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通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
人际早期逆境与人类大脑发育过程中早期社会经济劣势表现出差异：一项荟萃分析
作者贡献：AV、AF 和 NT 构思了研究思路，发展了理论，并为结果的解释做出了贡献。AV 和 AF 规划了方法，进行了数据库搜索，培训和指导研究助理进行摘要筛选和数据提取程序，并进行了全文文章筛选。EH、AK、AT、JK 和 NM 完成了正向和反向文献检索、摘要筛选和数据提取。AV 进行了数据清理和分析；起草了方法、结果和补充信息；创建了图表；并为引言和讨论做出了贡献。AF 起草了摘要、引言和讨论。NT 提供了关键反馈，并帮助塑造了分析和手稿。所有作者都对手稿的最终稿做出了贡献。
熔融池湍流对用激光和粉末
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通过文本差异实现注意力转换：碎片化阅读行为的认知研究
人们倾向于通过碎片化阅读获取信息。但这种行为本身可能导致注意力分散，影响认知能力。要解决这一问题，有必要了解碎片化阅读行为如何影响阅读者的注意切换。本研究首先收集了包含6个主题词、60个句子的网络新闻作为实验材料，定义文本相异度，用于测量基于文本内容差异的注意切换程度，并进行基于P200的脑电图实验。结果发现，即使阅读了整体内容相同的碎片化文本内容，文本相异度较低的文本内容，人们在后续的认知任务中工作记忆容量更大、工作记忆负荷更低，对认知能力的负面影响更小。此外，文本内容的概念或工作记忆表征差异引起的注意切换可能是影响碎片化阅读行为中认知能力的关键因素。研究结果揭示了认知能力与碎片化阅读、注意转换之间的关系，为文本相异性研究方法开辟了新的视角。本研究为如何降低新媒体平台上碎片化阅读对认知能力的负面影响提供了一些参考。
生命之树Edna metabarcoding揭示了类似的分类学丰富性，但在海港和海洋储量之间存在不同的进化谱系
fi g u r e 7在分类级别的海港和储备社区的比较。位点得分（左）和物种得分（右）图代表了由空间坐标来调节的两个第一个DBRDA轴，测试了栖息地对jaccard/bray -curtis距离的影响，在汇集重复和组合所有MOTU（从MOTU级别到订单的重要性）；Jaccard差异指数是在MOTU级别（a）计算的，而Bray -Curtis的差异基于MOTU的丰度用于家庭（B）和订单（C）水平。显示出促成约束轴的最高10％分类单元。中，只有那些具有高于97％的分配身份的人才能保持在MOTU级别。SMM，Saintes-Maries-de-la-Mer。
开发在航空航天应用程序中连接的不同材料的设计空间
摘要本研究论文介绍了集成过程和产品设计（IPPD）方法的应用，以选择在早期产品设计阶段连接的最佳关节配置。所提出的方法将多标准决策（MCDM）方法与质量功能部署（QFD）集成在一起，以确定关节选择的关键标准，包括携带负载能力，规模，每个关节成本，易于制造，制造业，时间消耗和变形。考虑三种不同的材料配置，考虑了三种类型的接头（铆钉，焊缝和粘合剂）和两个混合接头（粘合焊接和粘合剂 - 杆子）：碳纤维炉造型的塑料（CFRP）铝，CFRP钢和铝钢。QFD用于将工作需求转换为设计标准，在第二阶段，采用与理想解决方案相似的订单偏好技术（TOPSIS）用于选择基于上一阶段获得的加权标准的最佳关节配置。然后通过实验研究来验证选定的关节构型。发现的发现，使用QFD-TOPSIS技术的提出的IPPD方法对于在早期设计阶段选择具有不同材料的机械接头具有高度有效的作用。该研究得出结论，粘合铆钉杂交关节是所有替代方案之间的最佳解决方案。提出的方法最终可以提高产品可靠性和性能，并减少开发时间和成本。
大象诱导多能干细胞的推导
随着蛋白质结构预测的进步，RNA结构预测最近从深度学习研究人员那里受到了越来越多的关注。rnas引入了实验性RNA结构的稀疏性和较低的结构多样性，因此引入了实质性的chal。现有文献通常对这些挑战的解决通常很差，其中许多报道由于使用培训和测试集具有显着的结构重叠而导致的性能。此外，最新的结构预测批判性评估（CASP15）表明，RNA结构的深度学习模型目前的表现优于传统方法。在本文中，我们介绍了从蛋白质数据库（PDB）推出的结构化RNA的数据集RNA3DB，该数据集旨在培训和基准测试深度学习模型。RNA3DB方法将RNA 3D链条分为不同的组（组件），这些链在序列和结构方面都不冗余，提供了一种可靠的方法来分割训练，验证和测试集。确保这些结构上不同的组件的任何分裂可以产生测试和验证集，这些测试集与训练集中的序列和结构不同。我们提供RNA3DB数据集，这是RNA3DB组件的特定火车/测试拆分（以大约70/30的比率），该数据将被更新时期
从土壤中提取DNA或直接从孤立的线虫中提取DNA，表明欧洲范围内的森林土壤不同的社区结构
一个根际流程小组，瑞士联邦森林，雪和景观研究WSL，瑞士Birmensdorf，瑞士b生物学系，哥本哈根大学，丹麦哥本哈根大学，丹麦哥本哈根，C c c c c c cceologíadeecologíayBiologíayBiologíayBiologíayBiogiolíayBiogiolíayBiogogíayBiogiolía动物，Vigo Vigo，Vigo，Vigo faceltiond finand and finland and finland and finland and finland and finland and finland and finland（luke）。 Environmental Sciences, Ecosystems and Environment Research Programme, University of Helsinki, Lahti, Finland f Kevo Subarctic Research Institute, Biodiversity Unit of the University of Turku, Utsjoki, Finland g Environment Centre Wales, Bangor University, Bangor, Gwynedd, UK h SoilsWest, Centre for Sustainable Farming Systems, Food Futures Institute, Murdoch University, Murdoch, Australia i Group of Fodder Crop Breeding, Agroscope, Zurich, Switzerland j University of Bremen, FB 02 - Ecology, Center for Environmental Research and Sustainable Technology (UFT), Bremen, Germany k Department of Ecoscience, Aarhus University, Denmark l Centre for Functional Ecology, Associated Laboratory TERRA, Department of Life Sciences, University of Coimbra, Coimbra, Portugal m CEFE, Univ.Montpellier，CNRS，Ephe，IRD，Univ。Paul-Val´ Ery Montpellier 3，蒙彼利埃，法国n师森林，自然和景观，Ku Leuven校园Geel，Geel Geel，Geel，Geel，Belgium O Creaf，Cerdanyola del Vall` ES，Catalonia，Catalonia，Catalonia，Catalonia，08193 Catalonia, 08193, Spain q University of Novi Sad, Novi Sad, Serbia r Department of Biology, University of Osijek, Osijek, Croatia s Pyrenean Institute of Ecology (IPE-CSIC), Jaca, Huesca, Spain t Research Development Institute for Plant Protection, Bucharest, Romania u Institute for Biology, Humboldt University, Berlin, Germany v UCD School of农业和食品科学，以及UCD地球研究所，都柏林大学学院，贝尔菲尔德，都柏林4号，爱尔兰W w土壤科学主席，爱沙尼亚大学生命科学大学，塔尔图，爱沙尼亚X finlanca，finland Y Maaninka，芬兰爱沙尼亚X自然资源研究所（Luke）保加利亚索非亚环境和水部
