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World File Search System梁荣
外延 3C-SiC 双固支梁谐振器 Q 因子与残余应力之间的相关性
S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*, M. Ferri1,b, L. Belsito1,c, D. Marini1,d, M. Zielinski2,e, F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g S. Sapienza1,a*、M. Ferri1,b、L. Belsito1,c、D. Marini1,d、M. Zielinski2,e、F. La Via3,f 和 A. Roncaglia1,g
各向异性第三谐波涡流梁产生与超薄锗砷叉式光栅
光涡流具有通过利用轨道角动量的额外自由度来增加数据容量的巨大潜力。另一方面，各向异性2D材料是对未来综合偏振敏感光子和光电设备的有希望的构建块。在这里，用在超薄2d仙境植物燃料上构图的叉全息图证明了高度各向异性的第三谐波光学涡流束的产生。表明，各向异性非线性涡流束的产生可以独立于叉形方向相对于晶体学方向而实现。此外，2D叉全息图旨在产生具有不同各向异性反应的不同拓扑电荷的多个光学涡旋。这些结果铺平了迈向基于2D材料的各向异性非线性光学设备，用于光子整合电路，光学通信和光学信息处理。
大型海上风电叶片翼梁帽的可持续材料和工艺开发
UD 将寻求开发一种解决方案，用再生碳纤维复合材料替代风力涡轮机翼梁帽中的原始碳纤维和石油基聚合物。实验室规模的复合材料化学分析、树脂合成、热分析和机械测试将在特拉华州纽瓦克市 UD 复合材料中心进行。用于制造翼梁帽的树脂的开发、特性和供应将在宾夕法尼亚州普鲁士王市的 Arkema, Inc 进行。用于翼梁帽生产的树脂的评估和特性将在科罗拉多州戈尔登市的国家可再生能源实验室进行。 用于翼梁帽拉挤的再生复合材料的生产（使用再生碳纤维制造层压板的工艺）将在特拉华州纽瓦克市的 Composites Automation LLC 进行。使用再生材料对翼梁帽进行拉挤。拉挤翼梁帽子组件的最终评估将在密歇根州沃伦的 TPI Composites, Inc 进行。
各向异性介质中聚焦标量和矢量涡流梁的传播：一种半分析方法
在结构化光的领域，光学涡旋及其矢量扩展（矢量涡流束）的研究因其独特的相位和极化特性而引起了很大的兴趣，这使它们对许多潜在应用有吸引力。结合了涡流束和各向异性材料的优势，可以在非线性光学，量子和拓扑光子学中实现电磁场剪裁和操纵的独特可能性。这些应用程序需要一个全面的建模框架，该框架构成了各向异性材料和矢量涡流梁的属性。在本文中，我们描述了一个半分析模型，该模型将矢量衍射理论扩展到通过单轴平板传播的聚焦涡流梁的情况，考虑到标量和矢量涡流的情况下，在laguerre-gaussian模式基础的共同框架中。该模型旨在提供对方法的全面描述，从而实现复杂的光束传输，从单轴各向异性材料中进行特定应用中的单轴各向异性材料的反射和传播。作为其多功能性的演示，我们采用了开发的方法来描述具有各种分散特征的单轴材料中高阶涡流束的传播，探索椭圆形，双曲线和epsilon-near-near-Zero机制。我们展示了培养基各向异性的变化如何因其相互作用的矢量性质而改变束结构，这是由于介质的不同介电性用于横向和纵向场的组件。如果可以通过有效的培养基参数描述，则该方法的适用性可以扩展到人工结构化的介质。开发的形式主义将有助于对复杂梁与单轴材料的相互作用进行建模，从而为多种情况提供了共同的框架，这也可以扩展到电磁波之外。
甲板平面图审查和检查时间表
• 木质甲板材料必须是天然抗腐烂的树种，如雪松、红木或经过处理的木材。由于某些框架具有腐蚀性，材料吊架和紧固件必须经过涂层处理，以与框架材料兼容。（R317.1 和 R317.3.1）• 甲板的梁柱连接必须通过“凹槽梁”或“梁柱”固定，并使用制造的柱梁连接器或仅使用经批准的支架的“夹层梁”。（R507.5）• 每个托梁必须至少承受 1 ½” 的木材或通过使用托梁吊架支撑。必须遵循制造商对所有硬件的说明，其中可能包括在托梁吊架上使用钉子或列出的螺钉。（R507.6）
引用：王胜，陈荣，王胜等.基于机器学习理论的2型糖尿病风险预测模型比较研究：跨学科
摘要 目的比较基于机器学习理论的6种模型的预测效果，为预测2型糖尿病（T2DM）风险提供方法学参考。 研究地点与对象 本研究基于2016—2018年东莞市居民慢性病危险因素监测数据。各监测点采用多阶段整群随机抽样的方法，最终抽取4157人。在初始人群中剔除缺失数据超过20%的个体，最终纳入4106人。采用设计K最近邻算法和合成少数过抽样技术对数据进行处理。采用单因素分析对变量进行初步筛选。采用10倍交叉验证对部分模型参数进行优化。以准确度、精确度、召回率和受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价模型的预测效果，采用Delong检验分析各模型AUC值的差异。结果平衡数据后样本量增加至8013例，其中2型糖尿病患者4023例，对照组3990例。六种模型的比较结果显示，反向传播神经网络模型的预测效果最好，准确率、准确度、召回率分别为93.7%、94.6%、92.8%，AUC值为0.977，其次是logistic模型、支持向量机模型、CART决策树模型和C4.5决策树模型。深度神经网络的预测性能最差，准确率、准确度、召回率分别为84.5%、86.1%、82.9%，AUC值为0.845。结论本研究构建了6类2型糖尿病风险预测模型，并基于各项指标比较了这6种模型的预测效果，结果显示，基于所选数据集的反向传播神经网络的预测效果最好。
使用二维精细理论研究材料成分对功能梯度梁弯曲分析的影响
本研究试图根据原始的改进二维剪切变形理论，阐明简支 FG 型性能梯度材料梁的静态行为分析。杨氏模量被认为是根据组成材料体积分数的幂律分布逐渐连续变化的。应用虚功原理得到平衡方程。因此，利用这里开发的分析模型和 Navier 的求解技术，对简支夹层梁的情况求解控制平衡方程。此外，利用数值结果计算无量纲应力和位移，并与其他理论得到的结果进行比较。提出了两项研究，比较研究和参数研究，其目的一是展示所用理论的准确性和效率，二是分析不同类型梁在不同参数影响下的力学行为。即边界条件、材料指数、厚度比和梁类型。
使用2D聚焦光栅耦合器进行可伸缩离子量子计算的集成梁转向
使用2D聚焦光栅耦合器进行集成梁转向，用于可伸缩的离子量子计算Mizuki Shirao 1，Daniel Klawson 1，Sara Mouradian 2和Ming C. Wu 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 98195，美国电子邮件：shirao.mizuki@db.mitsubishielectric.co.jp * *作者当前的隶属关系是Mitsubishi Electric Corporation信息技术研发中心。摘要：提出了可扩展的梁转向装置，以控制离子陷阱量子计算机。波导阵列和二维聚焦耦合器的组合用于在自由空间中在729 nm波长下生成8×n光束斑点。关键字：量子计算，离子陷阱，集成的光子学
梁格材料动态高频一致性连续化 Andrea Bacigalupo 1 和 Luigi Gambarotta 1* 1 土木工程系，
（紫线）。 (a) 沿无量纲不可约第一布里渊区边界的色散函数；(b) 沿无量纲不可约第一布里渊区子域边界的色散函数；(c) 周期性晶胞和无量纲第一布里渊区（以浅橙色突出显示无量纲不可约第一布里渊区）；(d) 无量纲不可约第一布里渊区的子域。
建造科学突破的技术桥
注意：[1]这笔款项来自支持研发的七个资金计划，包括创新和技术支持计划，大陆 - 荣孔联合资助计划，广东 - 荣港 - 荣港技术合作资助计划，伙伴关系研究计划，伙伴关系研究计划，中途研究计划，大学中部研究计划，企业支持计划和发展现金和发展现金和发展计划。[2]此列表并不详尽，仅包括超过10亿港元和一些最重要的政策的计划。[3]裁判代表研究捐赠基金。ITF代表创新和技术基金。TechTas代表技术人才入学计划。AMC代表高级制造中心。DT集线器代表数据技术中心。RFS代表重新工业化资金计划。和ITVF代表创新和技术风险基金。