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用于液体的 NASA HR-1 材料的增材制造...
摘要 NASA HR-1 是一种高强度 Fe-Ni 高温合金，旨在抵抗高压、氢环境脆化、氧化和腐蚀。NASA HR-1 最初由 NASA 于 1990 年代开发，源自 JBK-75，旨在提高高压氢环境中的强度和延展性。NASA HR-1 的化学配方旨在满足液体火箭发动机应用的要求，特别是在高压氢环境中使用的部件。最近使用增材制造 (AM) 的发展使这种材料成为快速分析和制造推进技术 (RAMPT) 计划下的通道冷却喷嘴和其他液体火箭发动机部件应用的有吸引力的选择。RAMPT 计划已确定基准，以全面发展和表征 NASA HR-1 材料。NASA HR-1 满足液体火箭发动机部件的材料要求，包括良好的抗氢性、高导电性、良好的低周疲劳性能以及高热通量环境中通道冷却喷嘴的高伸长率和强度。初步开发和特性描述已完成，使用吹粉定向能量沉积 (DED) 和激光粉末床熔合 (L-PBF) 增材制造技术开发材料测试样品和喷嘴硬件。NASA HR-1 粉末已从多家粉末供应商处采购并进行了特性描述，一系列开发和硬件样品已使用 DED 和 L-PBF 完成制造。材料特性描述包括热处理开发、金相学、化学评估、机械测试、热物理性能测量以及相关喷嘴硬件的制造以证明可行性。本文介绍了该工艺和早期材料开发的结果，并提供了包括硬件制造在内的未来开发工作。
Chromstrotch：复制叉蛋白发现的新视野和DNA损伤修复中的生物标志物的变化洞察力转化为蛋白质动力学A
Chromstretch技术Chromstretch技术的影响站在DNA坝维修治疗研究中创新的最前沿，提供了无与伦比的优势。具有单分子精度，Chromstretch揭示了染色质在单个复制叉处的复杂蛋白质动力学，这对于靶向疗法的发展至关重要。这种精度，结合技术的快速分析能力，可以显着加速从复杂的生物样品到可操作的见解，符合治疗性研发的紧迫性。此外，它的高吞吐量能力同时分析了大量样品量，从而大大提高了生物标志物发现过程的效率。这是Chromstretch通过详细观察染色质修饰的详细观察，为诊断和治疗剂铺平新途径的能力来补充。在最近的出版物Gaggioli等人的《自然细胞生物学》 2023年利用Chromstrotch技术的情况下，研究人员在复制胁迫条件下的G9A（一种组蛋白甲基转移酶）的作用方面取得了重大进步，这是癌症和其他疾病的关键方面，是癌症和其他疾病的关键方面。By applying ChromStretch to visualize the transient accumulation of the H3K9me3 mark at replication forks, associated with G9A activity, at single-molecule resolution in human lung fibroblast cells, the study revealed a remarkable correlation be- tween G9A-mediated chromatin modifications and replication fork stability under stress induced by hydroxyurea (HU).在映射单个复制位点映射染色质动力学时，Chromstretch的无与伦比的预见使这种细微的见解成为可能，从而表现出了先前未批准的复制应力响应层。通过Chromstretch，可以在染色质修饰中获得定量见解，Chromstretch支持先前无法获得的细节的先进疗法策略的发展。作为一种多功能的研发工具，它在从基本的研究到治疗性开发的最前沿进行了各种研究领域的适应，从而体现了Precision Medicine的下一步。
人工智能在篮球训练中的应用
篮球运动于1891年由马萨诸塞州斯普林菲尔德市体育学教授詹姆斯·奈史密斯发明。它已有130年的历史，是世界上最受欢迎的运动项目之一。在美国，2021-2021年每年至少打过一次篮球的人数将超过每年2700万人。国际篮联估计，全球至少有4.5亿人参与这项运动。在我国，我国普通篮球人口为1.25亿，约占全球篮球总人口的1/4，核心篮球人口为7610万。可以看出篮球运动在我国非常受欢迎。美国职业篮球联赛（NBA）比赛被公认为世界上职业篮球的最高水平。2001年至2022年，NBA联盟总收入将达到100.2亿美元。近年来，很多新技术被运用到篮球训练和比赛中。国家体育总局2021年10月发布的《体育发展“十四五”规划》明确提出，信息技术在体育领域广泛应用。14届全国人大代表、中国篮协主席姚明表示，中国篮球要走“数字化道路”。人工智能数字化对于提高运动员技术水平、减少运动损伤、提升比赛观赏性、吸引球迷、促进篮球相关产业发展等都具有重要意义。意义重大。人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它使计算机能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。机器学习是人工智能的一个子集，它通过学习数据中的模式来自动提高计算程序的性能，并已成功应用于各个领域。人工智能的优势在于它可以快速分析和处理海量数据，并且数据分析方法不断改进，使用户能够获得手动方法难以获得的重要信息。毫无疑问，它是人类未来最有前途的技术之一，它的好处正在延伸到体育界。本文全面概述了人工智能在篮球领域的应用。关键词：体育智能；人工智能；运动训练。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f\f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
合金添加剂制造和复合覆盖
添加剂制造（AM）为具有内部功能的复杂组件带来了重要的设计和制造机会，例如以前无法使用液体火箭发动机推力室。该技术可节省大量成本和计划减少，除了通过减轻重量和增加利润来优化新的绩效。特定于再生冷却的燃烧室和液体火箭发动机的喷嘴，添加剂制造具有形成复杂的内部冷却液通道和通道的关闭功能，可以包含具有单个操作的高压液体推进剂。使用激光粉床融合（L-PBF），大部分添加剂制造开发都集中在整体合金上，这些合金不允许对结构进行完全优化。国家航空航天局（NASA）完成了AM双金属L-PBF GRCOP-84铜合金燃烧室，具有AM Electron Beam Freeform Inconel 625结构夹克在低成本上级推进（LCUSP）项目下。正在开发一个名为“快速分析和制造推进技术”（RAMPT）的后续项目，以进一步扩展大型多合金推力室，同时将综合覆盖技术与大量储蓄机会相对。除了这些主要的制造开发外，分析建模工作还补充了过程开发，以模拟AM过程以减少构建失败和扭曲。RAMPT项目还在GRCOP-42的L-PBF之外，还为上述各种制造工艺的供应链介绍了供应链。RAMPT项目具有三个主要目标：1）推进吹粉的导向能量沉积（DED）以制造整体通道大型喷嘴，2）开发复合覆盖技术，以减少重量并为推力室内组件提供结构性能力，3）开发Bimetallic和多金属添加性添加性添加性产物和轴向物质的材料，以优化材料。本文将概述RAMPT项目，流程开发和硬件进展，迄今为止，材料和热火测试结果以及计划的未来发展。
脑功能活动流模型的解释力 4
活动流建模简介 活动流被定义为神经群体之间的活动运动（Cole 等人，2016 年）。大脑活动流的概念在神经科学文献中无处不在，又无处不在。它无处不在，因为神经传递的标准模型——其中动作电位沿着轴突流动，通过影响树突的神经递质释放影响下游神经元——涉及“活动”（电化学信号）的流动。然而，活动流在神经科学中无处不在，因为神经科学推断通常使用活动模式或连接来进行。七年的研究专注于结合活动模式和连接（通常使用功能/有效连接 (FC)）来构建活动流模型——通过活动流程模拟神经认知功能的产生——已经证明了这种方法的广泛实用性，超越了单独的标准活动或连接方法。对任务诱发活动和连接之间的整合进行建模，以对大脑功能做出有力的推断，这可能对开发认知功能神经基础的丰富因果解释至关重要，目的是从根本上理解和开发脑部疾病的治疗方法。为了更好地说明活动流建模方法的相关性，让我们考虑一个假设场景，其中一种外星技术降落在地球上：最佳大脑成像仪 (OBI)。经过一番摆弄，人类科学家发现 OBI 可以以微秒的分辨率在原子水平（包括电磁场）非侵入性地读取整个人类大脑的各个方面。立即收集人类大脑解剖结构和执行各种任务的人类大脑的全脑扫描，并由随附的外星计算机（能够处理 OBI 产生的大量数据集）快速分析数据。这些分析以全分子分辨率绘制人类连接组，以及伴随每个任务的神经活动模式的细胞水平全脑图
GFF加强国家数据系统的方法和...
概述今年早些时候，GFF秘书处起草了结果测量框架，并提供了结果咨询小组的建议和指导。结果测量框架阐明了GFF加强国家系统系统的方法，用于数据生成，质量和使用，并监视GFF 2021-2025策略的性能。本文提供了GFF加强国家数据系统和监视其战略绩效的方法的简明摘要，并提供了完整的结果测量框架文件，可作为支持材料的一部分进行审查。虽然结果测量框架代表了一个新的书面摘要，但主要内容反映了GFF在当前策略期间的实施，这是其战略和操作模型的核心。诉讼要求投资者组（IG）提供有关GFF方法的反馈，以加强国家数据系统并监视其策略的性能，如本文所总的总结，并在GFF结果测量框架中进一步阐明。现在将考虑此反馈，这是GFF战略2026-2030制定的下一步的一部分。结果测量框架结果测量框架反映了GFF模型的国家取向，并为研究GFF对进步的贡献提供了一种结构，并认识到所取得的改进是由国家领导并属于国家的。它基于GFF逻辑模型和结果的GFF战略方向（战略方向5）。GFF结果策略的核心是开发和实施国家投资案件的一种数据驱动方法，包括优先改革以加强初级卫生保健（PHC）系统以及生殖，孕产妇，新生儿，儿童和青少年健康与营养成果（RMNCAH-N）。这种方法还涉及支持国家使用快速分析和实施研究中的数据和学习来计划，以确定卫生系统挑战的解决方案，改善卫生系统投资的财务可持续性以及监视和问责制目的。图1介绍了GFF结果策略的概念基础，以与国家系统的一致性，促进国家领导力的一致性以及对数据生成，分析，数据使用，系统加强和国家能力建设之间动态相互关系的认识。
欧洲航空航天第六届 CEAS 会议 - HAW 汉堡
如今，飞机的初步设计阶段变得非常具有挑战性，因为需要满足涉及不同应用领域的更苛刻的要求。从这个角度来看，无论是在飞机行业还是在学术研究团体中，都需要简单的设计工具来执行快速可靠的多学科分析和优化。本文全面概述了 JPAD（飞机设计程序的 Java 工具链），这是一个基于 Java 的开源库，被认为是一种快速高效的工具，可用于支持飞机的初步设计阶段及其优化过程。该库已在那不勒斯“费德里科二世”大学工业工程系完全实现，目前仍在开发中。该库的主要目标是对参数定义的飞机模型进行快速多学科分析并搜索优化配置。在该工具的开发过程中，遵循的所有飞机初步设计和分析的基本原理和方法都已在一些飞机设计教科书中进行了详细描述。[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7]。JPAD 的主要特点之一在于对飞机参数模型（被认为是一组相互连接和参数化的组件）和可用分析的智能管理。开发该库的目的是简化用户输入文件的组成，并以令人满意的精度进行快速分析 [8] [9]。第 2 节将展示库架构及其主要优势。另一个关键点是可以轻松地将 JPAD 与其他外部工具连接起来，以实现更高的精度。如 [10] 所述，JPAD 库是大量类似软件工具（包括免费软件和商业软件）的替代品。这些工具中的大多数都有重要的历史，其中许多已经使用了几十年。其中一些软件的设计标准很差，文本输入很死板，没有可视化功能。这就是为什么 JPAD 在开发时非常注重简单性和灵活性的主要原因。此外，它被认为是一种开源工具，与目前最流行的飞机设计程序（如 Advance Aircraft Analysis [11]、RDS [12] 或 Piano [13]）不同。JPAD 是一个通用计算库，包含多个模块，其中重要的是突出空气动力学和稳定性模块。这些是基于那不勒斯费德里科二世大学 DAF 研究小组开发的几种预测方法，例如用于机身 [14] [15] 或垂直尾翼 [16] [17] 分析的方法。开发此类方法的能力源自该小组在区域涡轮螺旋桨飞机和通用航空飞机应用领域多年活动期间通过数值分析和风洞测试获得的经验，如 [18] [19] [20] 所述。
FDA 批准或认可的伴随诊断测试
晚期或转移性 (IV 期) 非小细胞肺癌 注意：如果在美国食品药品监督管理局 (FDA) 的已清除或批准的伴随诊断设备清单中未发现癌症/诊断测试匹配项，请参阅医疗政策《实体瘤癌症诊断、预后和治疗决策的分子肿瘤学检测》或《血液系统癌症诊断、预后和治疗决策的分子肿瘤学检测》。 用于审核的医疗记录文件 健康服务的福利覆盖范围由会员特定的福利计划文件和可能要求覆盖特定服务的适用法律决定。可能需要医疗记录文件来评估会员是否符合临床覆盖标准，但不能保证覆盖所要求的服务；请参阅标题为用于审核的医疗记录文件 的协议。 定义 晚期癌症：不太可能通过治疗治愈或控制的癌症。这也可能被称为终末期癌症或晚期癌症（美国国家癌症研究所 [NCI]，晚期癌症，2024 年）。伴随诊断检测：为相应治疗药物的安全有效使用提供重要信息的检测（美国食品药品监督管理局 [FDA]，2024 年）。 综合基因组分析 (CGP)：一种下一代测序 (NGS) 检测，能够通过单个样本同时检测数百个基因的所有类别的基因组改变，包括癌症生物标志物 (Singh et al., 2020)。 液体活检：对体液样本进行的检测，以识别肿瘤中的癌细胞或从肿瘤细胞释放并在个体体液中循环的 DNA、RNA 或其他分子片段。液体活检可用于癌症的早期发现、帮助确定有效的治疗方法或监测癌症复发（NCI，液体活检，2024 年）。 下一代测序 (NGS)：可以同时快速分析多个 DNA 片段的新型测序技术。旧式测序技术一次只能分析一段 DNA（Kamps 等，2017）。适用代码以下程序和/或诊断代码列表仅供参考，可能并不全面。本政策中列出的代码并不意味着代码描述的服务是涵盖或不涵盖的健康服务。健康服务的福利覆盖范围由会员特定福利计划文件和可能要求覆盖特定服务的适用法律决定。包含代码并不意味着任何报销权利或保证索赔支付。其他政策和指南可能适用。
Orbia Ventures 投资 AI 初创公司 Deepomatic，为工业公司提供现场技术辅助服务
巴黎，2022 年 11 月 28 日——Deepomatic 完成了 1030 万美元的 B 轮融资，部分资金由 Orbia 通过其企业风险投资基金 Orbia Ventures 提供。此轮融资将推动该公司在欧洲、北美和拉丁美洲的扩张，并使 Deepomatic 在能源和移动领域获得新客户。Orbia 与德国公用事业公司 EnBW New Ventures 的企业投资基金以及现有投资者 Alven、Hi Inov-Dentressangle 和 Swisscom Ventures 联手。为了解决目前全球范围内部署和维护关键基础设施和通信网络的技术人员短缺的问题，Deepomatic 设计了一种现场解决方案，使电信和公用事业公司能够使用 AI 工具简化网络报告和管理。Deepomatic 的平台由一个图像识别引擎、一个技术人员的移动应用程序和一个基于浏览器的业务监控和支持解决方案组成，可以快速分析照片和现场报告。 Deepomatic 平台可提高技术人员的工作效率和质量控制，使团队之间可以更轻松地访问运营数据以进行主动维护计划，而且事实证明，该平台可将网络技术人员的重访率降低多达 15%。Deepomatic 首席执行官 Augustin Marty 表示：“我们很高兴欢迎两位新的国际投资者加入 Deepomatic，开启公司的新篇章，这象征着我们在海外的强劲增长雄心。作为一家德国公用事业集团的一部分，EnBW New Ventures 和 Orbia Ventures 的加入，以及 Orbia 在公用事业和电信领域的全球影响力以及在北美的根基，将帮助我们接触新客户，并为我们提供运营专业知识，以加速我们的国际部署。我还要感谢我们现有的投资者，他们一致决定再次投资 Deepomatic，感谢他们重新给了我们信心。”如今，Deepomatic 为 20 家大型电信和公用事业公司提供协助，支持 20,000 名技术人员和操作员完成日常任务，并在其平台上每月生成 100 万条运营分析。 Deepomatic 将利用 B 轮融资加速其利用移动代理技术进军欧洲、北美和南美的可再生能源、电动汽车、建筑和保险领域。此外，该公司还打算投资建设数据库，并为工业客户开发预测性维护服务。Orbia Ventures 董事总经理 Eitan Dekel 表示：“我们很高兴能参与这轮融资，这将帮助 Deepomatic 实现其增长潜力。Deepomatic 领先的视觉自动化平台在将人工智能技术应用于现场作业方面处于领先地位，并且已经