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第 9 章：心血管系统 - 心脏
图 9.2. 心包膜和心壁层。围绕心脏的心包膜由三层和心包腔组成。心壁也由三层组成。心包膜和心壁共用心外膜。来自 Betts et al.，2013。根据 CC BY 4.0 许可。[图 9.2 图片说明。]
反对控制的遗传算法优化...
1. 引言 在现代交通系统中，减阻对于减少能源消耗和污染物排放至关重要。正如 Cheng 等人 [3] 所述，交通运输部门占能源预算的 25%，却排放了全球 10% 以上的温室气体。表面摩擦是造成阻力的一个重要因素，对于商用飞机来说，其总阻力中高达 55% 是由表面摩擦引起的。在过去的几年中，人们提出了各种技术来通过实验和数值方法减少表面摩擦阻力（例如 [5]、[10] 和 [14]）。大多数减阻策略都侧重于壁面附近的相干结构，例如准流向涡旋 (QSV) 和速度条纹，这些结构与表面摩擦阻力密切相关。诸如喷出和扫掠等众所周知的事件都与 QSV 密切相关 [13]。最近的研究表明，可以使用相对简单的方案来控制近壁面湍流事件，从而减少表面摩擦。Choi 等人 [4] 对湍流通道流中的主动控制进行了直接数值模拟。他们发现，通过施加吹气和吸气来抵消壁面法向速度，可实现高达 25% 的壁面摩擦减少。此外，他们观察到当检测平面靠近壁面（y + ≈ 10 ）时，阻力会减小，而当检测平面距离壁面较远时，阻力会显著增加。Rebbeck 和 Choi [12] 对实时对抗控制进行了风洞实验。他们研究了当使用壁面法向射流对单个扫掠事件施加对抗控制时，边界层的近壁面湍流结构如何变化。他们的结果表明，扬声器执行器产生的壁面法向射流可以有效阻挡扫掠事件期间高速流体的向壁运动。这表明，对壁面湍流进行反向控制可以减少湍流边界层的表层摩擦阻力。最近，Yu 等人 [15] 开发了一种人工智能开环控制系统，用于操纵平板上的湍流边界层，以减少摩擦阻力。边界层的特征是基于动量厚度的雷诺数 Reθ ，等于 1450。该系统由合成射流、壁线传感器和用于无监督学习最优控制律的遗传算法组成。每个合成射流（从矩形流向狭缝中喷出）的速度、频率和驱动相位都可以独立控制。通过使用
用于热电薄膜的高浓缩半导体单壁碳纳米管的溶液相 p 型掺杂
单壁碳纳米管 (SWCNT) 具有可调的光电特性和高载流子迁移率，是下一代能量收集技术（包括热电发电机）的理想材料。控制这些独特的 1D 纳米材料中的费米能级通常由 SWCNT 与电子或空穴接受物质之间的电荷转移相互作用实现。掺杂 SWCNT 网络的传统方法通常涉及将分子氧化还原掺杂剂物质扩散到固态薄膜中，但溶液相掺杂可能为载流子传输、可扩展性和稳定性提供新途径和/或好处。在这里，我们开发了使用 p 型电荷转移掺杂剂 F 4 TCNQ 对聚合物包裹的高浓缩半导体 SWCNT 进行溶液相掺杂的方法。这使得掺杂的 SWCNT 墨水可以铸成薄膜，而无需额外的沉积后掺杂处理。我们证明在 SWCNT 分散过程的不同阶段引入掺杂剂会影响最终的热电性能，并观察到掺杂剂改变了聚合物对半导体和金属 SWCNT 的选择性。与致密的半导体聚合物薄膜相比，溶液相掺杂通常会导致形态破坏和 TE 性能比固态掺杂更差，而溶液掺杂的 s-SWCNT 薄膜的性能与固态掺杂的薄膜相似。有趣的是，我们的结果还表明，溶液相 F 4 TCNQ 掺杂会导致固态薄膜中完全电离和二聚化的 F 4 TCNQ 阴离子，而在沉积后掺杂 F 4 TCNQ 的薄膜中则不会观察到这种情况。我们的研究结果为将溶液相掺杂应用于可能需要高通量沉积技术的广泛高性能基于 SWCNT 的热电材料和设备提供了一个框架。
深度学习范式及其对血管内超声扫描中冠状动脉壁分割的偏见：近距离外观
1个计算机科学与工程学院，加尔戈蒂亚斯大学，大诺伊达，201310年，印度； vandana.soni80@gmail.com（v.k.）; ksampathkumara@gmail.com（S.K.K.）2应用计算科学与工程系，G L Bajaj技术与管理学院，大诺伊达201310年，印度3印度贝纳特大学，贝尼特大学，大诺伊达大学，201310年，印度； Ashish.gupta14d@gmail.com 4 CMR工程技术学院CSE系，印度海得拉巴501401； sivaskandha@cmrcet.org 5印度Bhubaneswar 751003的IIT Bhubaneswar计算机科学与工程系； sanjay@iiit-bh.ac.in 6印度新德里110076的Indraprastha Apollo Hospitals心脏病学系； drnnkhanna@gmail.com 7 Heart and Vascular Institute，Addingist Health St. Helena，St Helena，CA 94574，美国； lairdjr@ah.org 8图形时代食品科学技术系，被视为大学，德拉登248002，印度； narpinders@yahoo.com 9美国爱达荷州州立大学电气和计算机工程系，美国ID 83209，美国； mfouda@ieee.org 10 Azienda Ospedaliero Universitaria放射科（A.O.U. ），09100 Cagliari，意大利； lucasabamd@gmail.com 11印度北阿兰奇大学北阿兰奇理工学院研究与创新部，印度248007； drrajeshsingh004@gmail.com 12 Stroke Diagnostics and Monitoring Division, AtheroPoint™, Roseville, CA 95661, USA 13 Department of Computer Science & Engineering, Graphic Era, Deemed to be University, Dehradun 248002, India 14 Monitoring and Diagnosis Division, AtheroPoint™, Roseville, CA 95661, USA * Correspondence: jasjit.suri@atheropoint.com;电话。 ： +（916）-749-56282应用计算科学与工程系，G L Bajaj技术与管理学院，大诺伊达201310年，印度3印度贝纳特大学，贝尼特大学，大诺伊达大学，201310年，印度； Ashish.gupta14d@gmail.com 4 CMR工程技术学院CSE系，印度海得拉巴501401； sivaskandha@cmrcet.org 5印度Bhubaneswar 751003的IIT Bhubaneswar计算机科学与工程系； sanjay@iiit-bh.ac.in 6印度新德里110076的Indraprastha Apollo Hospitals心脏病学系； drnnkhanna@gmail.com 7 Heart and Vascular Institute，Addingist Health St. Helena，St Helena，CA 94574，美国； lairdjr@ah.org 8图形时代食品科学技术系，被视为大学，德拉登248002，印度； narpinders@yahoo.com 9美国爱达荷州州立大学电气和计算机工程系，美国ID 83209，美国； mfouda@ieee.org 10 Azienda Ospedaliero Universitaria放射科（A.O.U.），09100 Cagliari，意大利； lucasabamd@gmail.com 11印度北阿兰奇大学北阿兰奇理工学院研究与创新部，印度248007； drrajeshsingh004@gmail.com 12 Stroke Diagnostics and Monitoring Division, AtheroPoint™, Roseville, CA 95661, USA 13 Department of Computer Science & Engineering, Graphic Era, Deemed to be University, Dehradun 248002, India 14 Monitoring and Diagnosis Division, AtheroPoint™, Roseville, CA 95661, USA * Correspondence: jasjit.suri@atheropoint.com;电话。： +（916）-749-5628
基于单壁碳纳米管场效应晶体管的超灵敏 NO2 气体传感器：从 ppm 到 ppb 级的监测
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使用机器学习对结构进行数据驱动的地震分析
摘要：钢筋混凝土剪切壁是支撑侧载荷的最重要的建筑结构组件之一。尽管具有重要意义，但剪切壁的安全边缘不足，通过地球后侦察和当前的实验研究已经揭示了剪切壁的安全边缘。当前的剪力壁不能以基于力学和经验数据的模型而迅速确定其故障模式。为了确定剪切墙如何根据几何配置，材料质量和增强细节而失败，本研究使用机器学习（ML），该机器学习（ML）最近取得了一些进步。由395个实验带来了不同几何配置的剪切壁，构成了研究的详尽数据库。在这项研究中，最佳预测方法是通过评估八种机器学习方法来确定的，其中包括K最近的邻居（KNN），幼稚的贝叶斯，随机森林，XG增强，决策树，Ada Boost，Cat Boost和LightGBM。详尽的检查导致了这项研究中随机基于森林的ML方法的提议。在确定剪切壁如何破裂时，建议的方法准确87％。根据研究，纵横比，边界元素加固指数以及厚度厚度的壁比是剪切壁故障的关键因素。最后，这项研究提供了一种由数据驱动的分类方法，该方法是开源的，可以被全球设计公司使用。提供新见解的其他实验数据可能很容易包含在建议的方法中。
植物形态发生的力学
进步：最近的建模和实验研究使得纤维，壁，细胞和组织能够进步。在移动水平中，典型地将一个离散成分的群体在下一个水平上提取为连续体（例如，纤维到壁，壁，到细胞的壁，细胞到组织）。这些抽象有助于阐明概念和简化模拟。机械应力在每个级别上都可以运行，但是从一个级别到下一个级别的值并不相同。在纤维水平上，生长对应于纤维素微纤维相互滑动的纤维素微纤维，该微纤维由张开的张力被动驱动。滑动的速率取决于微纤维之间的原理，而各向异性反映了不同方向中纤维比例的差异。生长沿最大微纤维应力的方向前进。在墙壁上，微纤维滑动到细胞壁爬行，速度取决于turgor，壁的可扩展性，厚度和屈服阈值。各向异性机械抗构体可以通过微管引导的纤维素微纤维的取向选择性合成。蠕变被壁刺激 -
使用机器人解决方案来解决复杂的胸外手术操作：叙事评论
来自国家癌症数据库（NCDB）（25）。 病例系列包括良性的原发性胸壁肿瘤和入侵胸壁的局部晚期肺癌。 作者报告了所有患者的出色结果，重点是机器人手术在恢复位于困难的解剖区域中的肿瘤中的有用性，一个例子是肩cap骨或胸部的顶点。 在本报告中，没有公开的转换，中位住院时间为3天，没有30天的再入院或90天死亡率。 在2012年至2017年的NCDB中，在美国偶尔使用了机器人方法。 从NCDB开始，转化率19％，住院时间中位数为7天，以及4％的30天死亡率，与全国性的胸壁切除死亡率相似。 Verm等。 总结了实施机器人手术以进行胸壁切除的可行性，安全性和出色的结果。来自国家癌症数据库（NCDB）（25）。病例系列包括良性的原发性胸壁肿瘤和入侵胸壁的局部晚期肺癌。作者报告了所有患者的出色结果，重点是机器人手术在恢复位于困难的解剖区域中的肿瘤中的有用性，一个例子是肩cap骨或胸部的顶点。在本报告中，没有公开的转换，中位住院时间为3天，没有30天的再入院或90天死亡率。在2012年至2017年的NCDB中，在美国偶尔使用了机器人方法。从NCDB开始，转化率19％，住院时间中位数为7天，以及4％的30天死亡率，与全国性的胸壁切除死亡率相似。Verm等。总结了实施机器人手术以进行胸壁切除的可行性，安全性和出色的结果。
战术掩体联合委员会（JOCOTAS）
在 JOCOTAS 成立之前，四大军种中存在 100 多种硬壁战术掩体类型，这给掩体带来了巨大的后勤负担。JOCOTAS 已成功将四大军种的标准硬壁战术掩体系列减少到 17 种掩体类型。1995 年，JOCOTAS 增加了软壁和混合掩体。JOCOTAS 由两个技术工作组 (TWG) 组成，硬壁/混合 TWG 和软壁 TWG，每年召开两次会议，主要/投票军种成员每年召开一次会议。国防部副部长办公室（采购、技术和后勤）拥有 JOCOTAS 的批准权。更多详细的 JOCOTAS 信息在 2003 年 3 月 27 日 OUSD 批准的 JOCOTAS 章程中进行了描述，该章程显示在第 44-46 页。JOCOTAS 官员和主要投票成员列在第 47 页。
MDSPGP-6 活动 b (3) 舱壁修复或更换，包括石趾保护 授权的舱壁修复或更换，包括石趾保护活动必须符合以下适用活动特定条件、本许可证的所有一般条件以及任何项目特定的特殊条件。此活动授权修复或更换目前仍在使用的恶化或损坏的舱壁或其他形式的垂直墙。此活动还授权在更换或现有舱壁或其他形式的垂直墙的底部放置护堤，并进行相关挖掘，以保护脚趾（第 10 和/或 404 条；美国所有水域）。A 类影响限制和要求：
MDSPGP-6 活动 b (3) 舱壁修复或更换，包括石趾保护 授权的舱壁修复或更换，包括石趾保护活动必须符合以下适用活动特定条件、本许可证的所有一般条件以及任何项目特定的特殊条件。此活动授权修复或更换目前仍在使用的恶化或损坏的舱壁或其他形式的垂直墙。此活动还授权在更换或现有舱壁或其他形式的垂直墙的底部放置护堤，并进行相关挖掘，以保护脚趾（第 10 和/或 404 条；美国所有水域）。A 类影响限制和要求：