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混合绩效评估多稀释度
6泰国Mahidol University，Mahidol University，Mahidol University，泰国Mahidol University的医学院生理系 *电子邮件：ekachai.j@tggs.kmutnb.ac.th（通讯作者）摘要。 本文的目的是提出一个数值设计的多个稀释微流体芯片，该芯片可以同时递送几种血清稀释液。 被选择以稀释为稀释，并通过蛇形混合通道实现，其中诱导院长涡流以增加接触面积和时间以更好地扩散。 使用五个常用混合指数对该稀释芯片出口的混合性能进行数值评估，其目标是混合通道的出口横截面区域的均匀性必须大于93.319％，以实现六sigma质量控制。 关键字：微流体，稀释，混合流，混合指数，人血清。6泰国Mahidol University，Mahidol University，Mahidol University，泰国Mahidol University的医学院生理系 *电子邮件：ekachai.j@tggs.kmutnb.ac.th（通讯作者）摘要。本文的目的是提出一个数值设计的多个稀释微流体芯片，该芯片可以同时递送几种血清稀释液。被选择以稀释为稀释，并通过蛇形混合通道实现，其中诱导院长涡流以增加接触面积和时间以更好地扩散。使用五个常用混合指数对该稀释芯片出口的混合性能进行数值评估，其目标是混合通道的出口横截面区域的均匀性必须大于93.319％，以实现六sigma质量控制。关键字：微流体，稀释，混合流，混合指数，人血清。
用微流体生物芯片进行样品制备的关键
摘要 - 微流体生物芯片最近在微型芯片上自动化各种生化方案时具有重要的希望和多功能性。样品制备涉及将流体与小规模的指定目标比的混合，这是这些协议的重要组成部分。算法与基础混合模型，混合序列和流体体系结构紧密相互交织。尽管在文献中已经研究了许多混合模型，但它们对混合步骤动态的影响迄今尚未完全了解。在本文中，我们表明可以根据整数的主要分解来设想各种混合模型，从而在混合算法，芯片体系结构和性能之间建立联系。这种见解导致了提出的基于分解的稀释算法（FACDA）的开发，该算法（FACDA）考虑了适用于微电极 - 点阵列（MEDA）生物芯片的广义混合模型。它进一步导致目标体积稀释算法（TVODA），以满足用户对给定音量的输出的需求。我们在确定混合序列的同时，在满足能力模量理论（SMT）的结构上提出了优化问题。对大量测试箱的仿真结果表明，对于反应物成本，混合时间和废物产生，FACDA和TVODA的最先进的MEDA生物芯片的最先进稀释算法。
RAM 中复合推进剂的评估
• 共振声学混合是一种非接触式混合技术，依靠低频声场的应用来促进混合。 • RAM 技术使用振荡共振驱动器系统将能量传输到摇动混合容器或加工容器的平台。这可在整个容器中提供均匀的混合，并且比传统混合器更快。 • 共振声学混合器以大约 60 Hz 和高达 100 g 的加速度产生高达 0.55 英寸的振荡位移。 • 在整个混合周期中可以定制的操作参数包括：加速度或强度、压力、温度、顶部和底部传感器的使用、特定条件下的时间以及混合功率。 • RAM 优势 • 混合时间更短（从 5 小时到 30 分钟） • 在终端装置中混合推进剂时减少浪费 • 由于减少混合时间和/或浪费而节省成本 • 产品一致 • 可扩展性
3月10日星期一10:30 AM
Lunch 12:55 pm – 1:00 pm Kicking off NextGen Research: Graduate Scholars Shaping the Future VPDGE, Prof. Hrant Hratchian 1:05 pm – 1:20 pm Modeling of Pulsing Corals and Mixing Sarah Malone, DoD SMART Fellowship 1:25 pm – 1:40 pm Exploring Warm Dense Matter: Computational Insights for Fusion Energy Brianna Aguilar-Solis, NSF Graduate研究奖学金1:45 pm - 下午2:00纳米工程水质泰迪·亚当斯（Dod Ndseg Adams）下午3:00下降，但没有：抗生素暴露后的微生物组恢复动力学在海葵Aiptasia sophia Macvittie，NSF研究生研究奖学金
EXA 高级版
墨盒装载和分配 注意：所提供的墨盒和混合头与 GC 墨盒分配器 II 兼容。 1. 提起墨盒分配器 II 的释放杆。（以下称为分配器）并将活塞柱塞完全拉回分配器。提起分配器的墨盒支架并装入墨盒，确保墨盒法兰上的 V 形凹口朝下。向下推墨盒支架以将墨盒牢牢固定到位。 2. 提起释放杆并向前推活塞柱塞，直到其卡入墨盒。 3. 逆时针旋转 1/4 圈取下墨盒盖。向下倾斜盖子并将其从墨盒上剥下。轻轻挤压分配器手柄，从墨盒末端的两个开口挤出少量材料。确保碱和催化剂均匀流出。 4. 将混合头边缘的 V 形槽口与筒体之间的 V 形槽口对齐。用力推入以安装混合头。然后将混合头的彩色套环顺时针旋转 1/4 圈至筒体末端。分配器现已准备就绪，可供使用。 5. 挤压手柄几次以挤出材料。使用后，请勿取下混合头，因为在下次使用前，它将成为储存盖。更换混合头时，将混合头上的套环逆时针旋转 1/4 圈以对齐筒体上的 V 形槽口。向下倾斜混合头并将其从筒体上剥离。 6. 在下次使用前，立即取下并更换旧的混合头。在安装新头之前，轻轻挤出少量材料以确保基料和催化剂从两个开口均匀流动。如果材料无法挤出，请从筒体末端去除所有硬化材料。 7. 要更换墨盒，请抬起释放杆并完全缩回活塞柱塞。抬起墨盒支架取出空墨盒，然后将新墨盒装入分配器。
使用交通流量模拟器
摘要：自动驾驶汽车有可能显着改善运输方式，许多企业和研究设施正在开发此类系统。尽管有关于自动驾驶汽车的社会实施的研究，但这些研究基于有限的条件，例如预定的驾驶环境。因此，在这项研究中，我们针对城市地区和农村地区，并模拟了卡纳泽大学开发和拥有的自动驾驶汽车的行为算法。在这项研究中，使用当地政府进行的人群调查的数据，建造了一个交通流量模拟系统（AIMSUN），以在正常时期重现该城市的当前交通流量。此外，我们改变了自动车辆的混合速率，并评估了其对OD之间延迟时间的影响。我们假设在实际的道路网络上逐渐替换了由自动驾驶汽车逐步替换现有的车辆，并且我们研究了它们对交通流量的影响。我们将自动驾驶汽车的混合速率改变为实际的交通环境，我们测量了原点污染（OD）间隔的延迟，以评估自动驾驶汽车对交通流量的影响。获得的结果表明，随着自动驾驶汽车的混合速率增加，OD间隔之间的延迟增加。然后，一旦混合速率超过一定值，OD间隔之间的延迟逐渐下降。随着自动驾驶汽车的混合速率从10增加到45％，所有车辆的延迟时间略有增加。当混合速率从45％增加到50％时，所有车辆的延迟时间都会降低，当混合速率为50至100％时，它保持恒定。分析结果表明，当社会实施自动驾驶汽车时，它们的混合速率会影响交通流量。因此，有必要确定适当的分发方案和实施领域。
在图中学习的概括范围
机器学习中的中心假设是观察结果是独立的，并且是分布的（i.i.d.）关于固定但未知的概率分布。在此假设下，已经提出了对高级算法设计中模型的可学习性或导致的阐述（Boser等，1992）。但是，在许多实际应用中，收集的数据可以取决于I.I.D。假设不存在。社区中有关数据的依赖性以及如何依赖的方式进行了广泛的讨论（Dehling和Philipp，2002； Amini and Usunier，2015年）。使用相互依存的数据学习。近年来建立依赖设定的概括理论已引起人们的兴趣（Mohri和Rostamizadeh，2008，2009; Ralaivola et al，2010; Kuznetsov and Mohri，2017）。在这个方向上的一项主要研究线模拟了各种类型的混合模型的数据依赖性，例如α-混合（Rosen- Blatt，1956年），β-混合（Volkonskii和Rozanov，1959年），φ -Mixing（ibragimov，1962）和η-混合（Kontorovich（Kontorovich），以及2007年，以及2007年，以及2007年，以及2007年）。混合模型已在统计学习理论中使用，以建立基于Rademacher复杂性（Mohri和Rostamizadeh，2009，2010; Kuznetsov and Mohri，2017）或算法稳定性（Mohri和Ros-Tamizadeh和Ros-Tamizadeh，2008，2008，2008; He Hean，2008; He Hean Indepental commution and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont and kont，技术（Yu，1994）。在这些模型中，混合系数在数据之间测量了数据之间的依赖性。另一项工作线（称为脱钩），通过分解一组依赖性随机变量来研究复杂系统的行为
![arXiv:2502.03567v1 [cond-mat.stat-mech] 2025 年 2 月 5 日](/simg/e\e6d7f0fb7343009c272d1412e7c60f99bba3c6d5.webp)
arXiv:2502.03567v1 [cond-mat.stat-mech] 2025 年 2 月 5 日
由于斯托克斯方程[1,2]的运动学可逆性，最令人信服的例证是 G.I.泰勒的库埃特细胞实验[3,4]，低雷诺数下的流体混合需要平流（搅拌）和扩散[5,6]的相互作用。剪切引起的扩散混合增强，也称为泰勒扩散[7]，是许多生物和人工系统的基础，从纤毛水生微生物对氧气、营养物质或化学信号的吸收，到微反应器和“芯片实验室”应用[8-12]。事实上，它代表了任何由平流扩散方程控制的非平衡松弛过程的基本特征[5]，包括对流层上部和平流层的污染物扩散[13]。因此，设计最优混合方案是一个既具有基础性又具有实际意义的问题[14-17]，并且与人们对将最优控制理论概念应用于非平衡物理[18-25]日益增长的兴趣相一致。传统上，全局混合效率通过施加一个初始模式(如溶质分布或温度分布)并通过其 L 2 /Sobolev 范数[26, 27]或 Shannon 熵的变化来表征搅拌对后者的影响[14, 28, 29]。局部混合也可以用 Lyapunov 指数来量化[2, 30]。最近，以混合前后粒子位置之间的互信息的形式引入了一种通用的无假设(即与模式无关)的全局混合效率度量[15]。在实验中，可以使用无损压缩算法从示踪数据中估计互信息 [ 31 ]。在这里，我们将这一新度量应用于无散度线性剪切流混合流体的问题。将时间相关的剪切速率定义为我们的协议，我们将互信息重新表示为后者的非线性函数，并精确求解最优控制问题，以在总剪切和总粘性耗散的约束下得出最优协议