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World File Search System批量生产
使用玻璃珠作为临时浸入生物反应器中植物微繁殖的支撑矩阵的可能性
引言植物组织培养是一种无菌技术，用于快速对健康，无病原体和真实型植物的微繁殖。1目前，在商业植物组织培养实验室中常规大量批量生产及其方案是通过器官发生或胚胎发生建立的。然而，这种方法仍然面临一些局限性，例如微繁殖过程的耗时性质和每个生产的植物的成本高成本。导致成本增加的主要因素是劳动力，材料和化学物质。2此外，许多小型文化船的清洁，归档和处理需要更多的时间和劳动。此外，在适应和转移到土壤期间可能会丢失一些植物。已努力降低成本并提高再生植物的质量和数量。3最有希望的方法是光自养微繁殖（带有无琼脂培养基）和生物反应器。琼脂是昂贵的成分之一，它被添加为胶凝剂，用于凝固培养基并防止外植体浸没。在植物组织培养中测试了不同的支撑矩阵作为琼脂的替代品，例如木薯粉，玉米粉，煮土豆，
航空航天解决方案
• SKF 密封件模拟工具，用于探索各种密封材料和设计的非线性行为。这有助于预测各种操作条件下的密封性能。• 可在您所在地或我们全球的测试设施之一现场进行测试。可以使用能够模拟包括极端压力和温度在内的操作条件的旋转和往复式试验台在静态或动态负载条件下测试密封件。SKF 测试能力还包括耐久性、性能、污染物排除、盐雾腐蚀、冷断裂、泵送速率、摩擦力矩、干磨损和化学兼容性测试。例如，SKF 在碳密封件高速试验台上进行了大量投资，以便对新设计进行演示测试并对设计变更进行验证测试。在模拟飞行条件下进行测试，以匹配发动机应用的飞行轮廓。SKF 每年进行数千次密封测试，其结果为故障分析和性能优化提供了宝贵的专业知识。• 高制造灵活性。SKF 制造能力包括模压（压缩、注射或转移）和机加工密封件。SKF 按需制造密封件并在全球范围内交付，数量从几个零件（例如原型）到批量生产不等。
2.5D/3D 封装和异构集成的技术趋势 Masaya Kawano 新加坡 A*STAR 微电子研究所，kawanom@ime.a-st
除了使用有机基板封装外，为了克服尺寸限制，人们还提出了新的封装技术并将其应用于半导体产品。晶圆级封装 (WLP) 和扇出型晶圆级封装 (FOWLP) 的开发是为了通过采用晶圆工艺而不是基于层压的工艺来进一步缩小封装尺寸。对于亚微米互连，还提出了通过 Si 中介层 (TSI) 进行互连，并用于高密度 2.5D/3D 封装，其中 Cu BEOL 互连可用作再分布层 (RDL)。热压键合 (TCB) 目前用于 2.5D/3D 组装，然而，混合键合将是进一步缩小芯片连接尺寸的关键推动因素，这将在后面讨论。英飞凌于 2006 年提出了一种称为嵌入式晶圆级球栅阵列 (eWLB) 的 FOWLP [1]，该技术于 2009 年转让给 STATS ChipPAC 进行批量生产。台积电开发了另一种类型的 FOWLP，称为
MXene 批量生产的战略见解：综述
摘要。MXene 材料的卓越多功能性使其成为先进材料科学的前沿，其应用范围涵盖储能、催化、水处理和电子。MXene 材料的批量生产对于满足应用需求、提高商业可行性、支持研究工作、将 MXene 融入行业以及推动技术进步至关重要。这是充分发挥 MXene 材料的潜力并确保其在不同领域广泛使用的关键一步。然而，问题在于，MXene 合成方法，特别是在实验室规模开发的合成方法，在过渡到大规模生产时面临挑战。大规模保持 MXene 材料的质量、一致性和产量可能很复杂。本文全面概述了当前的合成方法、影响批量生产的关键参数、前体材料和合成后表征以及扩大 MXene 生产的创新。还回顾了必要的环境和安全措施。这项全面的审查工作对于开发 MXene 批量制造领域至关重要，对整个社区具有重大影响。通过彻底解决问题、调查关键因素并强调大规模合成的突破，该研究为研究人员、行业专家甚至政策制定者提供了路线图。
分子癌症治疗的整体方法
摘要：癌症是一种致命的遗传性疾病，具有多种复杂性，包括癌症免疫逃避、治疗耐药性和复发，需要优化治疗才能正确治愈。分子研究表明，肿瘤本质上极其异质，导致癌症进展的复杂性，而癌症进展最终与其遗传机制有关。值得注意的是，患有相同类型癌症的患者对癌症治疗的反应不同，这表明需要针对每个患者制定特定的治疗方案。因此，需要对患者的肿瘤进行深入的基因组研究，以充分了解癌症发生和进展的决定因素，从而进行有效的靶向治疗。精准肿瘤学已经发展成为一种癌症治疗形式，专注于肿瘤的基因分析，以确定与癌症表现有关的分子改变，从而为疾病提供个性化的治疗。近年来，抗癌药物的配方和批量生产大量涌现，这主要是由于基因组技术的进步，使得能够精确靶向与疾病有关的致癌途径。本文旨在简要解释精准肿瘤学的基础和前沿，并结合该过程中所使用的工具和技术的进步，以评估其范围和对实现预期目标的重要性。
大规模生产的工厂和物料流程设计
桌面纤维挤出设备 (FrED) 主要用于学习智能制造和反馈控制系统。作为教育套件，FrED 设计紧凑、安全、低成本，同时提供功能丰富的数据。然而，目前 FrED 的成本仍然太高，因此需要进一步设计和开发以降低成本，使个人学习者能够负担得起。FrED 开发的一部分是建立一个 FrED 工厂进行大规模生产，以便为线下和线上课程提供实物套件。本论文根据收集到的用户需求提出了一种工厂设计，其中包括办公室和生产区，以有效支持大规模生产。通过了解和执行每个组件所需的所有制造流程和物流的时间研究，设计和建模了物料流和生产线。还对零件制造过程进行了调度，以最大限度地缩短总生产时间。根据提出的生产线建模，一台 FrED 和五台 FrED 的生产时间预计分别为 1 天 5 分钟和 1 天 163.75 分钟。这项关于 FrED 生产的初步研究可用于估计更大批量生产所需的产量，并进一步改进制造工艺以减少所需的生产时间，从而提高未来大规模生产的吞吐率。
周文清先生于 2004 年入选
周文清先生 1919 年出生于中国太原，靠近蒙古边境。1940 年，他获得上海交通大学电气工程学士学位，1942 年获得麻省理工学院理学硕士学位。他的硕士论文题为“塞尔森机研究”，研究的是通常所说的闭环控制系统或伺服机构。作为后者的自然延伸，通用电气在二战期间聘请他根据有关日本零式战斗机的情报重新设计防空火控系统。20 世纪 50 年代，周先生在美国博世武器公司的武器部门工作，负责 Atlas (WS-107A) 洲际弹道导弹 (ICBM) 的数字计算机和全惯性制导系统的设计、开发和批量生产。 1951 年，他构想出一种惯性制导系统，用于自动导航太空飞行器，随后他设计出第一台全固态、高可靠性的太空数字计算机，并建立了洲际弹道导弹、太空助推器和载人航天器（从 Atlas、Titan、Saturn 和 Skylab 到 Minuteman 和航天飞机）制导系统的开发和机械化的基本系统方法。1956 年至 1958 年间，周先生发表或发表了几篇关于导弹制导系统的重要论文，其中一篇题为“机载晶体管数字计算机的设计理念
EAA AirVenture 吊索高翼
内部空间非常适合两名体型较大的飞行员，宽度比赛斯纳 172 稍大。与 Sling High Wing 相比，一个显著的区别是垂直稳定器比低翼飞机高 20 厘米。Sling High Wing 和 Sling TSi 的显著区别在于发动机罩右侧的大型 NACA 管道，它将空气送入发动机的大容量中冷器。弓形复合材料主起落架支柱是 Sling Aircraft 的标准配置，并连接到单体式机身下侧，与 Sling TSi 相比变化很小。复合材料门关闭牢固，在原型机上，它们安装得非常好。门方便地铰接在机身两侧的前部。后排座椅提供了充足的舒适度，座椅后面有一个行李舱。前轮也没有变化，允许与 Sling TSi 一样向前安装防火墙。 ZU-SHW 是一个原型机，我听说该飞机的完成度达到了 95%，但是团队希望生产模型的完成度达到 100%，因此在他们乐意将 Sling High Wing 投入批量生产之前，还需要进行一些“调整”。
软辊压印工艺快速制作紫外固化聚合物微透镜阵列
本文报道了一种基于软辊冲压工艺的紫外固化聚合物微透镜阵列快速制造创新技术。在该方法中，通过在微透镜阵列的塑料母版中浇铸聚二甲基硅氧烷 (PDMS) 预聚物来制造具有微透镜阵列腔体的软辊。塑料母版采用气体辅助热压法在带有微孔阵列的硅模具上对聚碳酸酯 (PC) 薄膜进行聚碳酸酯 (PC) 薄膜压印来制备。软辊上的微透镜阵列腔首先用液态紫外固化聚合物填充。辊在移动的透明基板上滚动和冲压。形成微透镜阵列图案。同时，基板上的图案在穿过滚动区时被紫外光辐射固化。在本研究中，设计、建造和测试了具有紫外曝光能力的辊压设备。测量、分析了复制的微透镜阵列的复制质量、表面粗糙度和光学特性，结果令人满意。这项研究展示了软辊冲压在连续快速批量生产中的潜力。 2006 Elsevier BV 保留所有权利。
托盘滴式优化及其对供应链的影响，使用成本范围的模型
尽管铝铝元素对中级服务温度应用的好处是构思良好的，并且在过去的四十年中进行了重大的研发活动，但由于与熔融，加工，扩展和成本相关的障碍，它们一直是发展材料。有效的航空发动机和大量降低风险示威的要求要求添加了伽马钛铝制的途径。当前最具吸引力的当前应用是用于替代常规铸造镍超合金的高压涡轮机叶片（LPTB）。本文概述了最近的进步，生产性挑战和机遇。将描述伽马（γ）TIAL LPTB从实验室示范到批量生产商用喷气发动机的生产插入的成功旅程。合作和综合产品开发被确定为快速成熟和在航空航天应用中实施的最关键需求。将说明一个集成的计算材料工程建模框架和工具集，该框架将在美国空军金属合作金属可负担性计划项目之间开发，将说明行业，政府和学术界之间的项目。基于模型的材料和处理以实现所需绩效目标的优化将得到强调。