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计算机介绍计算机组件
运行计算机系统。应用程序软件可能由一个程序组成，例如图像查看器；一小部分程序（通常称为软件包）紧密合作以完成任务，例如电子表格或文本处理系统；具有相关但独立的程序和软件包的较大集合（通常称为软件套件），这些程序和包装具有共同的用户界面或共享数据格式，例如Microsoft Office，包括密切集成的文字处理器，电子表格，数据库等。;或软件系统，例如数据库管理系统，该系统是基本程序的集合，可以为各种其他独立应用程序提供一些服务。
用于增强传感器和电子元件的磁致伸缩材料
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3D Plus-密度辐射辐射微型尿素组件
3D Plus是通过我们独特的3D垂直互连技术小型化的高级高密度辐射耐受组件的世界领先的供应商。在太空中拥有超过200,000个模块，并且没有报告失败的25年以上的飞行遗产，我们为所有类型的应用提供了全球空间行业：电信，地球观察，导航，发射和载人太空车辆，科学任务和恒星。
MYC2 转录因子的部分脱敏会改变其与茉莉酸信号成分的相互作用并影响专门的代谢
a 山东农业大学植物保护学院烟草系，山东省农业微生物重点实验室，泰安 271018 b 美国肯塔基大学植物与土壤科学系，肯塔基烟草研究与发展中心，列克星敦，肯塔基州 40546，美国 c 广东省农业科学院作物研究所，广东省作物遗传改良重点实验室，广东省烟草育种与综合利用工程技术研究中心，广州 510640 d 云南省烟草农业科学院烟草育种与生物技术中心，云南昆明 650021 e 山西农业大学果树研究所，山西太谷 030815 f 中国科学院华南植物园，华南农业植物分子分析与遗传改良重点实验室，广东省应用植物学重点实验室，广州 510520 g 农业科学学院南洋理工大学生物科学系，新加坡 637551
控制晶粒结构，相位和缺陷高性能金属组件
3D打印金属零件的特性和可维护性取决于各种属性。这些包括化学成分，相，形态，晶粒尺寸和形状的空间分布，晶体学纹理以及各种缺陷。对这些属性的控制仍然是一个令人兴奋的机会和一个重大挑战，因为需要优化的许多过程变体和参数。工业相关的常见添加剂制造合金的所需属性，例如钢，镍，钛，铝和铜合金，以及拟合分级的材料的变化很大，并且需要特定合金的策略来控制其控制。最近的评论涉及有价值的处理 - 微观结构 - 托管关系，但不关注其控制策略。在这里，我们试图统一脱节的文献，并严格回顾控制晶粒结构，阶段和缺陷方面的最新进展。强调了数字工具的新兴使用，例如机械模型和数据驱动的技术，例如机器学习，尺寸分析和控制零件属性的统计方法。最后，我们确定了金属印刷中高影响力研究的机会，并根据现有证据展示未来的前景。
虚拟现实设置中的相关 EEG 组件
摘要 虚拟现实 (VR) 为研究认知过程提供了一种强大的工具，因为它允许研究人员在复杂但高度受控的场景中衡量行为和心理状态。将 VR 头戴式显示器与 EEG 等生理测量相结合使用带来了新的挑战，并提出了一个问题：既定的发现是否也适用于 VR 设置。在这里，我们使用 VR 耳机来评估视觉短期记忆的两个公认的 EEG 相关因素的空间限制：对侧延迟活动 (CDA) 的幅度和记忆保留期间诱导 alpha 功率的侧化。我们在变化检测任务中测试了观察者的视觉记忆，双侧刺激阵列有两个或四个项目，同时改变记忆阵列的水平偏心率（4、9 或 14 度视角）。在两个较小的偏心率下，高和低记忆负荷的 CDA 幅度不同，但在最大的偏心率下没有不同。记忆负荷和偏心率均不显著影响观察到的 alpha 侧化。我们进一步安装了时间分辨空间滤波器，以从事件相关电位及其时频分解中解码记忆负荷。两种方法在保留间隔内的分类性能均高于偶然水平，并且在不同偏心率之间没有显著差异。我们得出结论，商用 VR 硬件可用于研究 CDA 和侧化 alpha 功率，并且我们为未来在 VR 设置中针对这些视觉记忆的 EEG 标记的研究提供了注意事项。
电子元件电磁稳定性预测模型的开发
HAL 是一个多学科开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
可重用设计：电力电子元件的残值监控
延长电子产品的使用寿命是可持续设计的一个主要问题。电力电子元件是我们日常服务使用中不断增长的一部分，从笔记本电脑充电器（10-100 W）、家用空调（1-10 kW）、太阳能发电厂（1-100 kW）到铁路电动汽车（1-100 MW）。由于设备体积与额定功率成正比，因此它们大大增加了电子垃圾的产生量。修复转换系统对设计师来说是一个挑战，即系统应该如何设计才能在多年内得到维护。此外，通过电子元件（或子系统）再利用引入循环经济意味着评估电力电子产品的剩余价值。本文首先从现有技术的角度介绍了残值评估，以定义电力电子元件应包括的相关参数（例如：平均故障间隔时间 - MTBF - 多因素函数、元件市场价格评级、内部残值关键材料、内含能量等），并提出了一种估算该值的方法。© 2022 作者。由 ELSEVIER B.V. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0）由第 32 届 CIRP 设计会议科学委员会负责同行评审
人类研究中定量遗传关联模型中主成分的局限性
摘要 主成分分析 (PCA) 和线性混合效应模型 (LMM) 有时结合使用，是最常见的遗传关联模型。先前的 PCA-LMM 比较给出了混合结果、不明确的指导，并且有几个局限性，包括不改变主成分 (PC) 的数量、模拟简单的种群结构以及对真实数据和功效评估的使用不一致。我们在现实基因型和复杂性状模拟中评估了不同数量的 PC 的 PCA 和 LMM，包括混合家庭、亚种群树和具有模拟性状的真实多民族人类数据集。我们发现没有 PC 的 LMM 通常表现最佳，在家庭模拟和没有环境影响的真实人类数据集和性状中具有最大的效果。人类数据集上 PCA 表现不佳主要是由大量远亲而不是较少数量的近亲造成的。虽然 PCA 已知无法处理家庭数据，但我们报告了家庭相关性在遗传多样化的人类数据集中的强烈影响，而这无法通过修剪近亲来避免。用 LMM（包括这些标签，而不是 PC）可以更好地建模由地理和种族驱动的环境影响。这项工作更好地描述了 PCA 与 LMM 相比在为关联研究建模多种族人类数据的复杂关联结构方面的严重局限性。