摘要 激光直接金属沉积 (DMD) 已发展成为一种在现有材料上沉积涂层的制造工艺,并在复杂精密部件的增材制造 (AM) 中被证明具有优势。然而,必须仔细确定适当的工艺参数组合,以使这种方法在工业上经济可行。本研究旨在提高不锈钢 EN X3CrNiMo13-4 的激光 DMD 的生产率。据此,讨论了激光功率 P、扫描速度 v、粉末流速 ̇ m 和光斑直径 s 等主要激光工艺参数对轨道几何形状和堆积率的影响。进行回归分析以推导主要参数组合与沉积速率之间的相关性。结果显示,对于长宽比、稀释度和沉积速率的几何特性,线性回归相关性良好,R 2 >0.9。使用线性回归方程构建的加工图展示了与沉积速率、长宽比和稀释度相关的适当工艺参数选择。
呼吸道感染,尤其是病毒感染以及其他外部环境因素,已显示出深远影响肺中巨噬细胞种群。尤其是,肺泡巨噬细胞(AMS)是呼吸道感染期间重要的前哨,其消失为招募的单核细胞(MOS)开辟了一个细分市场,以区分居民巨噬细胞。尽管这个话题仍然是激烈辩论的重点,但AMS的表型和功能在炎症性侮辱后重新殖民地殖民地的殖民地(例如感染)似乎部分取决于其起源,但也取决于局部和/或系统的变化,这些变化可能在表观遗传学水平上被划界。呼吸道感染后的表型改变具有长期塑造肺免疫力的潜力,从而导致有益的反应,例如保护过敏性气道侵入或对其他感染的保护,但与免疫病理发展相关时也有害反应。本综述报告了病毒诱导的肺巨噬细胞功能改变的持续性,并讨论了这种烙印在解释个体间和终生免疫变化中的重要性。
非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 是代谢综合征在肝脏的一种表现,其病理特征是肝脏脂肪异常大量积聚,不包括饮酒和病毒性肝炎等其他病因。在过去的几十年中,NAFLD 已迅速成为最常见的肝脏疾病,影响到世界约三分之一的人口,是肝脏相关疾病高发病率和高死亡率的主要原因,给患者带来了严重的健康问题和经济负担 ( 1 )。2 型糖尿病 (T2DM) 是一种以高血糖、高胰岛素血症和胰岛素抵抗 (IR) 为特征的代谢性疾病,影响着全球数亿人,NAFLD 与 T2DM 之间的关联已得到充分证实 ( 2 , 3 )。一项对501 022名个体进行中位随访期为5年的荟萃分析显示,NAFLD可导致罹患2型糖尿病的风险增加约2.2倍(4)。Kanwalet等的研究显示,合并2型糖尿病的NAFLD患者罹患肝细胞癌或肝硬化的风险是非糖尿病患者的2倍以上(5)。在临床诊断2型糖尿病之前,很大一部分患者存在空腹血糖或糖耐量受损,即所谓的糖尿病前期,而这种状态也被认为与NAFLD密切相关(6),有进展为2型糖尿病的潜力(7)。因此,NAFLD患者早期糖代谢管理在临床上尤为重要,但目前尚无合适指标能有效揭示NAFLD患者的糖代谢,研发一种便捷的预测异常糖代谢生物代谢物的指标已势在必行。脂质代谢异常是 NAFLD 与糖代谢异常之间的纽带,而 NAFLD 与脂质异常密切相关(8),表现为甘油三酯 (TG) 水平升高和高密度脂蛋白胆固醇 (HDL-C) 水平降低。此外,NAFLD 患者的总胆固醇 (TC) 代谢发生显著改变,表现为胆固醇合成增加和吸收减少(9),胆固醇过量积聚会导致胰腺 b 细胞
为了在现实世界中部署强化学习(RL)代理,它们必须能够推广到看不见的环境。但是,RL在分布外的概括方面挣扎,通常是由于过度拟合培训环境的细节。尽管可以应用监督学习的正则化技术来避免过度插入,但超级学习和RL之间的差异限制了其应用。为了解决这个问题,我们提出了RL的信噪比调节的参数不确定性网络(SNR PUN)。我们将SNR作为正规化网络的参数定向的新量度,并提供了正式分析,解释了SNR正则为什么对RL效果很好。我们证明了我们提出的方法在几个模拟环境中概括的有效性;在一个物理系统中,显示了使用SNR PUN将RL应用于现实世界应用程序的可能性。
与实验研究的许多其他领域一样,射电天文学与现代技术同时发展,有时会从中借来,有时会推到新的杠杆。这种伙伴关系可以清楚地看到接收者,低温和最先进的电子产品。在过去的20 - 30年中,电子组件价格价格的自由轨道轨迹,尤其是低噪声放大器(LNA),使得建立非常敏感的接收器,以允许在Karl Jansky在1930年代收集到Galaxy的一流数据时,可以对物理可观察到的物理可观察结果进行测量。另一方面,多光束接收器和大面积设施已经在改变当前数据采集率和预期灵敏度的范式,不仅对天体物理学的影响(更多的数据,更多的数据,更多的来源,更深入的红移,在较少观察的时间内),而且在操作的效率上也有效。SKA,Lofar,Alma,Evla和Hauca等是面对新世纪开创性科学挑战的最先进技术。
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种,特别是在气候变化的情况下,这要求作物满足日益复杂和多样化的需求,这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下,追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要,因此有必要加强多标准或多性状育种(Moeinizade 等人,2020 年)。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值(基因组预测,GP,Meuwissen 等人,2001 年)已证明其在育种计划中的有效性。事实证明,这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本(Hickey 等人,2017 年)。然而,为了应对气候变化和更明确的环境目标种群(Chapman 等人,2000 年),对多环境(ME)育种的需求日益增长,这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境(GxE)之间相互作用的出现(Rincent 等人,2017 年)。先前的研究试图在基因组选择(GS)中解决 GxE。例如,Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而,这些模型仅考虑线性和非因果环境效应,从而降低了预测准确性的可能增益,尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境(Rogers and Holland,2022)。Heslot 等人。另一方面,(2014 年)使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比,在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE,如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ,强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此,考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性,使得建模变得极具挑战性(Larkin 等人,2019 年)。
摘要NASA Ingenuity直升机的成功承诺,未来对火星的探索将包括与流浪者和着陆器一致的Aerobots。但是,由于其小而基本的设计,Ingenuity缺乏远程耐力和科学有效载荷能力。在一系列优化的火星无人机概念开发中,我们在本文中介绍了基于旋转EVTOL设计配置的初始尺寸,基于对悬停和垂直攀爬的执行参数分析,使用简化的Rotorcraft Momentum理论,用于一组更具挑战性的Martian Aerobot Mission,并符合最大的SpaceCraft Airoshell Limit lim Limit spacececraft Airsherlaft Airoshell Limit limimimep。发现串联转子构型是最有效的配置,而传统的单个主转子配置具有小直径,表现出最差的性能。
摘要 - 本文使用传输矩阵方法对分布式反馈(DFB)腔模型进行了深入研究,以优化光子应用中的光学性能。分析了各种参数,包括有效的折射率,光栅长度和空腔长度,以观察它们对DFB腔的反射率和透射率的影响。数值模拟,以建模光与腔内周期性变化的相互作用。结果显示最佳配置,可以增强DFB腔中的波长选择性。这项研究有助于设计有效的光子设备,特别是在激光器和光学滤镜中。模拟为指导高性能DFB激光器的发展提供了重要的见解。
此外,并非所有对AI透明度的担忧都是如此之高。有些担忧也更加脚踏实地。认为AI威胁要加剧当前歧视的人。担心,不透明的AI产生了促进种族主义,性别歧视和其他形式歧视的新方法,以及隐藏这种歧视的新方法。人类将继续以可预测的方式成为种族主义。这将部分归因于不透明的过程,这些过程指导了人类如何做出决定。,但是AI将创造新的种族主义方式。,它将创造新的方式来掩盖种族主义。这将是由于指导AI做出决定的不透明过程。AI可能与人类一样透明,理由是作出决定的原因。,但它的不透明性隐藏了支持和维持人类不透明度不存在的偏见的新方法。解决不透明人工智能中种族偏见的担忧,ZKMG(2019年,第673页)说: