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缺口、名义应力、疲劳强度折减系数和恒定/可变振幅多轴疲劳载荷
机械组件和结构的组成结构元件具有复杂的几何形状，导致局部应力/应变集中现象。这些带缺口的结构部件经常受到随时间变化的载荷，这可能导致疲劳裂纹的产生和扩展。在非常特殊的情况下，使用中的载荷路径包括恒幅 (CA) 疲劳循环。然而，在大多数实际情况下，结构部件受到变幅 (VA) 载荷谱的影响。除此之外，疲劳设计问题进一步复杂化，因为一般来说，实际使用中的载荷历史本质上是多轴的。就受到 CA 多轴疲劳载荷的无缺口金属材料而言，对现有技术的检查表明，使用各种设计标准可以达到良好的精度水平 [1] 。然而，尽管设计可靠性如此令人鼓舞，但显然还需要做更多的工作，以便更好地将材料微观结构的影响纳入疲劳设计过程 [2] 。在此背景下，关键问题是具有不同延展性的材料对施加载荷历史的非比例性程度表现出不同的敏感性 [3] 。虽然已经进行了大量工作来研究普通金属材料的多轴疲劳行为，但迄今为止，国际科学界尚未对多轴疲劳行为进行深入研究。
恒能表面相空间中的随机运动
我们研究粒子的封闭系统，这些粒子除了受到保守力的作用外，还受到随机力的作用。随机运动方程的建立方式使得能量始终严格守恒。为了确保这一守恒定律，概率密度的演化方程是使用随机运动方程的适当解释（不是伊藤解释或斯特拉托诺维奇解释）推导出来的。相空间中的轨迹被限制在恒定能量的表面。尽管存在这种限制，但熵仍随时间增加，表现出不可逆行为并松弛至平衡。本方法的主要结果与刘维尔方程给出的结果形成对比，后者也描述了封闭系统，但没有表现出不可逆性。
使用时钟网络测量基本常数的稳定性
摘要 探测标准模型基本常数的变化将为我们提供新物理学的有力证据，并可能揭开暗物质和暗能量的面纱。在这项工作中，我们讨论了如何使用原子和分子钟网络在广泛的时间尺度上以前所未有的灵敏度寻找此类变化。这正是最近启动的 QSNET 项目的目标：用于测量基本常数稳定性的时钟网络。QSNET 将包括最先进的原子钟，但也将开发下一代分子和高电荷离子钟，以增强对基本常数变化的灵敏度。我们描述了 QSNET 的技术和科学目标，并评估了其预期性能。我们表明，在 QSNET 探测的参数范围内，我们要么会发现新物理学，要么会对基本对称性的违反和一系列超出标准模型的理论施加新的约束，包括暗物质和暗能量模型。
恒定价格部门GDP
摘要本文讨论了经济增长和转型的分析以及恒定价格部门GDP的概念，通常被理解为衡量与实际因素输入有关的实际因素奖励。它回顾了对GDP数据基础的此类统计和统计惯例的批评，它们的重点是当前价格因素收入以及从重估净产量中构建恒定价格部门GDP的实践的含义（总输出较少的非因素输入）。创新，它显示了距基本年度一年后实际部门因素输入的恒定价格的重新计算如何不一定等于重估的总产出较少的非因素输入，这是此类数据的通常基础。要求其平等的会计身份仅适用于当前价格。因此，恒定价格部门GDP数据不能衡量实际因素输入。尽管如此，分析结构转化的经济学家的分析框架通常会假设他们以恒定的价格部门GDP的量度（当他们没有的情况下）衡量了实际因素输入的量度。这抑制了分析与激励措施正确互动，通常通过采用生产函数方法来忽略不平衡的可能性，这种方法认为恒定的价格部门数据测量实际因素输入的变化，预计技术条件会确定激励措施（因素奖励）。本文通过检查越南的工作来表明确认偏见的风险。1个关键词结构性变化，国民收入会计，经济增长，经济发展，确认偏见。1。简介1.1。GDP在本文中，我讨论了恒定价格部门GDP。我的意思是指统计报告在扇区（例如服务）或子行业（例如服务，零售贸易中）生成的GDP，这些统计数据被重新估算为以某种方式与价格变化无关。可以通过对Sulcev rf a Bave a Bave \ eau（cxuueqwo \ 2010 [GSO 2020]）进行重新评估，可以做到这一点（例如越南总统计局（GSO））
自适应恒流恒压模式P&
光伏 (PV) 能量收集已广泛应用于电池充电的能量存储应用中。收集电路有效收集的太阳能越多，充电效率就越高。许多论文使用了不同的 MPPT 方法来增强 PV 收集，这些方法需要 ADC 和 MCU，这不仅成本高昂，而且需要长时间的跟踪。提出了一种用于 20V/5 W 太阳能电池板的具有自适应恒流 (ACC)、恒压 (CV) 和最大功率跟踪 (MPPT) 控制的高压能量收集电路，用于在太阳能电池板的最大功率点变化时对锂离子电池进行恒流充电 (CC) 和恒压 (CV) 充电模式。在不同光强度条件下实施脉冲宽度调制 (PWM) 和脉冲频率调制 (PFM) 以提高效率。由扰动观察 (PBO) MPPT 算法控制的 ACC 模式提高了光源不足或电池电量低时的效率。当电池充满电时，激活 CV 模式可防止锂离子电池过度充电损坏。该能量收集电路采用台积电0.5μm超高压工艺制作，在0.1A~0.3A光电流范围内，该设计的峰值效率达到98%。
替代固体溶液的组成依赖性晶格常数的通常可靠的模型
固体解决方案已被用来提高隔音材料的性能，改进的范围通常与所得的晶格参数紧密相关。因此，材料设计非常重要地描述了固体溶液（SSS）的组成依赖性晶格常数。但是，现有模型几乎无法再现组成和晶格常数之间通常非线性的关系。在此，我们通过考虑尺寸因子和电子效应，在虚拟晶体近似框架内提出了一个新模型。模型采用的输入与N -COMPONENT SYSTEM的基本亚置和N参照SSS的基本属性参数一样简单，然后可以预测系统中任何组合物的SS的晶格常数。使用从高吞吐量首先计算获得的数据集的系统验证，可用实验确定了我们模型对各种替代SSS的高可靠性和一般适用性。还讨论了模型的应用和局限性以及前景。预计该模型将加深对材料组成与材料特性之间关系的理解。
用速率常数的分布来解释的超级电容器的自我解雇
超级电容器容易出现自我释放，最常见于在开路条件下随时间降低电压降低。找到简单而通用的方法来提取自我隔离期间超级电容器中发生的过程的信息。当前的工作将拉伸指数函数拟合到文献中可用的实验数据，从而提取参数，从而允许人们探测超级电容器的内部过程。特别是，研究了与电荷持有时间，自排放前充电率和温度依赖性有关的实验数据。证明了如何通过具有与拟合参数相关的速率常数分布的动力学模型来理解拟合数据。因此，当前的工作提出了一种方法，该方法允许人们快速映射只有两个变量的自我放置超级电容器的内部过程，因此可能成为有用的工具。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
ICU 住院期间，隐性液体量增加，但静脉注射药物量保持不变 抗菌药物是 ICU 液体状态的最大因素
• 液体管理是一个促进正确管理静脉 (IV) 液体和药物的过程，目的是减少液体超负荷、改善患者预后和减少不良事件 1 • 重症监护病房 (ICU) 中的液体超负荷与死亡率增加有关，并会导致严重的并发症，例如肺水肿和心力衰竭 2 • 液体包括复苏液、维持液和“隐藏液体”，是 ICU 中最常用的处方药 1 • 隐藏液体的例子有血液制品、冲洗液和 IV 药物 1 • 文献显示，IV 药物占 ICU 入院第一天总液体摄入量的 61%，占前七天总液体摄入量的 40% 3 • 但是，对显著影响液体状态的 IV 药物进行分类的数据有限