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具有新型TPM的核心的三明治结构的定义，制造和压缩测试
摘要：Triply周期性最小表面（TPMS）构成了一种超材料，从其微观结构拓扑中得出了其独特的特征。它们表现出广泛的参数化可能性，但很难预测它们的行为。本研究的重点是使用一种隐式建模方法，该方法可以有效地产生新型的薄壁超材料，提出了八个基于壳的TPMS拓扑结构和一个随机结构，以及甲状腺作为参考。洞悉提出样品的可打印性和设计参数后，进行了细胞同质性分析，表明每个细胞结构的各向异性水平。对于每个设计的超材料，使用立体光刻（SLA）方法打印了多个样品，使用恒定的0.3相对密度和50 µm分辨率打印。为了理解其行为，进行了三明治样本的压缩测试，并确定了特定的变形模式。此外，该研究还使用开放的细胞数学模型估算了不同相对密度下新型TPMS核心的一般机械行为。统一拓扑的改变，并提出这些修改影响压缩响应的方式。因此，本文表明，隐式建模方法可以轻松生成新型的薄壁TPMS和随机结构，从而识别具有卓越特性的人为设计的结构，即辅助拓扑，例如某些甲状腺。
综合大型脑网络互连的大规模网络链接
摘要 - 大脑网络是一个具有无尺度，小世界和模块化属性的大型复杂网络，在很大程度上支持这种高耐能力性的庞大系统。在本文中，我们建议将大型网络芯片网络的互连综合。首先，我们提出了一种生成具有有限规模和幂律的小世界属性的大脑网络风格拓扑的方法，该拓扑的总链路长度较低，并且与网络大小的对数大约成比例的平均HOP计数极低。此外，考虑到大规模应用，考虑到大脑网络启发的拓扑的模块化，我们提出了一种应用程序映射方法，包括任务映射和确定性的无僵持路由，以最大程度地减少功耗和啤酒花计数。最后，使用不同的合成图案和大规模测试用例（包括用于图形处理应用程序的现实世界通信网络）来验证建筑性能。实验表明，与其他拓扑和方法相比，由提出的方法生成的大脑网络启发的NOC的平均HOP计数显着降低，平均延迟较低。尤其是在具有幂律和紧密耦合核心间通信的图形处理应用中，大脑网络启发的NOC的平均HOP计数高达70％，比基于网格的NOC低75％。
评论文章：电池和超级电容器作为储能装置的电压平衡方法
本文研究了几种现有的用于储能系统的电压均衡器技术，重点研究了电池和超级电容器。为了满足需求，储能单元通常串联/并联耦合。然而，单元之间电压分布的差异会产生电压不平衡问题，从而影响储能系统的老化，并通过均衡器解决。根据平衡和组件的有效性等几个注意事项，对电压平衡电路拓扑的特征进行了多项评估。电压平衡本质上分为两类：无源均衡器和有源均衡器。因此，本文研究并回顾了两种均衡器类型的几种拓扑，并使用样本结果来验证拓扑性能。
Arista认知校园网络
除了用于控制和监视的单个管理点外，赃物还通过配对主管（控制平面）节点提供了冗余功能，该节点控制了堆栈中的其他工人节点（DataPlane转发）开关。赃物主管通过在堆栈中各种开关中协调EOS sysdb状态的代理与工人节点进行交互。跨越树，lacp-lag和lldp-med状态，除其他许多状态都被作为逻辑实体协调。管理工具，用户应用程序和端点设备感知单个开关。赃物可在多个拓扑中部署，包括链，冗余环和冗余LSS拓扑。在堆栈中最多可提供48个设备的计划支持后，这些拓扑为各种企业的分布式开关堆栈提供了新的可能性。
学习临时机器人网络的最佳拓扑
在本文中，我们合成了一种数据驱动的方法来预测临时机器人网络的最佳拓扑。此问题从技术上讲是一个多任务分类问题。但是，我们将其分为一类可以更有效解决的多类分类问题。为此，我们首先创建了一种算法，以创建与机器人网络各种配置相关的地面真实最佳拓扑。该算法结合了我们的学习模型成功地学习的复杂最佳标准集合。此模型是一个堆叠的集合，其输出是特定机器人的拓扑预测。每个堆叠的集合实例构成了三个低级估计器，它们的输出将通过高级增强搅拌器汇总。将我们的模型应用于10个机器人网络，在预测与引用网络各种配置的最佳拓扑的预测中显示了超过80％的精度。
激光照射对定向能量沉积中铝粉流的影响
催化，4,5酶固定6,7等。MOF的适当性高度依赖于固有的网络拓扑，而金属节点的配置几何形状和组件有机配体的形状又强烈地占据了强烈的影响。8,9这些引人入胜的MOF网络拓扑是使用多种理性方法设计和构建的，其中10-12种采用超分子构建块（SBB）的策略是最受欢迎的策略；在这里，金属 - 有机多面体用作组成块，以组装具有较大空腔和高连接网络拓扑的MOF。13,14超植物（ST），15 - 17，它是传统无机沸石的Sio 4和Alo 4四面体建筑单元，是MOF合成中广泛使用的SBB。两个最广泛研究的介孔MOF（MIL-100和MIL-101）具有相同的MTN沸石拓扑，这是由角落共享的STS产生的，其顶点被铬圆形剂占据。15,16已知MOF中金属三聚体的存在可容纳单个或多种金属离子，具有出色的催化性能以及出色的气体吸附和分离能力。18 - 21报告的众多Zeolitic网络拓扑中，由于STS的增强基于金属三聚体，即MTN 15,16,22和B- Cristobalite网络，只有两种类型可以归类为Zeolitic MoF。17,23,24这可能是由于缺乏单晶X射线
及基于GaN的DC-DC宽输入电压范围降压转换器...
摘要 — 本文旨在比较具有宽输入电压范围的 DC/DC 拓扑。研究还解释了 GaN E-HEMT 晶体管的实现如何影响转换器的整体效率。本文介绍了选择最有效拓扑的过程，以将电池存储电压（9 V – 36 V）稳定在 24 V 水平，从而能够在自动电动汽车等广泛应用中使用超级电容器储能。为了选择最合适的拓扑，进行了模拟和实验室研究。选择了两种最有前途的拓扑在实验模型中进行验证。每个转换器都以两种版本构建：使用 Si 和 GaN E-HEMT 晶体管。本文介绍了实验研究结果，包括精确的功率损耗测量和热分析。还检查了转换器开关频率增加时的性能。
一种基于灵活电源交叉开关的软件架构...
因此，本文提出了一种新颖的直流微电网 (DCMG) 交叉开关架构，可以将时变电气拓扑安装到现有的物理架构上。我们通过提出一种以电源交叉开关为中心的系统组织来改进最先进的技术，该系统支持软件定义的电气拓扑和相应的数字控制架构。这使得能够处理从一组能源参与者到另一组能源参与者的动态和透明切换（切换操作）。我们的方法通过其灵活性提供了显着的优势，例如通过选择电源和负载之间的适当路由来最大限度地减少配电/转换损耗。由于数字控制架构对多个电压和电流进行恒定的高频监控，因此该方法能够设置一种反应性故障检测和缓解措施，能够在不中断能源输送的情况下从各种故障中恢复。
基于实体的自主网络防御的强化学习
对自动网络防御的一个重大挑战是确保防御力代理在各种网络拓扑和配置之间概括的能力。在部署在动态变化的环境中，例如设备可能经常加入并离开的企业网络时，该功能必须保持有效。深入加固学习的标准方法，其中策略是使用固定输入的多层感知器（MLP）的参数化的，期望固定尺寸的观察和动作空间。在自主的网络防御中，这使得很难开发具有与受过训练的网络拓扑不同的环境，因为节点的数量会影响观察和动作空间的自然大小。为了克服这一限制，我们使用基于实体的信息进行学习重新构建了自主网络防御的问题，在这种学习中，代理的观察和动作空间被分解为离散实体的集合。此框架可以使用专门用于组成概括的策略参数。我们将基于变压器的政策培训有关打哈欠泰坦网络安全模拟环境的政策，并在各种网络托管中测试其概括能力。我们证明，当跨越不同拓扑的固定尺寸网络训练时，这种方法在训练固定尺寸的网络上时会大大优于基于MLP的策略，并且在单个网络上进行培训时的性能匹配。我们还证明了与训练中看到的网络零弹性概括的潜力。这些发现突出了基于实体的强化学习的潜力，可以通过提供能够在现实世界网络环境中处理差异的更普遍的策略来推进自动网络防御的领域。