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World File Search System三维模型
电站锅炉通风效果的数值模拟研究...
摘要 —城市综合管廊近年来发展迅速，有效的通风系统是维持综合管廊空气质量的关键。为提高综合管廊通风性能，根据设计图纸建立了综合管廊三维模型，基于Fluent 14.0软件建立流动模型，并采用数值模拟方法对风管及通风方式进行优化研究。综合管廊采用顶部通风和夹层通风，对比了城市综合管廊不同通风区域的通风方式。结果表明，运行增益和通风区长度的组合主要影响通风效果。基于模拟结果，提出了由顶部通风、400 m长入口自然通风和机械出口排风组成的综合通风模式。城市综合管廊可在低速下开启电动阀、防火门、排风机和诱导风机。该组合方式被认为是城市综合管廊最大通风速度的最优组合方式。关键词 —综合管廊，通风，数值模拟，优化
传感器 - 语义学者
摘要：本文提出了一种稳健、准确的飞机姿态估计方法。飞机姿态反映了飞机的飞行状态，准确的姿态测量在许多航空航天应用中都非常重要。本工作旨在建立一个基于通用几何结构特征的飞机姿态估计通用框架。该方法提取线特征来描述单幅图像中的飞机结构，并利用通用几何特征形成线组以进行飞机结构识别。利用平行线聚类来检测机身参考线，飞机的双侧对称特性为弱透视投影下机翼边缘线的提取提供了重要约束。在识别飞机主要结构后，采用平面相交法根据建立的线对应关系获得三维姿态参数。我们提出的方法可以增加双目视觉传感器的测量范围，并且具有不依赖于三维模型、合作标记或其他特征数据集的优势。实验结果表明，我们的方法可以获得不同类型飞机的可靠和准确的姿态信息。
共轴旋翼飞行器控制算法研究...
摘要：本文提出了一种共轴旋翼飞行器的滑模PID控制算法，之后采用Adams/MATLAB仿真与试验进行验证，结果表明该控制方法能够取得满意的效果。首先，当考虑上下旋翼间的气动干扰时，很难建立准确的数学模型，利用叶素理论和动态来流模型计算上下旋翼间的气动干扰和桨叶的挥动运动，其余不能准确建模的部分通过控制算法进行补偿。其次，将滑模控制算法与PID控制算法相结合对飞行器的姿态进行控制，其中，采用PID控制算法建立姿态与位置之间的关系，使飞行器能够更加平稳地飞行和悬停。第三，将飞行器的三维模型导入Adams，建立动力学仿真模型。然后在Simulink中建立控制器，并将控制器与动态仿真模型进行联合仿真，并通过仿真将滑模PID控制算法与传统PID控制算法进行比较，最后通过实验验证了滑模PID控制算法与传统PID控制算法的有效性。
分析聚氨酯泡沫加工参数影响：当前状态和透视
摘要。如今，由于其在机械和热性能方面的许多优势，聚氨酯（PU）泡沫在许多应用中成功替换了各种工程材料。在各种应用中，必须根据用户要求将PU FOAM形成各种三维模型，通过使用CAM软件和CNC铣削加工来制造产品。因此，根据材料和切割工具的性质和特征，在铣削加工过程中选择切割参数是必不可少的，并且显着影响了产生的PU泡沫产品的几何结构和表面粗糙度。根据对本文的审查，必须适当考虑几个加工参数，包括主轴旋转速度，切割深度，切割工具选择和进料速度。振动将随着主轴旋转速度的增加而增加，这带来了切割工具，但会带来更好的表面质量。可以通过选择适当的切割深度并产生低表面粗糙度值来实现连续的芯片形成。选择与材料特征相匹配的合适切割工具和几何形状可以减少加工过程中物质损害的风险，从而降低表面粗糙度值。最后，较低的切割率将使表面粗糙度最小化，但会增加尖端磨损的风险。
白介素1β（IL-1β）和...
简介：全球乳腺癌是女性中威胁生命最大的疾病。总是有很高的搜索来找到治疗癌症的方法。植物化合物已被鉴定出它们具有抗癌特性。在那里，植物化合物可能有可能开发新药。在这项研究中，研究了乳腺癌细胞系蛋白，肿瘤抑制基因（p53），caspase-3和视网膜母细胞瘤-1的三维（3-d）结构，并研究了植物化合物（分别是甘霉酮E，三萜类化合物和食道酸）。方法：蛋白质的三维模型是使用瑞士模型构建的。然后，使用Expasy -Protparam工具确定蛋白质模型的物理和化学特征。接下来，使用PROCHECK，PROQ，ERRAT和验证3D程序等验证工具评估蛋白质。结果：结果表明蛋白质是稳定的。最后，使用BSP-SLIM服务器分别与甘霉酮E，三萜和长石酸成功停靠。蛋白质植物化合物复合物的对接得分（p53-garci无E，caspase-3-三萜和Rb1-gallic Acid）分别为3.873、4.321和3.051。蛋白质具有与植物化合物的稳定键。结论：蛋白质 - 纯化复合复合物相互作用的研究将有助于设计新的临床药物。
应用于干涸的马尔底部
（DSM）是位于墨西哥帕兰格奥的 1.2 千米×1.2 千米干涸的玛珥湖底部的影像。这个玛珥湖的独特之处在于它展示了大量与活跃变形和高反照率沉积物相关的结构。我们使用了一架小型无人机（四轴飞行器）和一台消费级相机，通过使用商用软件 PhotoScan Pro 中的运动结构 (SfM) 算法，开发了分辨率为 4.7 厘米的 DSM 和正射影像。使用 RTK GPS 测量的 31 个地面控制点的坐标，DSM 残差在水平方向上的 RMSE=3.3 厘米，平均值为 2.6 厘米，在垂直方向上的 RMSE=1.8 厘米，平均值=-0.3 厘米。利用这种方法，我们能够构建一个前所未有的详细三维模型，显示由于干床湖的主动变形而形成的所有结构（裂缝、穹顶和悬崖）。我们得出结论，使用 UAV 和 SfM 可以提供精确的高分辨率 DSM，即使在表面反射率高的地区也可以以低成本获得。此外，这种方法可以应用于不同的日期，以创建高分辨率 DSM 的时间序列，可用于确定主动变形区域的沉降或隆升速率。
磁共振图像的白鲸（Delphinapterus leucas）大脑的解剖学和三维重建
磁共振成像提供了一种观察大脑内部结构的方法，其中传统的嵌入，切片，染色，安装和微观检查的过程不实用。此外，可以通过其精确的定量空间相互关系来分析内部结构，这在空间扭曲经常伴随组织学处理后很难完成。由于这些原因，磁共振成像使传统上难以分析的标本更容易访问。在本研究中，将白鲸（Beluga）Delphinapterus Leucas的大脑图像在119个前层的冠状平面中扫描。从这些扫描中，使用程序VoxelViewand和Voxelmath（Vital Images，Inc。）构建了计算机生成的三维模型。此模型，其中内部和外部形态的细节在三维空间中表示，然后在正交平面中切除，以在水平和矢状平面中产生相应的“虚拟”部分。在所有三个平面中的部分都显示出call体，内部囊，脑囊，脑室梗，脑室，某些丘脑核基团，尾巴核，腹侧纹状体，腹侧纹状体，腹侧纹状体，脑室，pontine核，小胡子皮质和白色的corercial和gyrci sulci sulci sulci sulci和gyrci sulci。
在弗里德里希共济失调中人类frataxin蛋白的遗传变异和结构建模的计算机分析
摘要：弗里德里希（Friedreich）的共济失调（FRDA）是最普遍的遗传性共济失调形式，以渐进的运动性共济失调，振动敏感性的丧失和骨骼畸形为标志，严重影响了日常功能。迄今为止，唯一可用于治疗FRDA的药物是最近获得FDA批准的Omaveloxolone（Skyclarys®）。负责细胞内铁稳态调节的人frataxin（FXN）基因内的错义突变与FRDA发育有关。这些突变会诱导FXN功能障碍，促进线粒体铁的积累并增强氧化应激，最终触发神经元细胞死亡途径。这项研究合并了来自文献和数据库搜索的226个FXN遗传变异，并只有18个先前表征。预测分析表明，FXN突变的有害和不稳定预测的发生率显着，主要影响对蛋白质功能至关重要的保守残基。此外，构建了人类FXN的准确，全面的三维模型，是生成遗传变异I154F和W155R的基础。这些变体的严重临床意义，进行了分子动力学（MD）模拟，在其N末端段中揭示了灵活性和基本动态变化，其中包括FXN42，FXN56和FXN78领域的蛋白质成熟。因此，我们的发现表明在I154F和W155R突变引起的FXN42，FXN56和FXN78域中的潜在相互作用曲线干扰，与现有文献保持一致。
负责任地报告人工智能生成的内容
鉴于 ChatGPT 等人工智能系统可以生成与人类作品难以区分的内容，负责任地使用这项技术日益受到关注。尽管了解使用人工智能系统的好处和危害需要更多时间，但它们在实践中被迅速且不加区分地采用却是现实。目前，我们缺乏一个通用的框架和语言来定义和报告负责任地使用人工智能生成内容。先前的工作提出了在特定场景（例如机器人或医学）中使用人工智能的指导方针，但这些指导方针无法转移到开展和报告科学研究中。我们的工作有两点贡献：首先，我们提出了一个由透明度、完整性和问责制组成的三维模型来定义负责任地使用人工智能。其次，我们引入了“人工智能使用卡”，这是一种报告人工智能在科学研究中使用的标准化方法。我们的模型和卡片允许用户反思负责任地使用人工智能的关键原则。它们还帮助研究界追踪、比较和质疑各种形式的人工智能使用，并支持制定公认的社区规范。拟议的框架和报告系统旨在促进在科学研究中合乎道德和负责任地使用人工智能，并为报告不同研究领域的人工智能使用情况提供标准化方法。我们还提供免费服务，通过问卷轻松生成用于科学工作的人工智能使用卡，并以各种机器可读的格式导出，以纳入 https://ai-cards.org 上的不同工作产品中。
增强现实对职业教育和培训中学生成绩和自我效能的影响
AR 被描述为一种将真实图像与虚拟对象同时集成的技术（Azuma，1997；Caudell & Mizell，1992）。在更广泛的定义中，AR 被定义为通过添加文本、照片、音频、动画、视频和三维模型等虚拟对象来增强真实图像的可视化（Delello，2014；Perez-Lopez & Contero，2013；Pylv¨as & Nokelainen，2017）。从这个意义上讲，AR 提供了一个真实的现场环境。通过增强功能，AR 可确保用户获得比其感官所能获得的更多信息（Sirakaya，2016）。尽管 AR 已在其他领域应用了很长时间，但据观察，最近才开始研究 AR 在教育环境中的实用性和潜力（Wu et al.，2013）。除了易于使用之外，AR 提供的教学优势在短时间内引起了人们对其在教育中的应用的关注。先前的研究列出了 AR 在教育环境中使用带来的好处。众所周知，使用 AR 不仅能吸引学生对课程的兴趣和注意力，还能提高他们的积极性（Delello，2014；Perez-Lopez & Contero，2013；Tomi & Rambli，2013）。此外，由于各种不切实际的原因（Shelton & Hedley，2002；Yuen 等，2011），可以安全地创建在现实世界条件下无法生成的环境，并且可以在教学中使用 AR 安全地进行危险的实验（Wojciechowski & Cellary，2013）。除了这些功能之外，AR 还具有以下优势：