软机器人技术应用于临床的关键要求之一是机器人在人体内能够得到稳健的控制。这就要求机器人能够克服自身的重力、浮力和摩擦力,在内脏器官表面(可能是倾斜的、垂直的或密闭空间内的倒置表面)可靠地移动。针对上述要求,已经研究了几种提高粘附力的方法。受自然界生物的启发,人们研究并证实特殊结构和材料能够提高在干燥或潮湿条件下表面的粘附力。[20–22] 例如,受壁虎趾启发而设计的定向蘑菇尖微纤维已被证实在光滑干燥的表面上具有很强的粘附力和摩擦力。 [23] 据报道,受蜘蛛丝启发的复合材料在 4 至 −196°C 的湿冷基底上具有可靠的粘附力。 [24] 为了实现软机器人的可控粘附和分离,有人提出了一种受章鱼启发的水凝胶粘合剂,以增强机器人在体外生物组织上操作的稳定性。 [25] 此外,磁场梯度产生的力已被用来产生束缚力,以粘附软机器人。 [26]
ST 系统(即为近地至 16 公里以上的系统设计的系统)最常用的天线元件类型是同轴共线 (COCO)。COCO 元件通常是天线罩材料(玻璃纤维或塑料)内部的中心馈电半偶极子阵列,长约 5 米以上,直径约 8 厘米。许多 COCO 以阵列形式设置,通过使用波束转向单元 (BSU),阵列可以指向轴外和垂直方向。始终使用两个相互垂直的 COCO 阵列,因此天线可以指向三个或五个方向(例如,N、E、V 或 N、S、E、W、V)。COCO 阵列的性能相当不错,但也存在一些局限性,包括:1) 大元件尺寸难以在阵列中运输和更换,2) 天线指向方向仅限于 3 或 5 个方向,3) 难以进行幅度锥化,因此旁瓣难以管理,4) 带宽非常窄,因此在传输后会“振铃”(这会阻止低高度数据捕获),5) 它们是专用部件,不一定易于制造,6) 单个 COCO 元件故障会对整个天线波束产生重大影响,7) BSU 使用高功率机械继电器,其磨损时间最短为 18 个月。
功能和优势•垂直,水平或无坑垂直炉配置。•门安装,快速交换熔体线圈,无需与真空室内的任何电源连接(无需连接的绝缘连接)•融化线圈水平平移系统,可准确浇筑教学的倾倒•完全机电驱动系统•完全机电驱动系统•完全机电或垂直的方向或垂直方向的螺栓固定和式机能转换•高速机能转移•等价•等价•等价•等价•等价•等价•等价•等价•等价•等价控制(DS/SC)•用于快速模具室撤离的大容量真空系统•具有光电位计和沉浸式热电偶熔融金属的自动温度控制•基于PLC的带有完整SCADA的基于PLC的自动控件•多区域感应型造型热量•电感型(电感型二元开关)•自动挡板交换 - 自动摇动型在无需燃料的速度范围内,可以换成模具速度的速度和铸造式燃料式燃料式燃料,并构成燃料式燃料式燃料式燃料,并构成各种燃料式燃料。
摘要 激光金属沉积 (LMD) 模拟对于增材制造工艺规划至关重要。本文介绍了 LMD 的 2D 加厚度非线性热模拟的计算实现,其中考虑:(i) 与温度相关的材料特性,(ii) 由于对流和辐射引起的热损失,(iii) 材料沉积过程中的几何更新,(iv) 相变和 (v) 激光与基材之间的相互作用。该实现计算与激光轨迹垂直的横切面上的温度场历史和焊珠积累的历史。材料沉积模型基于输送粉末的空间分布。本文介绍了对生长焊珠进行有效局部重新网格划分的数学和数值基础。将焊珠几何形状的数值估计与现有文献中的实验结果进行了比较。本模型对预测焊珠宽度(误差 15%)和焊珠高度(误差 22%)具有合理的精度。此实施为内部实施,允许纳入额外的物理效应。需要进行额外的工作来考虑基材上的粒子(热)动力学,这会导致大量的材料和能源浪费,进而导致在执行的模拟中高估实际温度和熔融深度。
钼二硫化物(MOS 2)是最相关的2D材料之一,主要是由于其半导体的直接带隙,使其成为电子,光电电子和光子学的有希望的材料。[8-10]同时,碳纳米管是研究精通的1D材料之一,可以提供高构成性和载体迁移率,[11,12],这使它们成为与MOS 2的混合尺寸异质结构相关的。的确,一些努力为MOS 2 /碳纳米管异质结构做出了贡献。例如,具有MOS 2和单壁碳纳米管的异质结构已通过干燥转移制造,并制造了垂直的场效应晶体管,该晶体管与MOS 2 /石墨烯设备相比,栅极调制深度增加了三个数量级。[13]混合二维异质结构设备可以用作活跃显示器中的薄膜晶体管,但是所证明的干燥转移显然不是可扩展性生产的理想方法。为了解决这个问题,开发了通过化学蒸气沉积(CVD)在单壁碳纳米管上直接沉积。过渡金属氧化物和硫用作在单壁碳纳米管膜上沉积MOS 2或WS 2的前体。[14]在这项工作中,混合尺寸的侵蚀设备具有吸引人的电气性能和出色的机械稳定性。但是,研究在研究中忽略了混合二维异质结构的堆叠顺序,这些异质结构可以提供对异质结构和电极之间的联系的特征。在这里,我们首次报告了一种直接合成MOS 2 /双壁碳纳米管(DWCNT)< /div>的方法
摘要欧盟(EU)和德国的汽车行业面临着主要的挑战,包括脱碳,数字化和全球竞争。尽管汽车行业在收入和就业方面具有重要的经济作用,但它具有巨大的生态损害。绿色和数字过渡使某些职业多余,从而导致失业,而它在新的经济活动中产生了新的职业。这些行业成为德国和欧盟的社会生态转型辩论的中心。由于这些挑战,垂直的工业政策侧重于能源和技术密集型地区在欧盟和德国变得重要。欧盟和德国的工业政策遵循了一种具有“可持续竞争力”座右铭的生态现代化方法,从而将电动性转化视为脱碳,数字化和全球竞争力的最终途径。替代方法以不同的方式看。民主转化方法和降解方法,同时存在差异,两者都将电动性视为所需的全面流动系统转型的一部分;他们认为,面对气候危机,私人自动驾驶的下降和对劳动和环境利益相关者的更民主转型是必不可少的。联系人:nettekoven@eada.uni-frankfurt.de关键词:汽车行业,电动性,气候危机,工业政策,德国,欧盟jel代码:L50,L62,Q50确认:我要感谢HansjörgHerr,Christina Teipen,Christoph Scherer,Christoph Scherer,Bruno de conti和Praveen Jha和Praveen Jha的有用评论,以及Simon furse的有用评论。
目的:电场方向对于优化经颅磁刺激 (TMS) 中的神经元兴奋至关重要。然而,由于在几毫秒内操纵 TMS 诱导的刺激方向存在技术挑战,刺激方向对短间隔皮层内抑制 (SICI) 和皮层内促进 (ICF) 的影响尚不清楚。我们旨在评估 SICI 和 ICF 范式的方向敏感性,并确定运动诱发电位 (MEP) 促进和抑制的最佳方向。方法:我们对 12 名健康受试者施加成对脉冲多通道 TMS,在四个刺激间隔 (ISI) 内以相同、相反和垂直的方向施加条件和测试刺激,以产生不应期、SICI 和 ICF。结果:MEP 调制受条件和测试刺激方向的影响,当两个脉冲在同一方向时最强。 2.5 毫秒和 6.0 毫秒 ISI 的 MEP 调制对方向变化的敏感性高于 0.5 毫秒和 8.0 毫秒 ISI。结论:SICI 和 ICF 方向敏感性表现出对条件刺激方向的复杂依赖性,这可能通过抑制性和兴奋性神经元群的解剖和形态排列来解释。意义:介导 SICI 和 ICF 的不同机制对特定 ISI 的刺激方向敏感,描述了一种结构 - 功能关系,可在皮质层面最大化每种效果。
虽然半导体电路的小型化仍在继续,但它已不再遵循摩尔定律,摩尔定律预测每 18 个月单位面积晶体管数量将翻一番。这种小型化必须在可预见的未来达到其物理极限。克服这一障碍的一种可能途径是使用分子电子学,其中单个分子将充当电子设备的构建块,例如晶体管或存储元件。张 1 最近的一篇评论文章展示了一个活跃的研究领域。Schaub 等人 2,3 报道了一种可控开关,由沉积在 Cu-(110) 表面上的偶氮苯分子组成。如果施加大于 0.3 V 的电压,则可以产生两种对称性相关的互变异构体中的一种,具体取决于扫描隧道显微镜 (STM) 尖端的位置。较小的电压允许在不改变分子的情况下确定其当前的互变异构状态。翻译成计算语言,这构成了一个可以写入和读取的存储元件。不幸的是,STM 尖端需要移动到分子上方的正确位置,这使得操作无法以可能与当前微电子器件相媲美的频率进行。另一个问题是,电导率的变化只与表面垂直的方向有关,因为支撑金属会使任何平行于表面的电压短路。为了制造出可用于电子设备的分子,必须具备三个先决条件:双稳态、
industries, and bring AGI closer to reality Paris, 21 May, 2024 – “H”, a global foundation model and agentic AI company, has launched today in Paris and announced a $220M seed round from global companies including Accel, UiPath Inc., Bpifrance, through its Large Venture fund, Eric Schmidt, Xavier Niel, Amazon, FirstMark, Elaia Partners, Eurazeo and Yuri Milner.本轮的其他参与者包括Bernard Arnault的AglaéVentures,Creandum,Motier Ventures,Samsung和Visionaries Club等。除了投资外,UIPATH和其他战略合作伙伴还与“ H”合作在商业,市场访问和计算合作伙伴关系方面。该公司将在企业和消费者垂直领域建立和商业部署基础行动模型。这些功能包括代理和基于垂直的架构以及能够推理,计划和协作的差异化模型。投资将用于进一步发展公司的研究人才。此外,资本将用于获取大量的计算和数据能力,这些计算和数据能力对于在代理模型领域取得突破至关重要,并支持公司达到完全人工通用情报(AGI)的愿景。H的创始团队将科学家和企业家团结在全球AI创新和可用性的最前沿:
我们研究了在近乎正常的 40 keV Ar + 溅射和同时进行的 Fe 斜向共沉积下硅表面的纳米图案化。离子束入射角保持在 15°,在没有金属掺入的情况下不会产生任何图案。通过原子力显微镜(其形态和电模式)、卢瑟福背散射光谱、X 射线光电子能谱、扫描俄歇以及透射和扫描电子显微镜进行形态和成分分析。最初,纳米点结构随机出现,随着离子通量的增加,它们逐渐沿与 Fe 通量垂直的方向排列。随着通量的增加,它们聚结在一起,形成波纹图案。随着与金属源的距离减小(即金属含量增加),图案动态和特性分别变得更快和增强。对于最高的金属通量,波纹会变得相当大(高达 18 μ m)且更直,缺陷很少,图案波长接近 500 nm,同时保持表面粗糙度接近 15 nm。此外,对于固定离子通量,图案顺序会随着金属通量而改善。相反,图案顺序随离子通量增加的增强率并不依赖于金属通量。我们的实验观察与 Bradley 模型的预测和假设一致 [RM Bradley,Phys。Rev. B 87,205408(2013)] 几项成分和形态研究表明,波纹图案也是成分图案,其中波纹峰具有更高的铁硅化物含量,这与模型一致。同样,波纹结构沿着垂直于 Fe 通量的方向发展,并且图案波长随着金属通量的减少而增加,其行为与模型预测在性质上一致。