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World File Search System形状
基于碳纳米管复合材料的形状内存聚合物
摘要：在过去的二十年中，研究人员一直在探索与碳纳米管（CNT）合并形状内存聚合物（SMP）的潜在好处。通过将CNT作为SMP中的加固，它们的目的是提高机械性能并提高形状固定性。然而，CNT的显着内在特性也为驱动机制（包括电 - 热反应）开辟了新的途径。这为开发软驱动器的可能性开辟了可能性，这些动力器可能会导致组织工程和软机器人技术等领域的技术进步。SMP/CNT复合材料提供了许多优势，包括快速驱动，遥控，挑战性环境中的性能，复杂的形状变形和多功能性。本综述提供了过去几年对具有热固性和热液基质的SMP/CNT复合材料进行的研究的深入概述，重点是CNT对纳米复合材料对外部刺激的反应的独特贡献。
粒度和形状对粉末堆积密度的影响
在基于粉末床的添加剂制造（AM）中粉末扩散的不确定性在制造零件的质量和重复性方面提出了挑战。这些挑战由于粉末床颗粒之间存在的空隙而导致高孔隙率。这项工作着重于使用SS316L作为模型材料在粉末流动性上引起的粒径分布（PSD）引起的不确定性。分析了各种尺寸的颗粒，范围为10 µm至100 µm，以及双峰比为70:30的球形和卫星形颗粒。将使用USP 616确定每个样品的挖掘密度，表观密度和Hausner比率。较小的粒径已显示可降低体积密度和表观密度。同时，颗粒的形状也有助于粉末颗粒之间的包装能力。卫星粉已被证明可以增加粉末的直径，从而增强了粉末颗粒的散装密度。已显示双峰颗粒同时增加体积和挖掘的密度，而较小的粉末无法填充较大颗粒之间存在的空隙。但是，随着粉末颗粒之间的尺寸比的增加，大量密度降低，表明较小的粉末能够填补颗粒之间的间隙。在用Hausner比值来比较粉末颗粒时，双峰颗粒已显示出最差的流动性，值为1.19856。这是由于以下事实：较大颗粒之间的较小颗粒会增加粉末之间的摩擦。因此，本研究说明了粒度和形状如何影响粉末堆积密度，这对于优化材料设计和加工技术至关重要
基于形状的措施改善场景分类
摘要 - 分配证据表明，在大型数据集上训练的深神经网络模型偏向颜色和纹理信息。人类可以轻松地从图像以及边界轮廓中识别对象和场景。中级视觉的特征是通过一组所谓的格式塔分组规则重组和组织简单的主要特征为更复杂的特征。虽然在人类文献中进行定性描述，但迄今为止缺少这些感知分组规则的计算实施。在本文中，我们为在复杂场景中检测基于轮廓的线索的检测贡献了一组新型算法。我们使用内侧轴变换（MAT）根据这些分组规则在局部评分轮廓。我们通过两种方式证明了这些线索对场景分类的好处：（i）当强调感知分组信息时，人类观察者和CNN模型都最准确地对场景进行了分类。（ii）与使用未加权轮廓相比，使用这些措施加权轮廓可以显着提高CNN模型的性能。我们的工作表明，即使这些度量直接从图像中的轮廓计算出来，当前的CNN模型似乎并未提取或利用这些分组提示。
二硫化钼MOS2和Q-BWF线形状（...
最近，我们考虑了与石墨相比，石墨烯和氧化石墨烯的拉曼光谱如何出现。在评论中，我们提到了Breit-Wigner-Fano（BWF）线的形状，Ferrari和Robertson，2000年被告知代表碳质材料的G带。BWF是一种用于考虑不对称和FANO共振的修改后的洛伦兹函数（请参阅Miroshnichenko等，2010，介绍Fano理论和模型）。例如，Hasdeo等，2014，使用“石墨烯拉曼光谱中的Breit-Wigner-Fano线形状”，因为“声子光谱与电子孔对激发光谱之间的干扰效果”（Hasdeo等人，2014年，Hasdeo hasde-hole taime coptation Spectra之间）。让我们强调，也可以通过使用分裂的洛伦兹函数来获得不对称性。表征BWF函数的内容是“形状共振”的存在，如Bianconi，2003年的图2所示，或者如其他地方给出的（Tanwar等，2022），抗抗抗耐药性的“蘸酱”。
聚合物囊泡的形状转变
概要：生命活动，例如呼吸，是通过细胞、组织和器官的持续形状调节来完成的。开发具有形状变形能力的智能材料是迈向类生命系统和可穿戴电子设备、软体机器人和仿生执行器等新兴技术的关键一步。从细胞中汲取灵感，人们组装了智能囊泡系统来模拟生物形状的调节。这将有助于理解细胞形状的适应性，并指导具有形状变形能力的智能材料的设计。由两亲性分子组装的聚合物囊泡就是一个卓越的囊泡系统的例子。其化学多功能性、物理稳定性和表面功能性使其有望应用于纳米医学、纳米反应器和仿生系统。然而，由于聚合物链的低流动性和囊泡膜的低渗透性导致能量分布不均匀，因此很难驱动聚合物囊泡脱离平衡态来诱导形状转变。过去几十年来，大量的研究开发了各种驱动形状转变的方法，包括透析、化学添加、温度变化、聚合、气体交换等。如今，聚合物囊泡可以被设计成各种非球形形状。尽管取得了令人瞩目的进展，但目前关于聚合物囊泡形状转变的研究大多仍处于反复试验阶段。预测和编程控制聚合物囊泡的形状转变是一项巨大的挑战。深入了解聚合物囊泡的变形路径将有助于从反复试验阶段过渡到计算阶段。本文介绍了聚合物囊泡形状转变的最新进展。为了进行深入分析，我们将聚合物囊泡的形状转变分为基本变形和耦合变形。首先，我们讨论聚合物囊泡的基本变形，重点关注两种变形路径：扁圆形路径和扁长圆形路径。并介绍了触发不同变形路径的策略。其次，我们探讨了两种变形途径选择性的起源以及控制这种选择性的策略。第三，我们探讨了聚合物囊泡的耦合变形，重点关注两种基本变形途径的切换和耦合。最后，我们分析了聚合物囊泡形状转变的挑战与机遇。我们设想，对变形途径的系统理解将推动聚合物囊泡形状转变从反复试验阶段进入计算阶段。这将使我们能够预测纳米颗粒在血液和间质组织等复杂环境中的变形行为，并最终获得人造应用所需的先进结构。
FactSheet- Aurubis形状的环境概况
铜对可持续发展铜的贡献是一种重要的材料，可实现重要的技术发展，例如产生和传输可再生能源并提高电动机和变压器的能源效率。这些发展对于达到欧洲绿色协议的目标至关重要，特别是对于清洁能源过渡。Aurubis形状（坯料和蛋糕）是用于制造高质量电缆带，用于铸造技术的模具，铅架和空调工业管的最佳起始产品。具有均匀的高电导率和导热性，Aurubis形状可确保最高的转换和传输电力或热量的效率。
无线驱动的热和磁反应软式双向材料，具有可编程形状的形状
无线驱动和远程控制的活跃软材料已引起了大量的研究注意，因为与传统的智能材料相比，它们在各种各样的领域中具有潜在的潜在应用，其性能有所改善。[1-5]这些合成伴侣对环境刺激的反应并表现出模仿或与自然界观察到的行为或现象相匹配的能力。[6-8]在这些智能材料中，机械刺激响应材料从环境输入中收获能量，例如光线，[9-11]热量，[12,13]溶剂，[14,15]和物理领域和[16-18]，并将其转换为机械能量，无需通过机械形状，无需通过板上的功率来源。这些无线材料可以完成各种功能，例如运动[19-21]以及物体操纵和运输[22-24]作为执行器和传感器。在迄今为止报道的大量活跃智能材料中，由于它们的独特特征和独特的优点，液晶弹性体（LCE）和磁反应弹性体（MRE）最近与其他人脱颖而出。lces表现出大量的菌株（高达400％）和高度工作，以响应多种环境刺激，例如温度[25-27]光，[11,28]和电场。[17,18,29] LCES内部元素的预定对齐（由导演n描述）启用了已在软执行器和生物启发的设备中使用的复杂的3D可逆形状。这些局部菌株共同起作用，以实现指定的形状 - 修复行为，这通常是平面外弯曲的。[6,11,30]外部刺激会根据LCES的当地董事场诱导收缩和拉伸菌株的对齐中的订单参数。另一方面，MRE由柔软的弹性体（SE）矩阵组成，其嵌入式硬磁性微或纳米果（MMPS或MNP）组成。外部磁场在嵌入的MMP或MNP上产生局部力和扭矩。分离的扭矩会导致身体变形和MRE材料的净旋转，而颗粒所经历的力会融合到净力，从而置换MRE或变形。[31]磁性致动具有远距离，健壮和快速致动的优势，并且瞬间的能力
使用人工智能检查星系的形状
图 02 卷积神经网络对猫、狗、马的图像进行分类的图像。假设我们输入一张猫的图像，并执行卷积等计算以获得三个输出，y 1 =1、y 2 =1、y 3 =1，我们试图从中确定它是否是一只猫。那时，我们不再平等对待这三种输出，而是给予重要的信息更高的分数。例如，y 1 显然是猫眼，所以我们会给它 5 倍的分数，而 y 2 和 y 3 看起来像猫的鼻子和耳朵，但它们看起来也像狗的鼻子和耳朵，所以我们'会给他们1倍的积分。因此最终传递给猫分类器的总点数为 z 1 = 5 + 1 + 1 = 7。另一方面，在狗分类器中，y 1 不是狗的眼睛，因此这些点乘以 0，y 2 和 y 3 乘以 1，因此 z 2 =0+1+1=2。在对于马分类器来说，y 1 、y 2 和 y 3 不是马的眼睛、鼻子和耳朵，所以都得 0 分，并且 z 3 =0+0+0=0。结果，猫分类器获得最高分数，最终输出“这张图片是一只猫”。为了能够自动做出高精度的判断，网络会利用大量猫的图像等教学数据进行训练，相当于调整点数增加的乘数（权重）。
准确、高效地重建右心室形状和
从时间分辨的医学图像中精确重建右心几何形状和运动可增强基于图像可视化的诊断工具以及通过计算方法进行的心脏血液动力学分析。由于右心形态和运动的特殊性，常用的分割和/或重建技术仅采用短轴电影 MRI，在右心相关区域（如心室底部和流出道）缺乏准确性。此外，重建过程非常耗时，并且在生成计算域的情况下需要大量的人工干预。本文提出了一种从时间分辨 MRI 中精确高效地重建右心几何形状和运动的新方法。具体而言，所提出的方法利用表面变形来合并来自多系列电影 MRI（如短/长轴和 2/3/4 腔采集）的信息并重建重要的心脏特征。它还通过利用合适的图像配准技术自动提供完整的心脏收缩和放松运动。该方法既适用于健康病例，也适用于病理（法洛四联症）病例，并且比标准程序产生更准确的结果。所提出的方法还用于为计算流体动力学提供重要输入。相应的数值结果证明了我们的方法在计算临床相关血液动力学量方面的可靠性。© 2023 Elsevier BV 保留所有权利。
形状：影响的战略计划，2023-2033
在此规模上的增长代表了对A的U的变革性资源影响，需要为教师和员工更新，研究和支持服务提供大量新资源。在这种规模上实现增长是复杂的，需要协调的计划和分阶段的方法来确保资源并投资于建立我们支持和维持更高入学的能力。我们还清楚地表明，国内入学率增长取决于艾伯塔省政府的大量投资。如果策略性地接近，增长将支持并使创新的计划发展和教育，这是由大学范围内的致力于通过点燃目的提供出色的学生体验的承诺的基础：学生体验行动计划。增长是我们为所有学生提供全球学习环境的野心的关键因素，欢迎一个多样化和包容的国内外学生社区。增长将成为我们研究目标的关键推动者，使更大的教师补充，更强大的研究生研究社区以及支持对系统和支持的投资。