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少突胶质细胞绑定效应对白质轴突的超弹性3D响应
机械和航空航天工程罗格斯大学 - 新不伦瑞克省，皮斯卡塔维，新泽西州08854，美国摘要提出了一种新颖的有限元模型，以研究嵌入细胞外基质中轴突的机械响应，当时纯粹在纯粹的非伴随kinematic Kinematic Bounders条件下伸长额。Ogden超弹性材料模型描述了轴突和细胞外矩阵材料的特征。对白质中的两个轴突绑定方案进行了研究，其中一个少突胶质细胞（单ol）具有多个连接的多oligodendrocyte（Multi-Ol）。在多ol绑定构型中，将产生的力随机定向为分布式神经胶质细胞在其附近的轴突周围任意包裹。在单摩尔设置中，位于中央的少突胶质细胞在附近的多个轴突。绑定力针对这种少突胶质细胞，从而导致更大的方向性和较远的应力分布。与轴突的少突胶质连接由弹簧式仪表板模型表示。髓磷脂的材料特性是少突胶质细胞刚度参数化的上限（“ K”）。提出的FE模型可以实现连接机制及其对轴突刚度的影响，以准确确定由此导致的应力状态。对不同连接场景的应力应变图的根平方偏差分析显示，轴突刚度随着束缚的增加而增加，表明少突胶质细胞在应力再分布中的作用。在单醇子模型中，对于每个轴突相同数量的连接，RMSD值随着“ K”（少突胶质细胞弹簧刚度）值的增加而增加。RMSD计算表明，对于“ K”值，与多OL相比，单摩尔模型产生的略微更硬模型。当前的研究还通过随机化和添加连接以确保更大的响应能力来解决多OL模型的潜在几何局限性。两个子模型中注意到的环状弯曲应力表明，轴突损伤积累和重复负载故障的风险。关键字：微力学，有限元素，少突胶质细胞，轴突损伤，CNS白色物质，多尺度模拟，超弹性材料，Abaqus incenclature
政府人工智能准备指数 2020
在今年的报告中，我们还从各个方面纳入了在重要特征、政策和举措方面已确立区域领导者或“后起之秀”的国家。在某些情况下（例如国家人工智能战略或技术独角兽），我们所描述的具有重要特征、政策和举措。 在其他情况下（例如国家数据战略或数字包容战略），政策不直接计入指数，但我们认为它们说明了为什么一个国家可能在某个特定领域获得高分，或者为什么我们可能期望他们的分数在未来会提高。
B.Eld。程序B.Eld。程序
AREA COURSE TITLE MARKS YEAR III THEORY F.3.6 Basic Concepts in Education 100 F3.7 School Planning and Management 50 F3.2 Logico Mathematics Education 50 F3.3 Pedagogy of Environmental Studies 50 Liberal Course (Optional II)* 100 O3.1 English II O3.2 Hindi II O3.3 Mathematics II O3.4 Physics II O3.5 Chemistry II O3.6 Biology II O3.7 History II O3.8 Political Science II O3.9 Geography II O3.10经济学II E.P.C：03 SC 3.1课堂管理75 SC 3.2材料发展和评估75 Colloquia 50学术丰富活动总计：550年IV理论F 4.8课程研究50 F 4.9性别和学校教育50 50选项A：教学法A：教学法（以下是以下）50 op 4.1 Op 4.1 Op 4.2 Natural Science Op 4.3 Socialsic Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op Op op B. 4.1教育与通信技术OL 4.2特殊教育OL 4.3指导和咨询的基本原理。E.P.C：04 SI学校实习250项目100 Colloquia 50学术丰富活动总计：550 *将根据各自的学院的可用性提供选项。 F：基础课程：核心课程：P。教育学课程，o：可选的自由课程：OP：可选教学法； OL：可选课程； PR：实践； SC：学校联系计划：SL：学校实习。 在课程命名法中，立即接下来的数值（E.C.P. 等） 表示课程的课程年度。 第二个数值表示特定课程类型中的序列号。 例如，f2.5表示人际关系和沟通是计划研究第二年将要教授的第五个基金会课程。E.P.C：04 SI学校实习250项目100 Colloquia 50学术丰富活动总计：550 *将根据各自的学院的可用性提供选项。F：基础课程：核心课程：P。教育学课程，o：可选的自由课程：OP：可选教学法； OL：可选课程； PR：实践； SC：学校联系计划：SL：学校实习。在课程命名法中，立即接下来的数值（E.C.P.等）表示课程的课程年度。第二个数值表示特定课程类型中的序列号。例如，f2.5表示人际关系和沟通是计划研究第二年将要教授的第五个基金会课程。
高阶自智网络关键技术及应用
architecture: driving forces, features, and functional topology [J]. Engineering, 2022, 8: 42-59. DOI: 10.1016/j.eng.2021.07.013 [2] 中国移动 . 中国移动自智网络白皮书 (2023) [R]. 2023 [3] TM Forum. Autonomous networks: empowering digital transformation [R].2023 [4] OpenAI. ChatGPT plugins [EB/OL]. [2024-06-15]. https://openai.
![arXiv:2308.09691v1 [stat.ML] 2023 年 8 月 18 日](/simg/d\d8f20fab612b7d2ade343c615666dc1c91262f27.webp)
arXiv:2308.09691v1 [stat.ML] 2023 年 8 月 18 日
先进制造 (AM) 因其在核材料上的潜在应用而引起了核界的极大兴趣。一个挑战是通过在运行时控制制造过程来获得所需的材料特性。基于深度强化学习 (DRL) 的智能 AM 依赖于自动化过程级控制机制来生成最佳设计变量和自适应系统设置，以改善最终产品特性。爱达荷国家实验室 (INL) 最近在 MOOSE 框架内开发了一种用于直接能量沉积的高保真热机械模型。这项工作的目标是为这种基于 MOOSE 的 AM 模型开发一个准确且快速运行的降阶模型 (ROM)，该模型可用于基于 DRL 的过程控制和优化方法。由于基于算子学习 (OL) 的方法能够学习一组微分方程，在本研究中，这些方程是通过改变激光高斯点热源中的工艺变量而产生的，因此将采用这些方法。我们将使用傅里叶神经算子开发基于 OL 的 ROM，并对其性能与传统的基于深度神经网络的 ROM 进行基准比较。
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mcludll:i!1bo addibom oc clall!“s madt by y ou w bich adddions oc chl”!I'• ar• ,., fonb111 full abo\-.. is h IDd OD am · < OlllDlllbOO "-" Thu Award coD!llJlrnai.. lio rOllll1lc t which comists ol lht follow"m! doc1mtD1S。 (a) 1bo Go\~ • Dl'• soli<11>11C11 IDd y 我们的身体。 IDd (b) Ibis nnrdcOD1nc1 No fiS1her , _.a cru.l doctmtDI ts or~ ssary (Block IS .i.o..ld b< rbttlH 011ly \\WD awar dm! a ,.at.d-bid 公司负责人姓名IDd OD am · < OlllDlllbOO "-" Thu Award coD!llJlrnai.. lio rOllll1lc t which comists ol lht follow"m!doc1mtD1S。(a) 1bo Go\~ • Dl'• soli<11>11C11 IDd y 我们的身体。IDd (b) Ibis nnrdcOD1nc1 No fiS1her , _.a cru.l doctmtDI ts or~ ssary (Block IS .i.o..ld b< rbttlH 011ly \\WD awar dm!a ,.at.d-bid 公司负责人姓名公司负责人姓名
2021年9月.pdf
（Pulok sen Gupta）政府秘书。印度的所有部长委员会成员（按照附件I）的副本，带有外壳，转发至： - i。新德里尼蒂·巴万（Niti Bhawan）Niti Aayog副主席。（vch-niti@gov.in）ii。联合公共服务委员会主席（主席upsc@gov.in）iii。新德里Niti Bhawan Nitiaayog首席执行官（ceo-niti@gov.in）iv。 总理办公室首相，北部地区南部街区（pkmishra.pmo@gov.in）诉NITI AAYOG的所有成员，新德里Niti Bhawan。 （vk.saraswat@nic.in，rc。 niti@gov.in，vinodk.paul@gov.in）vi。 印度总统秘书。 （secy.presindent@rb.nic.in）vii。 印度副主席秘书。 （secyvp@nic.in）viii。 政府的主要科学顾问。 印度。 （vijayraghavan@gov.in）ix。 印度政府的所有秘书（secy-goi@lsmgr.nic.in）x。 信息和广播部新闻信息局首席总干事。 （pdg- pib@nic.in）xi。 新德里内阁秘书处的主任。 （cabinet@nic.in）xii。 Rabindra Kumar Panigrahy博士。 'e'，DST，用于在DST网站上上传每月摘要。 （rabindra.p@gov.in）xiii。 PSO秘书，DST。 （anuj.tripathi@nic.in）xiv。 ad（ol），DST，用于印地语翻译（kn.singh65@gov.in）新德里Niti Bhawan Nitiaayog首席执行官（ceo-niti@gov.in）iv。总理办公室首相，北部地区南部街区（pkmishra.pmo@gov.in）诉NITI AAYOG的所有成员，新德里Niti Bhawan。（vk.saraswat@nic.in，rc。niti@gov.in，vinodk.paul@gov.in）vi。印度总统秘书。（secy.presindent@rb.nic.in）vii。印度副主席秘书。（secyvp@nic.in）viii。政府的主要科学顾问。印度。 （vijayraghavan@gov.in）ix。 印度政府的所有秘书（secy-goi@lsmgr.nic.in）x。 信息和广播部新闻信息局首席总干事。 （pdg- pib@nic.in）xi。 新德里内阁秘书处的主任。 （cabinet@nic.in）xii。 Rabindra Kumar Panigrahy博士。 'e'，DST，用于在DST网站上上传每月摘要。 （rabindra.p@gov.in）xiii。 PSO秘书，DST。 （anuj.tripathi@nic.in）xiv。 ad（ol），DST，用于印地语翻译（kn.singh65@gov.in）印度。（vijayraghavan@gov.in）ix。印度政府的所有秘书（secy-goi@lsmgr.nic.in）x。信息和广播部新闻信息局首席总干事。（pdg- pib@nic.in）xi。新德里内阁秘书处的主任。（cabinet@nic.in）xii。Rabindra Kumar Panigrahy博士。'e'，DST，用于在DST网站上上传每月摘要。（rabindra.p@gov.in）xiii。PSO秘书，DST。 （anuj.tripathi@nic.in）xiv。 ad（ol），DST，用于印地语翻译（kn.singh65@gov.in）PSO秘书，DST。（anuj.tripathi@nic.in）xiv。ad（ol），DST，用于印地语翻译（kn.singh65@gov.in）
探索知识管理动态
摘要：基于基于资源的理论（RBT）和基于知识的观点（KBV），本研究研究了基于知识的组织支持（KOS），AI驱动的知识共享（KS），组织学习（OL）和知识管理动态能力（KMDC）对中国公司组织绩效（OP）的影响。特别是，本研究探讨了这些因素之间的关系，以及控制变量，例如教育水平，员工技能和技术创新，以全面了解其对绩效管理的影响。最近关于组织绩效的研究主要集中在数字业务策略和高级决策上，但对数字成熟度，工作场所活动和与沟通相关的动态作用的关注有限。这项研究通过巩固有助于组织内部工作绩效的关键因素来解决这些差距。此外，为了通过经验检验拟议的假设，从中国各个公司的员工填写的129份有效问卷中收集了数据。研究的研究用确认性因素分析（CFA）验证测量构建体和结构方程建模（SEM）以评估假设的关系。这些发现揭示了一些重要的见解：（1）具有AI，KMDC和OL的KO，KS，每个人都对OP具有直接的积极影响，强调了它们在增强组织成果中的关键作用。（2）控制变量，包括教育水平，员工技能和技术创新，显着缓和了KOS，KS与AI，KMDC，OL和OP之间的关系，进一步扩大了其影响。这些结果强调了促进协作知识创新机制和利用动态功能以进行有效绩效管理的重要性。总而言之，通过将理论观点与强大的经验分析整合在一起，本研究为知识管理和组织绩效的文献做出了贡献，为旨在优化数字变革性环境中绩效的从业者提供了可行的见解。