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rtm385-SLS热固性聚酰亚胺的激光烧结用氮化硼
1。简介选择性激光烧结（SLS）是一种添加剂制造（AM）技术，它通过使用激光在每个计算机辅助设计（CAD）文件的切片中使用激光在粉末状聚合物材料的床上选择性地融化3D模型（图。1a）。SLS的常用聚合物是多酰胺11和12粉，使用温度范围为150-185°C [1-2]。Recently semi-crystalline PEEK of varied LS-grade powders with a melting temperature (T m ) of 343-370°C, were heated up to 380°C to be manufactured into 3D objects by a more elaborate high temperature laser sintering (HT-LS) machine and process, affording PEEK components with a glass transition temperature (T g ) of 150°C [3-4].然而，与传统处理的材料相比，这些热塑性聚合物构建的3D物体的强度通常很弱，这是因为它们由AM加工产生的固有较高的孔隙率以及在Z方向上缺乏聚合物链间连接。因此，对于250-300°C的热固性聚合物开发激光烧结过程至关重要，对航空应用使用能力。最近，将热固性二甲酰亚胺树脂与热导电碳微气泡混合在一起，以提高其激光可吸收性以成功激光烧结[5]。为了克服树脂的低粘度，标准的RTM370树脂在300°C进一步加热2-3小时，以通过促进链扩展，同时仍保持融化融化性处理性，从而提高粘度，从而避免在树脂内部反应性PEPA端盖进行广泛的交联。Initially we have attempted to print a melt-processable RTM370 thermoset polyimide oligomer powder terminated with reactive phenylethynylphthalic (PEPA) endcaps by laser sintering into a 3D objects [6], but soon realized the viscosity of the material originally developed for resin transfer molding (RTM) was too low, and the laser seemed only melted the resin without固化反应性PEPA端盖，从而导致带有空隙的标本。进一步上演的RTM370能够以LS的完整性进行3D打印样品（图1b）。
预测连续theta爆发刺激的神经可塑性效应，来自电动机的生物标志物引起潜在的TMS输入输出曲线
摘要：神经调节的领域缺乏影响可塑性个体差异的预测指标，这些差异会影响对重复的经颅磁刺激（RTMS）的反应。连续的theta爆发刺激（CTB）是一种以其抑制作用而闻名的RTM的形式，显示了个体之间的可变反应，这可能是由于神经可塑性的差异所致。预测单个CTBS效应可以极大地增强其临床和实验效用。本研究探讨了在神经调节之前测量的电动机诱发电位（MEP）输入输出（IO）参数是否可以预测运动皮层对CTB的反应。IO曲线是通过记录在一系列单脉冲TMS强度上的MEP来从健康成年人中取样的，以获得包括MEP Max和S 50（中点强度）在内的参数。后来比较了刺激前后的Moto Cortex及其MEP的相同位置的CTB。MEP Max和S 50都预测了响应，与CTB后10、20和30分钟的个人MEP变化显着相关（P <0.05，R 2> 0.25）。此外，我们介绍并验证了一种易于实现的生物标志物，该标志物不需要全IO曲线的耗时抽样：MEP 130RMT（中位数为10 MEP，在130％RMT）。MEP 130RMT也是CTBS响应的强有力预测指标（P <0.005，r 2> 0.3）。与先前研究的RTMS响应（BDNF多态性）的遗传生物标志物的头对头比较表明，基于IO的预测因子在解释更多响应变异性方面具有出色的性能。关键字：输入输出曲线，CTB，预测变量因此，在CTBS给药之前得出的IO曲线可以可靠地预测CTB诱导的皮质兴奋性变化。这项工作指向RTMS诊断和治疗应用中调整刺激程序的无障碍策略，并可能提高对其他大脑刺激方法的反应率。
飞机用有机基质复合材料的多物理疲劳：
• Sinchuk, Y.、Pannier, Y.、Antoranz-Gonzalez, R.、Gigliotti, M. (2019) 基于 μ-CT 的有限元模型分析含空隙的碳/环氧 3D 纺织复合材料中水分扩散引起的应力，复合结构，212：561-570。- https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2018.12.041 • Gigliotti, M.、Pannier, Y.、Sinchuk, Y.、Antoranz-Gonzalez, R.、Lafarie-Frenot, M.C.、Lomov, S.V.(2018) X 射线微型计算机断层扫描表征无卷曲 3D 正交编织复合材料中热循环引起的裂纹，复合材料 A 部分：应用科学与制造，112：100-110。- https://doi.org/10.1016/j.compositesa.2018.05.020 • Foti, F.、Gigliotti, M.、Pannier, Y.、Mellier, D.、Lafarie-Frenot, M.C.(2018) 环境对交叉层 C/环氧层压复合材料高温疲劳的影响，复合结构，202：924-934。- https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2018.04.065 • Sinchuk, Y., Pannier, Y., Gueguen, M., Gigliotti, M. (2017) 使用全局-局部方法对 2D 纺织复合材料中的水分膨胀进行基于图像的建模，Proc IMechE Part C：机械工程科学杂志 - 特别版：“交通工程中的轻量化设计” 客座编辑：Serge Abrate，美国南伊利诺伊大学，Vincenzo Crupi，意大利墨西拿大学，Gabriella Epasto，意大利墨西拿大学，232：1505–1519。- ISSN：0954-4062，doi：10.1177/0954406217736789 • Sinchuk, Y., Pannier, Y., Gueguen, M., Tandiang, D., Gigliotti, M. (2017) 基于计算机断层扫描的纺织复合材料水分扩散和膨胀建模与仿真，国际固体与结构杂志，154：88-96。- ISSN：0020-7683，doi：10.1016/j.ijsolstr.2017.05.045 • Gigliotti M、Pannier Y、Lafarie - Frenot MC、Grandidier JC。(2016) “飞机应用中有机基复合材料“多物理”疲劳的一些例子”。载于：《航空航天工程中的复合材料和结构》，Carrera E，编辑。Trans Tech Publications，瑞士普法菲孔；第五章，第 79-96 页。• Guigon C、Lafarie - Frenot MC、Pannier Y、Rakotoarisoa C. (2015) “环境对 3D 编织聚合物基复合材料中热循环引起的微裂纹的影响”。ICFC6，第六届复合材料疲劳国际会议。法国巴黎，第 10 页。 • Gigliotti M、Pannier Y、Foti F、Lafarie - Frenot MC、Mellier D、Luu TC。(2015) “飞机用层压和纺织有机复合材料的多物理疲劳”。ICFC6，第六届复合材料疲劳国际会议。法国巴黎，10 页。 • Foti F、Pannier Y、Gigliotti M、Lafarie - Frenot MC、Mellier D、Luu TC。(2015)“用于航空应用的层压和编织有机基质复合材料的多物理疲劳。JNC 19，第十九届全国复合材料日。里昂（法国）。• Guigon C、Lafarie - Frenot MC、Pannier Y、Olivier L、Rakotoarisoa C.（2014 年）“温度和热循环老化对 RTM 制造的聚合物基质 3D 编织复合材料性能的影响”。ECCM16，第 16 届欧洲复合材料会议。西班牙塞维利亚。8 页。• Guigon C、Pannier Y、Beringhier M、Lafarie - Frenot MC 和 Rakotoarisoa C.（2013 年）“温度和热循环对 RTM 工艺制造的 3D 编织 CMO 阻力的影响”。JNC18，第十八届全国复合材料日。法国南特。• Gigliotti，M.、Grandidier，J.C.、Lafarie-Frenot，M.C.（2014）“有机基质复合材料的老化。“案例研究”，载于《工程技术》，AM 5 322，T.I. 版，巴黎，34 页 • Gigliotti，M.，Grandidier，J.C.，Lafarie-Frenot，M.C.（2013）“有机基质复合材料的老化。建模工具”，《工程技术》，AM 5 322，T.I. 版，巴黎，17p • Lafarie-Frenot MC，Ho NQ。(2006)“热循环条件下自由边层内应力对 CFRP 板层损伤过程的影响”。复合材料科学与技术； 66: 1354-65。• Lafarie-Frenot MC、Rouquie S、Ho NQ 和 Bellenger V. (2006)“等温老化和热循环过程中 C/环氧层压板损伤发展情况比较”。复合材料 A 部分：应用科学和制造； 37: 662-71。• Rouquie S、Lafarie-Frenot MC、Cinquin J、Colombaro AM。(2005)“中性和氧化环境中碳/环氧层压板的热循环”。复合材料科学与技术； 65: 403-9。
飞机用有机基质复合材料的多物理疲劳：
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基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
对2024年开发经颅磁刺激应用的审查
Gonterman F.（2023）。一项系统的审查评估了主要抑郁症中对经颅磁刺激反应的与患者相关的预测指标。神经精神病和治疗，19，565–577。Mishra J等（2022）。新兴的神经治疗技术。Loscalzo J，＆Fauci A和Kasper D和Hauser S，＆Longo D和Jameson J（编辑。），哈里森的内科原理，21e。McGraw Hill。 nguyen B等（2019）。 患者治疗脑损伤。 mitra r（ed。 ），康复医学原则。 McGraw Hill。 Raj K.S.等（2023）。 情绪障碍（抑郁和躁狂症）。 Papadakis M.A.和McPhee S.J.和Rabow M.W.和McQuaid K.R.（编辑。 ），当前的医学诊断和治疗2023。 McGraw Hill。 Raj Y等人（2019年）。 抑郁症。 Feldman M.D.和Christensen J.F.和Satterfield J.M.和Laponis R（编辑 ），行为医学：临床实践指南，5E。 McGraw Hill。 S.E. Hal等人（2014年）。 第515-518页。 Vida，R。G.等。 （2023）。 在两次抗抑郁治疗失败后，重复经颅磁刺激（RTMS）对重度抑郁症（MDD）的辅助治疗的疗效：随机假手术对照试验的荟萃分析。 BMC精神病学，23（1），545。 Hsu，C。W.等。 （2024）。 神经科学和生物行为评论，156，105483。 Jin，Y。等。 （2024）。 （2024）。McGraw Hill。nguyen B等（2019）。患者治疗脑损伤。mitra r（ed。），康复医学原则。McGraw Hill。 Raj K.S.等（2023）。 情绪障碍（抑郁和躁狂症）。 Papadakis M.A.和McPhee S.J.和Rabow M.W.和McQuaid K.R.（编辑。 ），当前的医学诊断和治疗2023。 McGraw Hill。 Raj Y等人（2019年）。 抑郁症。 Feldman M.D.和Christensen J.F.和Satterfield J.M.和Laponis R（编辑 ），行为医学：临床实践指南，5E。 McGraw Hill。 S.E. 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基于对象的物理海岸线指标检测...
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩上检测和绘制海岸线指标的适用性。将高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究区分物理海滩隔间的可能性。这项研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水分含量之间量化的强关系为海岸线指标的定义提供了见解。对此，根据沙土湿度进行了端元选择。在此选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙土覆盖的光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用最小距离类、基于像素的分类器进行了类可分性测试，证明了沙土水分含量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水位线、高水位线、瞬时水位线和低水位线。为了绘制这些边界，应用了一种称为“旋转变量模板匹配”的基于对象的边缘检测算法。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从检测到的 3 个边界的结果来看，有理由认为较高的水分含量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。关键词：海岸线指标、边界、光谱表征、基于对象、土壤水分、沙滩。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着良好的定位和对错误位置的区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。这项研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。