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对用FRP加固的破裂钢板的疲劳性能进行了调查
疲劳裂纹是钢结构的常见缺陷，在不同的负载和各种环境因素的长期影响之后[1]。如果没有及时有效治疗，它最终可能导致结构性疲劳失败。维修和加固技术的出现提供了一种解决此问题的新方法。与更换损坏的结构部件相比，维修和加固技术在时间和成本方面都具有很大的优势[2，3]。在裂纹尖端上使用裂纹停止孔是最常用的临时控制技术之一。在过去的几十年中，许多学者研究了裂纹停止孔的工程应用[4，5]。结果表明，裂纹停止孔的形状，尺寸和姿势的合理设计可以有效地降低裂纹的生长速度并增加残留疲劳寿命。但是，当在疲劳裂纹尖端处理裂纹停止孔时，原始结构的机械强度被削弱，并创建了新的容易疲劳的区域。更重要的是，当裂纹从裂纹停止的边缘启动时，由于存在停止孔的存在，新裂纹的膨胀速率不会改变[6]。作为一种复合材料，纤维增强聚合物（FRP）材料具有高强度重量比，良好的耐腐蚀性和疲劳性能，并且几乎可以将其分为几乎所有所需的形状。在过去的几年中，关于结构缺陷大小的影响[7，8]，粘合剂的特性[9，10]和FRP键合法
自然空间环境：对航天器的影响
地球大气中包含中性大气成分，位于约90至600 km之间，称为中性热层，而该区域高于600 km左右的区域被称为Exosphere（图。4）。热层主要由中性气体颗粒组成，这些气体颗粒倾向于根据其分子量进行分层。AO是下层热层中的主要成分，氦气和氢主导了较高的区域。如图4所示，较低热层中的温度随着高度从90 km的最低增加而迅速增加。最终，它变得独立于高度，并接近称为外层温度的渐近温度。热层温度以及密度和组合，由于太阳极端紫外线（EUV）辐射的吸收加热，对太阳周期非常敏感。此过程已通过代理参数，即10.7 cm太阳能无线电通量（Flo.7）有效地建模。
用于实时检测颅内脑电图中高频振荡 (HFO) 的电子神经形态系统
嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号，因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO)，这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性，该系统可以实时在线分析数据。在这里，我们介绍了一种神经形态系统，该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG，并展示了它如何可靠地检测 HFO，从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。
飞机热管理：实践、技术、系统……
无论是军用飞机还是民用飞机，提供足够的热管理都变得越来越具有挑战性。这是由于机载热负荷的量级显著增加，也是由于其性质的变化，例如存在更多低品位、高热通量热源，以及一些废热无法作为发动机废气的一部分排出。复合材料使用的增加提出了另一个需要解决的问题，因为这些材料在将废热从飞机转移到周围大气方面不如金属材料有效。这些热管理挑战非常严峻，以至于它们正在成为提高飞机性能和效率的主要障碍之一。在这篇评论中，我们将阐述这些挑战，以及文献中可能的解决方案和机会。在介绍来自周围环境的相关因素后，对挑战和机遇的讨论将通过对热管理系统中涉及的元素进行简单分类来指导。这些元素包括热源、热获取机制、热传输系统、向散热器的散热以及能量转换和存储。热源包括来自推进系统和机身系统的热源。热获取机制是从热源获取热能的手段。热传输系统包括冷却回路和热力学循环，以及相关组件和流体，它们将热量从热源移动到散热器，可能经过很长的距离。终端飞机散热器包括大气、燃料和飞机结构。除了讨论热管理系统的这些不同元素外，还详细讨论了飞机热管理研究中几个特别优先的主题。这些主题包括电力推进飞机、超高涵道比齿轮传动涡扇发动机和高功率机载军用系统的热管理；环境控制系统；动力和热管理系统；超音速运输机的热管理；以及热管理的新型建模和仿真过程和工具。
通过信息扰乱量化量子计算复杂性的副本
V Veitch、SAH Mousavian、D. Gottesman 和 J Emerson。稳定器量子计算的资源理论。《新物理学杂志》，16(1):013009，2014 年
航天器应用的LDEF材料结果
会议为航天器设计师，经理，材料工程师和科学家提供了一个论坛，以审查和认真评估LDEF的结果，从他们的相关性，意义以及对航天器设计实践的影响的角度。从国家航空和空间管理局，国防部，工业和学术观点介绍了LDEF调查结果对材料选择，利用和资格的影响。由于
讲座教程：太阳帆和其他航天器推进
太阳能航行是一种革命性的驱动航天器的方式。太阳帆（图3）使用大型，轻巧的镜面表面，以捕获从阳光下的动量，以将航天器向前推动。光由称为光子的无质量颗粒组成。光子在撞击其反射表面时将其动量（复数）转移到航天器中。就像在离子推进器中一样，每一个击中帆的光子都可以产生一个小的推力。Starshot Mission将使用太阳能航行前往我们太阳系Alpha Centauri最近的星系。
使用编码器-解码器框架从颅内深度电极合成语音
图 6 示例性注意力矩阵，可视化三位参与者在收敛时的注意力得分（来自随机选择的训练样本）（值越亮表示注意力得分越高）。解码器中的时间步长在 y 轴上表示，编码器的时间步长在 x 轴上表示。对角线结构表明注意力得分在时间域上是很好地对齐的，例如输出中的后续步骤关注输入中的后续步骤。该图还表明，填充输入 sEEG 序列（语音规划和理解）可能是不必要的，因为没有太多注意力放在第一个和最后一个输入步骤上。
降低飞机轮胎旋转过程中的温度、阻力负荷和磨损
由 Emerald 出版。这是已获作者认可的手稿，其发行方式为：知识共享署名非商业许可证 (CC:BY:NC 4.0)。最终出版版本（记录版本）可在线获取，网址为 DOI:10.1108/AEAT-09-2021-0287。请参阅任何适用的出版商使用条款。
IntrA：用于深度学习的 3D 颅内动脉瘤数据集
医学是深度学习模型的重要应用领域。该领域的研究是医学专业知识和数据科学知识的结合。在本文中，我们引入了一个开放的三维颅内动脉瘤数据集 IntrA，而不是二维医学图像，这使得基于点和基于网格的分类和分割模型的应用成为可能。我们的数据集可用于诊断颅内动脉瘤和提取颈部以进行医学和深度学习其他领域（如正常估计和表面重建）的夹闭手术。我们通过测试最先进的网络提供了一个大规模分类和部分分割的基准。我们还讨论了每种方法的性能，并展示了我们数据集的挑战。发布的数据集可以在这里访问：https://github.com/intra3d2019/IntrA。