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从文学到生物多样性数据：带有机器学习的采矿节肢动物和生态特征
颗粒水凝胶作为脆性屈服应力流体G.B.汤普森1,2*，J。Lee1*，K.M。Kamani 1，N。Flores-Velasco 1，S.A。Rogers 1，B.A.C。 Harley 1,2,3 1 Dept. 化学和生物分子工程2 Carl R. Woese基因组生物学研究所3伊利诺伊大学Urbana-Champaign Urbana伊利诺伊大学癌症中心，伊利诺伊州61801 *共同先生的作者通讯作者：B.A.C. 哈雷部 of Chemical and Biomolecular Engineering Cancer Center at Illinois Carl R. Woese Institute for Genomic Biology University of Illinois at Urbana-Champaign 110 Roger Adams Laboratory 600 S. Mathews Ave. Urbana, IL 61801 Phone: (217) 244-7112 Fax: (217) 333-5052 e-mail: bharley@illinois.eduKamani 1，N。Flores-Velasco 1，S.A。Rogers 1，B.A.C。Harley 1,2,3 1 Dept. 化学和生物分子工程2 Carl R. Woese基因组生物学研究所3伊利诺伊大学Urbana-Champaign Urbana伊利诺伊大学癌症中心，伊利诺伊州61801 *共同先生的作者通讯作者：B.A.C. 哈雷部 of Chemical and Biomolecular Engineering Cancer Center at Illinois Carl R. Woese Institute for Genomic Biology University of Illinois at Urbana-Champaign 110 Roger Adams Laboratory 600 S. Mathews Ave. Urbana, IL 61801 Phone: (217) 244-7112 Fax: (217) 333-5052 e-mail: bharley@illinois.eduHarley 1,2,3 1 Dept.化学和生物分子工程2 Carl R. Woese基因组生物学研究所3伊利诺伊大学Urbana-Champaign Urbana伊利诺伊大学癌症中心，伊利诺伊州61801 *共同先生的作者通讯作者：B.A.C.哈雷部of Chemical and Biomolecular Engineering Cancer Center at Illinois Carl R. Woese Institute for Genomic Biology University of Illinois at Urbana-Champaign 110 Roger Adams Laboratory 600 S. Mathews Ave. Urbana, IL 61801 Phone: (217) 244-7112 Fax: (217) 333-5052 e-mail: bharley@illinois.edu
可重新配置的颗粒超材料中自适应力链的演变†
在外部施加的载荷下，颗粒包装形成了力链网络，这些网络取决于晶粒的接触网络和刚度。在这项工作中，我们研究了可变刚度颗粒的包装，我们可以通过更改包装中各个颗粒的刚度来指导力链。每个可变刚度颗粒都是由硅胶壳制成的，该壳封装了由低熔点金属合金（田间金属）制成的芯。通过通过共同设置的铜加热器发送电流，可以通过焦耳加热熔化每个粒子内部的金属，从而导致颗粒的软化。随着粒子冷却至室温，合金凝固，粒子恢复了其原始刚度。为了优化包含软颗粒和刚性颗粒的颗粒包装的机械响应，我们采用了一种进化算法，结合了离散元素方法模拟，以预测将在组装边界上产生特定力输出的刚度模式。使用可变刚度颗粒的2D组件在实验中构建了预测的刚度模式，并使用光弹性测量了组装边界不同点处的力输出。此结果是制造机器人颗粒超材料的第一步，可以动态地调整其机械性能，例如力传输，弹性模量和按需频率响应。
从颗粒流变学到太空 3D 打印——再回到原点
A. Zocca、J. Lüchtenborg、T. Mühler、J. Wilbig、G. Mohr、T. Villatte、F. Léonard、G. Nolze、M. Sparenberg、J. Melcher、K. Hilgenberg 和 J. Günster，“在微重力环境下实现金属部件的 3D 打印”，Advanced Materials Technologies 4，1900506 (2019)。J. Günster、A. Zocca、CM Gomes 和 T. Muehler，“利用真空稳定增材制造粉末床的方法”，美国专利 9533452B2 (BAM，2017)。
发光的颗粒状水冰显示出“尘埃”排放
背景。微粒形式的水冰是彗星中最常见的挥发性物质，在正确模拟彗星活动之前，必须了解其接近太阳时的行为。目的。为了评估颗粒状水冰的特性，我们研究了其在低温高真空环境中光照下的演变。方法。我们制作了一个由微米级颗粒组成的水冰样本，将其放置在热真空室内，并将其暴露在高强度可见光/近红外 (VIS / NIR) 照明下。由于冰的 NIR 波段内的能量吸收，样品局部加热，导致靠近表面的蒸发。使用秤测量辐照样品的总质量损失，并用红外摄像机记录表面温度。此外，我们使用多台摄像机观察表面变化和喷射出的固体颗粒。结果。我们从空间分辨的表面温度中推导出由于水冰升华而造成的质量损失。这种质量损失占总质量损失的 68%-77%。剩余部分（23% 到 32% 之间）的质量以固体颗粒的形式喷出，可以用肉眼看到。结论。水冰颗粒的自我喷出可以用一个几何模型来解释，该模型描述了样品冰成分的升华，同时考虑了水冰颗粒的尺寸分布和样品的体积填充因子 (VFF)。根据该模型，当固体冰颗粒（或它们所属的颗粒簇）由于较小的连接冰颗粒蒸发速度更快而与样品失去接触时，就会发射固体冰颗粒。我们讨论了该过程与彗星尘埃活动的可能相关性。
从创意量子到颗粒状互动思维理论
最近，AISDL团队已经整合了量子力学和信息理论的见解，以对社会科学中信息价值联系的基础理解：颗粒状互动思维理论[1]。这标志着该团队持续对价值本质的更深入的询问是一个重要的里程碑。具体来说，该理论认为价值是由于信息的相互作用而出现的，这些信息以对人类生存，发展和繁殖的方式减少熵的相互作用。
废水处理粒状生物膜技术的微生物生态学：评论
摘要：如今，由于对人类和环境健康造成的损害，废水的排放是全球关注的问题。废水处理已进展，以提供环境和经济可持续的技术。废水的生物处理是该领域的基本基础之一，基于颗粒状生物膜系统的新技术的使用正在证明在解决从废水排放中得出的环境问题方面取得了成功。必须评估颗粒状的微生物，因为其功能实体是由于其去除污染物的活性和功能与周围的微生物群相互关联。微生物群落的深刻知识可以改善系统操作，因为可以通过调整对操作条件的调整来修改代谢角色的微生物的增殖。这就是为什么工程必须考虑生物废水处理系统的内在微生物逻辑方面的原因。本综述提供了基于颗粒生物膜的生物废水处理技术的微生物生态学，用于减轻水污染。
Regolith聚合物复合融合颗粒状制造
摘要NASA的Artemis计划的目标是创建持续的月球存在，以提供前所未有的科学发现机会，并确保行业获得无限的资源和空间中无限的资源和商业潜力。为了实现这一目标，NASA必须逐步发展和扩展其能力，超出阿波罗计划的短月，到基础设施和设备的持续存在，以降低任务风险。肯尼迪航天中心的粒状力学和雷戈林运营实验室（又称A.沼泽作品）与SpaceFactory和Lera咨询结构工程师合作，开发了可机器人可建造的不压力庇护所的建筑和结构设计。庇护所，称为月球基础设施资产（LINA），旨在保护宇航员和地面资产免受辐射，流星撞击，热梯度以及承受月球Quotakakes的侵害。使用Regolith聚合物复合材料开发了一种融合的颗粒状制造（FGF）施工过程。讨论了施工系统和相关的打印参数以及环境模拟设备以及测试条件的摘要。测试样品在肮脏的热真空条件下打印（〜10 -3 Torr，〜 -200°C），LINA的量表版本印在真空中的Regolith Simulant Sibtrate上（〜10 -4 Torr）。讨论了操作的全尺度设计优化，模拟和构建概念。
粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
将人工智能应用于卫星图像以编制精细的贫困统计数据
目录 表格和图表 iv 摘要 v I.介绍 1 II.文献综述 2 III.数据和方法 3 A.参考期 3 B. 白天卫星图像 3 C. 夜间卫星图像 4 D. 用作输入的贫困数据来源 4 E. Shapefile 5 F. 使用人工智能预测贫困 5 IV.主要发现 7 A. 卷积神经网络验证 7 B. 岭回归 8 V. 稳健性评估 12 A.平均特征与平均输出 12 B.探索数据分割策略 12 C. 针对城市和农村地区的单独模型是否可以提高预测准确性？13 D. 岭回归与随机森林估计 13 E. 将结果与更简单的模型进行比较 14 F. 将基于人工智能的预测与已发布的贫困率相协调 15 VI.讨论和总结 17 参考文献 19
使用机械发光材料可视化颗粒介质中的颗粒间接触强度
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