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多种技术对减少增材制造中残余应力的影响
摘要 增材制造 (AM) 正迅速成为汽车、航空航天、医疗等许多行业制造零部件的主导技术。具有更高沉积速率的电弧增材制造 (WAAM) 技术正在成为 AM 中的突出技术。基于线材的增材制造需要高热量输入来熔化线材进行沉积。当组件建立在多层上时，它涉及各种加热和冷却循环，从而导致不均匀的热负荷。由于重复的循环，残余应力会滞留在零件内部并导致各种缺陷，如裂纹、变形、翘曲、部件的生命周期缩短等。需要降低残余应力以最大限度地减少缺陷。本文讨论了预热和锤击压缩载荷等多种技术对最大限度地减少残余应力的影响。预热基材（沉积发生在其上）将降低热梯度，从而降低残余应力。由于残余拉应力是在基于线材的熔覆过程中产生的，而该应力可通过施加压缩载荷来消除，因此，我们内部开发了一种用于施加压缩残余应力的气动装置，以尽量减少残余拉应力。在这项工作中，我们准备了四种不同的样品；1) 沉积状态（未进行预热和锤击），2) 沉积后进行锤击，3) 预热后沉积，4) 预热后沉积后进行锤击，以通过 X 射线衍射法测量残余应力。研究发现，预热和锤击单独可尽量减少残余应力，而综合效果则表明残余拉应力大大降低。
最初发表于：Leite, Vanessa RC；Su, Zhe；Whatley, Adrian M；Indiveri, Giacomo (2022)。皮质启发式布局和布线：最小化
摘要 — 受大脑启发的基于事件的神经形态处理系统已成为一种有前途的技术，特别是用于生物医学电路和系统。然而，神经网络的神经形态和生物实现都具有关键的能量和内存限制。为了最大限度地减少多核神经形态处理器中内存资源的使用，我们提出了一种从生物神经网络中汲取灵感的网络设计方法。我们使用这种方法设计了一种针对小世界网络优化的新路由方案，同时提出了一种硬件感知的布局算法，该算法优化了小世界网络模型的资源分配。我们用一个典型的小世界网络验证了该算法，并给出了从中衍生的其他网络的初步结果。索引术语 — 编译器、神经形态处理器、分层路由、小世界网络、多核、扩展、皮质网络
用于优化效益和最小化的人工智能……
近年来，电子医疗数据（通常称为“真实世界数据”）的生成和可访问性呈指数级增长。数据源的范围已显著扩展，涵盖了传统数据库和社交媒体、可穿戴设备和移动设备等较新的来源。信息技术的进步、计算能力的增长以及依赖生物信息学工具和/或人工智能技术的分析方法的发展，增强了利用这些数据生成真实世界证据和改进临床实践的潜力。事实上，这些创新的分析方法可以筛选和分析大量数据，从而快速生成证据。因此，人工智能在医学中的许多实际用途已被成功地研究用于图像处理、疾病诊断和预测以及药物治疗管理，从而凸显了对医疗专业人员进行这些新兴方法教育的必要性。本叙述性评论概述了人工智能在药理学领域，特别是药品上市后安全性评估领域带来的主要机遇和挑战。
从太空到地球，最大限度地减少天气对您的业务的影响
我们为决策者提供准确的天气数据，帮助他们做出明智的选择，减少对环境的影响并改善福祉。我们致力于创造更美好的世界，利用我们的专业知识帮助社区做好准备，减轻极端天气事件的影响，每次提供一点数据。
简介 美国能源部 (DOE) 化石能源和碳管理办公室 (FECM) 致力于最大限度地减少环境
FECM 支持 – 正如本报告所述，FECM 的重点领域和技术组合与中西部的能源和工业结构、当地基础设施和资源高度契合。这些努力将帮助该地区吸引社区、创造新的就业机会、建立新的供应链，并投资支持大学和私营部门的研发和创新。此外，通过 DOE 的社区福利计划和社区福利协议，FECM 说明了项目的设计和范围如何最大限度地为该地区的社区带来经济、环境和社会效益，从而促进项目的成功和发展。
最小化农业供应链中碳足迹的策略：利用可持续实践和新兴技术
本文介绍了将农业供应链中的碳足迹最小化的策略，重点是可持续实践和新兴技术。主要目的是探索采用可持续农业技术，可再生能源和精确农业的采用如何显着减少碳排放并增强农业中的环境管理。讨论的关键策略包括实施有机农业实践，避免综合投入并增强土壤健康和农业限制，这将树木整合到农业系统中，以隔离碳和支持生物多样性。使用可再生能源（例如太阳能，风能和沼气）的使用在减少化石燃料和降低温室气体排放方面的作用。精确的农业技术，包括GPS和IoT传感器，以优化资源使用和减少浪费的能力而被突出显示。此外，本文还涵盖了碳跟踪和管理技术的进步，这些技术提供了准确的排放量和报告，以及旨在最大程度地降低运输和包装的环境影响的可持续物流和包装实践。这一发现强调了整合这些策略不仅有助于大幅减少碳排放量，还为提高农业供应链的效率和可持续性提供了机会。本文以对行业利益相关者的影响结束，强调需要继续创新和政策支持，以推动对这些实践和技术的广泛采用。通过采用这些策略，农业部门可以在减轻气候变化并促进更可持续的未来方面取得重大进展。
看不见，脑海？最大程度地减少全国可再生能源系统可见性的成本
减轻与气候变化相关的极端38事件的强化[1-3]的关键组成部分是替代具有可持续的，低碳，39可再生能源的常规化石燃料。尽管由于强烈降低了40个on-o shore风的成本[4-6]以及太阳能[7，8]，但它们的经济竞争力[7，8]，但目前的增长41可再生能源的动态并不能使1.5°C C兼容的风景1.5°C兼容的风景42 [9]。在欧洲，尤其是德国，经过数年创纪录的能力扩大，由于对44种这些技术，尤其是风力发电的社会反对，最近有43个增长率急剧下降[5，10，11]。45造成岸风的构造越来越多地与当地的股份-46个持有人[12，13]相反，涡轮机对景观的视觉影响是47个主要问题[14-21]。尤其是，涡轮机的安装在景观48中被拒绝，其审美质量高，而它们在不太美丽的景观中更加接受49 [22-27]。太阳能通常对景观的影响较小[28]，而导致50个公众反对[29，30]，但视觉影响尤其是大规模光伏51（PV）系统的视觉影响[31]，在特定地区，在特定地区，对立的对立比对风的强烈52 [32]。以及其他外部性，例如噪音，对野生动植物53的威胁以及房地产价格下跌，可再生技术的视觉影响似乎对与工厂距离增加的当地居民减少了54 [26，33 - 35]。55减轻和评估可再生能源项目中的视觉景观影响56的主要计划方法是可见性分析[36，37]。可见性分析可以通过多种方式进行57，包括从观察肛门58 YSIS，3D模拟和光峰[38，39]产生的可见性图。但是，当规划项目59在大空间尺度上（即区域或国家）时，上述方法不能很好地使用60。在观看计算的情况下，其原因是61分析是基于视线测试[40]，该测试是从62个检查项目的角度进行的。因此，所有检查项目的确切位置必须首先确定63，这是不可能的，而这些项目64的位置仍在调查中。因此，到目前为止，将可见性分析用于规划65限于小型空间量表[41 - 45]或影响评估[46，47]。然而，可以通过逆转其67个设置，即，从景观区域的角度进行分析来克服66个常规视图分析的缺点，而不是从检查项目的角度来保护68个区域。这69个相反的视图评估可以扩展到可再生70能源部署的大规模计划[48]，并将在本研究中使用。71鉴于以前的可见性分析局限
通过受控的...
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2024; SP-8（8）：37-41 www.biochemjournal.com收到：接受：19-06-2024接受：23-07-2024 GP Shetty R＆D R＆D Labs，Multiplex Biotech Pvt。Ltd.班加罗尔，卡纳塔克邦，印度班加罗尔的多重公司Rajarshi Dasgupta R＆D Labs，Multiplex Biotech Pvt。Ltd.班加罗尔，卡纳塔克邦，印度Mahesh G Shetty R＆D Labs，Multiplex Biotech Pvt。Ltd.班加罗尔，卡纳塔克邦，印度班加罗尔的多重公司集团，梅加纳R＆D实验室，多重生物技术PVT。Ltd.班加罗尔，卡纳塔克邦，印度Meghana GB R＆D Labs，Multiplex Biotech Pvt。Ltd.印度卡纳塔克邦班加罗尔的多元公司多元公司对应作者：GP Shetty R＆D Labs，Multiplex Biotech Pvt。Ltd.印度卡纳塔克邦班加罗尔的多重公司
案例研究borealis和FAP正在最大程度地降低泡沫应用的环境影响
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单台机器问题的深度学习驱动算法最小化总迟到
在本文中，我们研究了深度学习方法来解决众所周知的NP单机调度问题，目的是最大程度地减少迟到的目的。我们提出了一个深层的网络，该网络是基于Lawler的分解和Della Croce等人提出的基于Lawler的分解和对称分解的单次调度算法中标准值的多项式估计器。本质上，神经网络通过估计问题分解为子问题来指导算法。本文还描述了一种生成培训数据集的新方法，该方法可以加快培训数据集的生成并减少解决方案的平均最佳差距。实验结果表明，我们的机器学习驱动的方法可以有效地将信息从训练阶段概括为明显更大的实例。尽管训练阶段使用的实例从75到100个工作岗位，但多达800个工作岗位的实例的平均最佳差距为0.26％，几乎是最先进的启发式启发式差距的差距差不多五倍。