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TCS未来就已经准备就绪的启发性研究2025
流动性的未来是电动，连接和可持续的，这是一种重新设计工业和社区的转变。TCS未来就可以的发行能力研究2025为塑造这一旅程的挑战和机遇提供了强大的镜头，强调了韧性，创新和协作的关键作用。在康明斯，与我们的Destination Zero™策略一致，我们致力于通过各种电力解决方案来推动整个行业脱碳。我们今天提供技术的能力，同时创新零碳解决方案以及建立合作伙伴关系将确保流动性的可持续和持久的未来。
赛普拉斯：带有GPU加速度的VLSI启发的PCB放置
印刷电路板（PCB）设计的规模已大大提高，现代商业设计具有10,000多个组件。但是，放置过程大大依赖了需要数周完成的手动努力，强调了对自动PCB放置方法的需求。PCB放置的挑战来自其灵活的设计空间和有限的路由资源。现有的自动PCB放置工具在质量和可扩展性方面取得了有限的成功。相比之下，非常大规模的集成（VLSI）放置方法已被证明是可扩展的，对于具有数百万个细胞并提供高质量结果的设计是可扩展的。因此，我们提出了柏树，这是一种受VLSI启发的可扩展的，加速的PCB放置方法。它结合了适合PCB布局的量身定制的成本功能，约束处理和优化的技术。此外，对现实和开源基准的需求不断增长，以（1）在工具和（2）建立Performance基准之间进行有意义的比较以跟踪PCB放置技术的进度。为了解决这一差距，我们提出了一个从实际商业设计中合成的PCB基准套件。我们使用基准套件来评估针对最先进的商业和学术PCB放置工具的方法。我们的方法在提出的基准测试标准上证明了1-5.9倍的可路由。对于完全路由的设计，赛普拉斯达到了1-19.7×较短的路由轨道长度。随着GPU加速度，柏树在运行时间内最多可提供492.3倍的加速。最后，我们展示了对真实商业设计的可扩展性，这是现有工具无与伦比的功能。
科学家建立大脑启发网络模型以连接人工智能和神经科学
他们的实验验证了内部复杂性模型在处理复杂任务的有效性和可靠性，为将神经科学的动态特性融入人工智能提供了新的方法和理论支持，也为优化和提升人工智能模型的实用性能提供了可行的解决方案。
崩溃的行为评估和基于人工神经网络的马尾启发的三明治管的多目标优化
由于其特定的强度和海洋功能，薄壁结构越来越多地使用自动动机，以减少易受伤害的道路使用者（VRU），运输和航空航天工业的致命和严重伤害[1-5]。先前的分析[2，6，7]，实验[8-10]和计算研究[3,11,12]的结果使恶魔散布在能量吸收和崩溃的结果取决于许多结构和材料参数，包括金属类型，织物/基质类型，制造技术，结构几何，结构性的几何形状，维度和载荷条件[13-15]。由于其出色的机械特性，铝已经被许多作者研究了前几年[16，17]。今天，尽管复合材料和聚合物材料可用于能量吸收应用，但铝仍用于制造能量吸收。基于其延展性特征，轴向载荷下的铝管通过产生琴弦和DIA MOND变形模式通过多种塑性变形机制分散动能[18]。此外，在最近的Deca des中，管道几何形状的影响（即圆形，三角形，正方形和矩形）在薄壁吸收的响应上已得到广泛研究。
智能相互作用的由生物启发的事件驱动的机械发光传感器
事件驱动的传感器对于实时应用至关重要，但是当前技术的集成面临着诸如高成本，复杂信号处理和噪声脆弱性之类的限制。这项工作引入了一个由生物启发的机械发光视觉传感器，该传感器使标准基于框架的摄像头能够通过仅在机械应力下发射光执行事件驱动的传感，从而充当事件触发器。从犬齿的生物力学中汲取灵感，传感器利用杆状图案阵列来增强机械发光信号灵敏度并扩大接触表面积。此外，设计支持机器学习的算法旨在实时准确分析相互作用触发的机械发光信号。传感器被整合到四倍的机器人的口腔界面中，显示出增强的交互式功能。该系统成功地分类了八个互动活动，平均精度为92.68％。综合测试验证了传感器在捕获动态触觉信号并扩大与环境相互作用时机器人的应用范围时的效率。
揭示硅藻启发材料的多功能性
硅藻被描述为“纳米级光刻师”，因为它们能够制造复杂的三维无定形二氧化硅外骨骼。这些结构的层次结构为硅藻提供了机械保护以及过滤、漂浮和操纵光线的能力。因此，它们成为一种非凡的多功能材料模型，可供人们从中汲取灵感。在本文中，我们使用数值模拟、分析模型和实验测试来揭示 Coscinodiscus 物种硅藻的结构和流体动力学效率。然后，我们提出了一种新型的 3D 可打印多功能仿生材料，可用于多孔过滤器、热交换器、药物输送系统、轻型结构和机器人等应用。我们的研究结果证明了大自然作为高效可调系统的材料设计师的作用，并突出了硅藻在工程材料创新方面的潜力。此外，本文报告的结果为扩展硅藻的结构-性能表征奠定了基础。
d帽：针对创伤的头盔概念的硅藻启发的结构
头盔设计的主要目标继续阻止创伤性脑损伤。然而，实现了最佳的用户体验，包括适合性，舒适性，透气性，防水性和头盔可重复使用性等方面变得越来越重要。因此，设计具有多功能性能的头盔代表了这些安全设备的最新技术前沿。这项研究从特定物种的单细胞藻类的形态中汲取灵感，coscinodiscus sp。硅藻，设计一种能够复制其细胞结构和多功能性的仿生材料。与生物学对应物不同，合成材料专门设计为多发性头盔的内线，适用于城市运动和微型动力应用。该材料的架构是使用计算机辅助设计（CAD）工具建模的，并使用基于有限元元素建模和对3D打印的弹性样品进行的数值和准静态压缩测试来分析其吸收机械能的能力。然后，通过参数优化，其性能最大化。结果表明，设计的材料表现出与其他细胞材料（例如蜂窝）相当的能量吸收特征，同时提供了轻质，透气性和对大气剂的保护。关键字
B.模型选择和超参数设置，用于最佳的启发式阈值
选择机器学习模型，用于识别两个类之间的最佳阈值，例如非表达和表现性的MIDI轨道，需要仔细考虑数据的特定char-cher-cher-cher-cher-tecteristical和分析目标。逻辑回归通常受到青睐。该模型通过对给定输入属于两个类之一的概率进行建模，为分类提供了一个清晰，可解释的框架。逻辑回归的输出是0到1之间的连续概率得分，可以直接确定和调整决策阈值。这种简单性和直接性使逻辑回归特别有吸引力，当时主要目标是确定可靠且易于解释的阈值。
启发式：我们在压力下解决问题时使用的思维捷径
当我们在时间压力下或存在很多不确定性的情况下解决问题时，我们往往不会使用严格的逻辑推理。相反，我们倾向于求助于一种或多种思维捷径，也称为启发式方法来解决问题。使用启发式方法的好处是，它们可以让我们快速做出决策，而经历严格的逻辑推理的所有步骤可能会令人精疲力竭且耗时。缺点是启发式推理会导致我们在决策中出现特定类型的错误。研究表明，专家和非专家都使用启发式方法解决各行各业的问题，包括医学、商业、政治、执法，甚至科学。研究人员还发现了多种不同的启发式方法。在本文中，我们将重点介绍三种研究最广泛的启发式方法，并展示它们如何影响现实生活，甚至是生死攸关的决策。
信号启发的合成工具包，用于有效生产酪氨酸磷酸化蛋白质
结果：在三个SPIO示踪剂中，通过溶液中的MPR测量的最大MPI信号最高，但是，在构图中，综合体内融合后，信号明显较低。游离和细胞内颗粒的峰值信号没有差异。与systomag-d相比，pollag的细胞铁负荷更高。从游离和细胞内SPIO的图像中测得的总MPI信号对于Propag来说最高。变化的成像参数证实，较低的梯度场强和较高的驱动场振幅提高了示踪剂和细胞灵敏度。结论：这些结果表明，通过松弛测定法评估示踪剂不足以预测所有SPIO示踪剂的性能。尤其不是用于较大的聚合物封装的铁颗粒，例如propag，也不适用于细胞内部内在的SPIO颗粒。通过较低的梯度场强和较高的驱动场振幅改善MPI敏感性与图像分辨率的权衡有关。