通过生成人工智能驱动的 Agent Orchestrator 简化软件开发生命周期，从而提高软件工程师的工作效率。该平台允许工程师集成适合用途的 AI 代理，而不是将他们的访问限制在一个 AI 代理上。Mphasis 还宣布推出 NeoZeta，这是一个基于生成人工智能的企业现代化平台，可在重新学习过程中提供透明度，以帮助组织实现关键系统的现代化。NeoCrux NeoCrux 平台支持敏捷团队中的资源，以在 Idea2Launch IT 价值流中提供可衡量的加速。第一个版本是面向软件工程师的 IDE 内助手，随后将推出面向产品所有者的 AI 驱动需求工程工作台。Mphasis 表示，该平台的企业版由个性化的 AI 辅助支持，可以学习并适应个别工程师的行为。该平台为开发人员、质量工程师和产品所有者提供个性化体验，企业版提供带有推荐引擎的 360 度视图。其基础版将在 Microsoft Visual Studio Marketplace 上提供，并提供与 GitHub Copilot 的开箱即用集成。NeoZeta NeoZeta 利用隐藏在代码和其他技术工件和文档中的企业知识，为在该平台上开发的软件系统提供更长的保质期。据 Mphasis 称，其关键特性是透明度。其设计避免了黑箱转换，并允许人类和人工智能代理在开放标准和知识图谱技术的帮助下参与企业现代化。通过利用企业知识，该平台有可能降低每行代码现代化的时间和成本。其初始版本支持从 Cobol、Naturals、Java 和 C++ 重新学习，以及中小企业的人工智能辅助验证。NeoZeta 将在 Gen AI Foundry for Financial Services 上提供，这是 AWS 和 Mphasis.AI 业务部门之间的合作。“Mphasis NeoCrux 彻底改变了开发格局，通过无缝集成基本工具和利用新一代人工智能代理的变革能力，弥合了创新与效率之间的差距。 Mphasis 首席解决方案官 Ramanathan Srikumar 表示，与此同时，NeoZeta 通过解锁代码中的隐藏知识、非代码工件（如架构文档、会议记录等）来改变企业应用程序的现代化。