XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多相
多相睡眠：对人体的影响
摘要 本文旨在评估多相睡眠对生产力、认知技能和总体健康水平的影响。研究进行了 6 个月，在此期间我们在三种多相睡眠模式的框架内对自己进行了实验：Uberman、Everyman 和 Dymaxion。目标是找出多相睡眠是否可以在不影响身心健康的情况下提高效率。在讨论多相睡眠的好处时，经常会提到尼古拉·特斯拉、列奥纳多达芬奇、托马斯爱迪生等知名人物，但很少有文献支持这种现象在现代的影响。因此，本研究试图通过评估每种睡眠时间表对认知、情感和身体健康造成的负担来做到这一点，并使用了许多工具，例如智能手表、生产力应用程序和认知测试。
量子增强多相估计与多重...
量子计量可以实现超出标准量子极限的未知参数估计的增强灵敏度。最近，利用量子资源的多相位估计因其在量子成像和传感器网络中的应用而引起了人们的浓厚兴趣。对于多相位估计，增强灵敏度的量取决于量子探测状态，而多模 N 00 N 状态是已知的关键资源。然而，由于生成这种状态极具挑战性，因此迄今为止一直缺少它的实验演示。在这里，我们报告了多模 N 00 N 状态的生成和使用多模 N 00 N 状态的量子增强多相位估计的实验演示。特别是，我们表明，使用我们的双光子四模 N 00 N 状态和使用 4 × 4 多模分束器的测量方案，量子 Cramer-Rao 界限可以饱和。我们的多相位估计策略为研究多参数估计场景提供了一个可靠的平台。
多相钢的高级晶体可塑性建模
摘要：这项工作提出了一个高级晶体可塑性模型，用于模拟多相高级高强度钢的机械行为。该模型基于Visco-Plastic自一致（VPSC）模型，并使用有关材料晶体学纹理和谷物形态的信息以及谷物组成型定律。根据Pantleon的工作，此处使用的定律考虑了如何造成和消灭错位，以及它们与晶粒边界和夹杂物（碳化物）等障碍的相互作用。此外，使用不需要任何拟合参数的文献数据得出的现象学表达来实现应变率敏感性。该模型应用于通过应用不同的热处理获得的两个贝氏钢的研究。使用在准静态和高应变速率下的不同方向上拟合所需的参数后，使用模型进行虚拟实验的性能确定可表明性能：使用单轴测试来确定R值和应力水平和双轴测试，用于计算产量表面和形成限制限量策略。
通过多相夹杂物实现可拉伸有机硅的均匀导电性
许多软机器人组件需要高度可拉伸的导电材料才能正常运行。这些导电材料通常用作传感器或热响应材料的加热器。然而，可拉伸材料很少，它们可以承受软机器人通常经历的高应变，同时保持焦耳加热所需的电气特性（例如，均匀的电导率）。在这项工作中，我们提出了一种含有液体和固体夹杂物的硅树脂复合材料，它可以在经历 200% 的线性应变时保持均匀的电导率。这种复合材料可以铸造成薄片，使其能够包裹在热响应软材料周围，这些软材料在加热时会增加体积或可拉伸性。我们展示了这种材料如何为电控形状变化的软机器人致动器以及仅由电刺激驱动的全硅树脂致动系统开辟可能性。此外，我们还表明这种可拉伸复合材料可用作其他应用中的电极材料，包括线性响应高达 200% 应变且信号噪声接近于零的应变传感器。
机器学习和物理驱动的建模和多相系统的模拟
图3。使用微流体设置进行AGNPS合成：a）微流体设备； b）帕累托图显示了因素及其相互作用的统计学意义，红线显示了统计显着性的限制值； c）响应表面表明pH和柠檬酸三座（TC）对AGNPS大小的综合作用，TC值在mm中给出，并且颜色棒适用于nm中的粒径； d）比较了对初始数据集训练的模型的性能与使用随机选择的其他实验的模型的比较，并根据决策树进行指导DOE； e）将PBM-CFD仿真结果与来自微流体通道和混合良好反应器的实验数据进行比较。所显示的数字已改编自（Nathanael，Galvanin等，2023）（a - c），（Nathanael，Cheng等，2023）（D）和Pico等。（2023）。
基于深度学习的多相金属基复合材料三维微观结构表征
添加过渡元素（如 Cu、Fe 和 Ni）的铸造近共晶 Al-Si 合金是航空航天和汽车工业中常用的材料。[1,2] 此类合金的微观结构特点是共晶和初生 Si 以及嵌入 Al 基体中的多种富 Ni、Fe 和 Cu 铝化物形成的 3D 互连网络。[3 – 7] 在高温下（最高达约 300 – 350 ℃）长时间使用后，铝基体会过时，从而降低其强度和蠕变性能。为了提高这些 Al-Si 合金的强度和抗蠕变性能，可以使用额外的陶瓷增强材料，如短纤维和颗粒。[8 – 10] 研究表明，此类复合材料的微观机械行为在很大程度上取决于纤维的取向、颗粒的空间分布、
建模具有生成深度学习的多相心脏解剖结构
心脏解剖结构的运动对心脏功能和疾病的发展有很大影响。对心脏解剖结构分析的先前贡献主要集中在心脏周期中的一个或两个阶段。然而，通过在整个心脏周期中对解剖学中的运动异常的分析和量化，可以更完整地了解心脏血管疾病。在这项工作中，我们提出了一条能够重建和结束双术解剖结构的连续时间表示，从car-diac循环中的有限时间点进行了连续的时间表示。我们证明了所提出的模型提供了解释性解剖学的几何和运动特征的可解释量化。我们对190名受试者的数据集进行分析表明，从构图模型中的重建是准确的到亚像素分辨率，平均倒角距离为1.71（±1.13）毫米。
矢量allen -cahn方程向多相平均曲率流的定量收敛
摘要。相位模型（例如Allen-CaHn方程）可能会引起几何形状的形成和演变，这种现象可以在适当的缩放方案中进行严格分析。在其尖锐的界限限制下，已经猜想了具有n 3不同最小值的电势的矢量allen-cahn方程，以通过多相平均曲率流量来描述分支接口的演变。在目前的工作中，我们在两个和三个环境维度和适当的一类潜在的情况下给出了严格的证据：只要存在多态度平均曲率流的强大解决方案，就可以解决矢量allen-cahn方程，并具有良好的初始数据汇总到多型固定固定构型固定端口的限制范围内的范围范围范围的弯曲范围范围范围的范围，我们甚至建立了收敛速度。”1 = 2 /。我们的方法基于Allen-Cahn方程的梯度流结构及其限制运动：基于用于多相平均曲率流的最新概念“梯度流校准”的概念，我们引入了矢量allen – Cahn方程的相对熵的概念。这使我们能够克服其他方法的局限性，例如避免需要对艾伦 - 卡纳操作员进行稳定性分析，或在积极时为能量的其他收敛假设。
矢量allen -cahn方程向多相平均曲率流的定量收敛
摘要。相位模型（例如Allen-CaHn方程）可能会引起几何形状的形成和演变，这种现象可以在适当的缩放方案中进行严格分析。在其尖锐的界限限制下，已经猜想了具有n 3不同最小值的电势的矢量allen-cahn方程，以通过多相平均曲率流量来描述分支接口的演变。在目前的工作中，我们在两个和三个环境维度和适当的一类潜在的情况下给出了严格的证据：只要存在多态度平均曲率流的强大解决方案，就可以解决矢量allen-cahn方程，并具有良好的初始数据汇总到多型固定固定构型固定端口的限制范围内的范围范围范围的弯曲范围范围范围的范围，我们甚至建立了收敛速度。”1 = 2 /。我们的方法基于Allen-Cahn方程的梯度流结构及其限制运动：基于用于多相平均曲率流的最新概念“梯度流校准”的概念，我们引入了矢量allen – Cahn方程的相对熵的概念。这使我们能够克服其他方法的局限性，例如避免需要对艾伦 - 卡纳操作员进行稳定性分析，或在积极时为能量的其他收敛假设。
图形卷积网络用于模拟多孔介质中的多相流量和传输
多孔介质中多相流体动力学的数值模拟对于地球地下的许多能量和环境应用至关重要。数据驱动的次要模型为高保真数字模拟器提供了计算廉价的替代方案。虽然常用的卷积神经网络（CNN）在近似部分微分方程解决方案方面具有强大的功能，但CNN处理不规则和非结构化的模拟网格仍然具有挑战性。然而，地球地下的模拟模型通常涉及与复杂的网格网格的非结构化网格，从而限制了CNN的应用。为了应对这一挑战，我们基于图形卷积网络（GCN）构建了替代模型，以近似多孔介质中多相流和传输过程的空间 - 周期解。我们提出了一种适合耦合PDE系统双曲线特征的新GCN体系结构，以更好地捕获传输动力学。2D异质测试案例的结果表明，我们的替代物以高精度预测压力和饱和状态的演变，并且预测的推出对于多个时间步中仍然稳定。此外，基于GCN的模型可以很好地推广到训练数据集中看不见的不规则域几何和非结构化网格。