XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System幅图
机器图
我向作者 P. Kannaiah 博士、K.L. 教授表示祝贺。S.V.U. 的 Narayana 和 K. Venkata Reddy 先生。蒂鲁帕蒂工程学院出版了这本关于“机械制图”的书。本书首先介绍了工程制图的基础知识，然后作者系统地介绍了机械制图。在我看来，这是一种极好的方法。这本书对机械工程专业文凭、学位和 AMIE 级别的学生来说都是一本宝贵的书。P. Kannaiah 博士拥有约二十五年的丰富教学经验，这些经验得到了充分利用，正确地反映了对该主题的处理和呈现。K.L. 教授机械工程教授 Narayana 和车间主管 K. Venkata Reddy 先生明智地联手，从他们丰富的经验中提供有用的插图，这一独特之处是本书的一大财富，其他书籍可能没有这样的机会。任何绘图书都必须遵循 BIS 标准。作者在这方面做得非常细致。此外，本书毫无遗漏地涵盖了印度各大学的教学大纲。学习绘图原理并将其应用于工业实践对任何学生来说都是必不可少的，本书是工程专业学生的宝贵指南。它也是工业设计和绘图部门的参考书。本书几乎是机械绘图的完整手册。本书是学生和专业人士学习计算机图形学的基础，计算机图形学是现代的必备课程。我相信工程专业的学生会发现这本书对他们非常有用。
风轮疲劳寿命预测及强度退化...
R.P.L. Nijssen 摘要 风力涡轮机转子叶片承受大量高度可变的载荷，但寿命预测通常基于恒幅疲劳行为。因此，确定如何根据恒幅疲劳行为估算变幅疲劳下的使用寿命非常重要。寿命预测包含不同的元素：计数方法、描述 S-N 曲线的公式、恒定寿命图和损伤规则。对于损伤描述，研究并比较了两种模型，即 Miner 和法和基于强度的寿命预测。在 Miner 和法中，计数法和恒幅疲劳行为描述的结果被转换为损伤参数“Miner 和”。不考虑载荷顺序的潜在影响，损伤参数的值仅表示是否发生故障：它与物理上可量化的损伤无关。在基于强度的方法中，通过计算每个载荷循环对强度的影响来预测寿命，直到载荷超过剩余强度。这种循环方法的预期优势是可以隐式地包含序列效应。此外，损伤参数始终与物理上可量化的参数（即强度）相关。成功应用基于强度的方法需要描述疲劳后强度，这需要大量的ex
EC5534I-G (AS34-G) 数据表 - DALINCOM
� 应用信息 产品描述 EC5534 轨到轨四通道放大器采用先进的高压 CMOS 工艺制造。其超轨输入能力和全摆幅输出范围使其成为广泛通用应用的理想放大器。3.2V/µS 高压摆率、快速稳定时间、3.5MHz GBWP 以及高输出驱动能力等特性已证明 EC5534 是 TFT-LCD 应用的良好电压参考缓冲器。高相位裕度使 EC5534 成为高驱动应用的电压跟随器连接模式的理想选择 电源电压、输入范围和输出摆幅 EC5534 可在 4.5V 至 18V 的单个标称宽电源电压下运行，在 -40 °C 至 +85 °C 的工作温度下性能稳定。EC5534 具有比轨到轨输入共模电压范围大 500mV 和共模抑制比为 70dB 的特性，允许在许多应用中进行宽范围感测，而无需担心超出范围，也不会影响准确性。EC5534 的输出摆幅通常延伸到正负电源轨 80mV 以内，负载电流为 5mA。只需降低负载电流，输出电压摆幅就可以更接近电源轨。图 1 显示了单位增益配置中设备的输入和输出波形。放大器在 ±5V 电源下工作，10k Ω 负载连接到 GND。输入为 10Vp-p 正弦波。可以轻松实现约 9.985 Vp-p 的输出电压摆幅。
二维材料范德华异质结光电探测器研究进展
图 3 掺杂调控 vdW 异质结理论研究典型成果（ a ）结构优化后的 C 、 N 空位及 B 、 C 、 P 、 S 原子掺杂 g-C 3 N 4 /WSe 2 异质结 的俯视图 [56] ；（ b ）图（ a ）中六种结构的能带结构图 [56] ；（ c ）掺杂的异质结模型图、本征 graphene/MoS 2 异质结的能带结 构及 F 掺杂 graphene/ MoS 2 异质结的能带结构 [57] ；（ d ） Nb 掺杂 MoS 2 原子结构的俯视图和侧视图以及 MoS 2 和 Nb 掺杂
氮化镓高电子迁移率晶体管的物理失效分析技术研究进展
Figure 12.1540-MeV 209Bi ion irradiation 1.7 × 10 11 ions/cm 2 TEM images of AlGaN/GaN HEMT devices: (a) Gate region cross-section; (b) The orbital image of the heterojunction region shown in Figure (a); (c) The image shown in Figure (a) has a depth of approximately 500 nm; (d) Traces formed at the drain; (e) As shown in Figure (d), the trajectory appears at a depth of ap- proximately 500 nm [48] 图 12.1540-MeV 209Bi 离子辐照 1.7 × 10 11 ions/cm 2 的 AlGaN/GaN HEMT 器件的 TEM 图像： (a) 栅极区域截面； (b) 图 (a) 所示异质结区域轨道图 像； (c) 图 (a) 所示深度约 500 nm 图像； (d) 在漏极形成的痕迹； (e) 如图 (d) 所示，轨迹出现在深度约 500 nm 处 [48]
人工智能报告之机器学习Artificial Intelligence ...
图 2-2 GAN 发展脉络 ...................................................................................................................... 3
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。
