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预测激光粉末床融合添加剂制造过程中的鞭毛尿酸酯的热电学因子
添加剂制造（AM）工艺，例如激光粉末床融合，可以通过分层扩散和熔化粉末来制造物体，直到创建自由形式的零件形状。为了提高AM过程中涉及的材料的特性，重要的是要预测材料表征作为处理条件的函数。在热电材料中，功率因数是对材料如何将热量转化为电的有效性的量度。虽然较早的作品已经使用各种技术预测了不同热电材料的材料表征特性，但在AM过程中尚未探索机器学习模型的实现，以预测鞭毛尿酸酯（BI2TE3）的功率因数。这很重要，因为BI2TE3是低温应用的标准材料。作为概念证明，我们使用了有关涉及的制造处理参数的数据以及在BI2TE3 AM中收集的原位传感器监视数据，以训练不同的机器学习模型，以预测其热电功率因子。我们使用80％的培训和20％的测试数据实施了监督的机器学习技术，并进一步使用了置换功能重要性方法来识别重要的处理参数和原位传感器功能，这些特征最能预测材料的功率因数。基于合奏的方法，例如随机森林，Adaboost分类器和Bagging分类器，在预测功率因数方面表现最好，而袋装分类器模型则达到了90％的最高精度。此外，我们发现了前15个处理参数和原位传感器功能，以表征材料制造属性（例如功率因子）。这些功能可以进一步优化，以最大程度地提高热电材料的功率因数，并提高使用该材料制造的产品的质量。
基于镉的LICDX的热电性能（XN，...
摘要。由于其高稳定性和宽范围的带隙，已经大规模研究了半身的材料。在这里，我们研究了LICDX（X N，P，AS，SB和BI）的基本物理和热电学参数，并观察到这些化合物具有F43M空间组，其空间群为5.31、6.06、6.25、6.64和6.81Å的LICDN，LICDP，LICDAS，LICDAS，LICDAS，LICDSB和LICDB和LICDB和LICDB和LICDB和LICDB和LICDB和LICDB和LICDB和LICDB和LICDB和LICDB和LICDB和LICDB和LITBIDB和LITBI，所有化合物都表现出直接的带隙半导体行为，除了licdbi显示金属性质。在近红外和可见区域中，这些化合物显示出极好的光伏行为，但它们限制了远红外和紫外线的辐射。通过检查热电特性，我们分析了在300 K时，ZT在这些材料中的三种材料的p和n区域都达到了统一性，使它们在环境温度下使它们具有前瞻性热电候选。所研究的热力学特性证实了材料稳定，这将激发实验者。
基于数字双胞胎
摘要随着储能技术的快速开发，显着地评估了锂离子电池的运行状态，以确保其安全的操作并减少事故的可能性。对于现有模型的长期模拟时间和较低精度的问题，本文提出了一种基于数字双胞胎的热电耦合模型的锂离子电池的施工方法。首先，提出了锂离子电池的数字双结构系统。第二，考虑到热力学模型和等效电路模型的耦合效应，热电耦合模型是基于数字双平台ANSYS TWINBUILDER构建的。按顺序减少热力学模型，并将模拟时间缩短为SEC-OND级别，从而提高了模拟效率并满足数字双胞胎的实时仿真要求。此外，考虑到锂离子电池的操作插入物是可变的，因此，基于可变的遗忘因子递归最小二乘最小二乘算法的在线识别等效电路模型的参数。它更新模型的参数并提高了仿真精度。最后，通过模拟分析验证了模型的效率和准确性。
无限半空间中平面热弹性波
原始研究论文摘要：通过可靠性分配来提高总可靠性已成为提高复杂工业系统设计效率的成功方法。过去的大量研究在很大程度上解决了这个问题。从迄今为止为实现目标而开发的不同技术中可以看出这一点。近年来，人们使用了元启发式算法，如模拟退火、禁忌搜索 (TS)、粒子群优化 (PSO)、布谷鸟搜索优化 (CS)、遗传算法 (GA)、灰狼优化技术 (GWO) 等。本文提出了一种实现混合 PSO-GWO 算法 (HPSOGWO) 的框架，用于解决复杂桥梁系统和太空舱生命支持系统的可靠性分配和优化问题。数值实验证明了所提框架的优势/竞争力。将 HPSOGWO 得到的结果与以前使用的 PSO 和 GWO 算法进行比较，结果表明，在一个名为复杂桥梁系统的问题中，与 PSO 和 GWO 相比，HPSOGWO 使用的函数评估次数较少。因此，HPSOGWO 获得的整体解决方案不仅与之前一些其他著名优化方法获得的结果相当，而且优于它们。
计算机视觉综合症 - 顺势疗法结合人体工程学干预
摘要 电脑和其他数字视觉屏幕（智能手机、平板电脑、iPad、iPhone）的引入给我们的生活带来了巨大的变化，并很快成为我们日常生活中不可或缺的一部分。社会上数字视觉屏幕的使用正在增加，预计未来几年也将呈现同样的趋势。尽管这些设备具有巨大的优势，但如果使用不当，也会出现健康问题。电脑视觉综合症，也称为数码眼疲劳，包括一系列眼部、视觉症状和其他肌肉骨骼症状，据估计，在数码屏幕用户中其患病率为 50% 或更高。 关键词：电脑视觉综合症 (CVS)、数码眼疲劳、视觉显示终端 (VDT)、人体工程学。 介绍 视觉显示终端在现代学术、职业和社会生活的许多方面都至关重要。VDT 是一个广义的术语，用于描述电脑、手机、平板电脑、iPad 和电子阅读器。几十年前，在电脑和其他视觉显示设备发明之前，办公室工作涉及一系列活动，包括打字、归档、阅读和写作等。所有这些活动都需要不同的姿势和视觉，导致每项活动之间自然而然地出现间隙。随着
闭环错误 - 纠正学习加速了热电材料的实验发现
考虑到大型材料空间，热电材料的探索挑战，再加上掺杂和合成途径的多样性所带来的自由度的增加。在这里，已合并历史数据，并通过使用错误纠正学习（ECL）进行实验反馈进行更新。这是通过从先验数据集中学习而实现的，然后将模型调整为合成和表征的差异，这些差异很难参数化。This strategy is thus applied to discovering thermoelectric materials, where synthesis is prioritized at temperatures < 300 ○ C. A previously unexplored chemical family of thermoelectric materials, PbSe:SnSb, is documented, finding that the best candidate in this chemical family, 2 wt% SnSb doped PbSe, exhibits a power factor more than 2 × that of PbSe.本文的研究表明，与由最先进的机器学习（ML）模型提供动力的高通量搜索相比，闭环实验策略减少了所需的实验数量，以将优化材料数量高达3×。还可以观察到，这种改进取决于ML模型的准确性，以表现出减少回报的方式：一旦达到了一定的精度，与实验途径相关的因素开始主导趋势。
闭环错误 - 纠正学习加速了热电材料的实验发现
考虑到大型材料空间，热电材料的探索挑战，再加上掺杂和合成途径的多样性所带来的自由度的增加。在这里，已合并历史数据，并通过使用错误纠正学习（ECL）进行实验反馈进行更新。这是通过从先验数据集中学习而实现的，然后将模型调整为合成和表征的差异，这些差异很难参数化。This strategy is thus applied to discovering thermoelectric materials, where synthesis is prioritized at temperatures < 300 ○ C. A previously unexplored chemical family of thermoelectric materials, PbSe:SnSb, is documented, finding that the best candidate in this chemical family, 2 wt% SnSb doped PbSe, exhibits a power factor more than 2 × that of PbSe.本文的研究表明，与由最先进的机器学习（ML）模型提供动力的高通量搜索相比，闭环实验策略减少了所需的实验数量，以将优化材料数量高达3×。还可以观察到，这种改进取决于ML模型的准确性，以表现出减少回报的方式：一旦达到了一定的精度，与实验途径相关的因素开始主导趋势。
共生细菌，像哨兵的免疫细胞以及对社交变形虫病原体的反应
一些生活在宿主中的内共生体必须调节其宿主的免疫系统，以感染和持久。我们研究了细菌内共生植物对师生多细胞社会变形虫宿主的影响。divyba dictyostelium discoideum的聚集体包含类似于传统多细胞生物的免疫系统的前哨细胞的亚群。前哨细胞隔离并从D. distoideum骨料中丢弃毒素，并可能在防御病原体中起核心作用。我们测量了在paraburkholderia属中被细菌内共生菌感染的D. discoideum骨料中的前哨细胞的数量和功能。感染的D. Discoideum产生的前哨细胞较少，较少的持久性持续细胞，这表明Paraburkholderia可能会干扰其宿主的免疫系统。尽管哨兵细胞受损，但被感染的D. distoiDeum对溴化乙锭毒性的敏感性较小，这表明Paraburkholderia也可能对其宿主具有保护作用。相比之下，D.被Paraburkholderia感染的迪斯科医学会显示出对两种非亲生病原体的敏感性差异。我们的结果扩大了先前的工作，介绍了D. discoideum和Paraburkholderia之间复杂关系的另一个方面，该关系具有很大的潜力作为研究共生研究的模型。