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World File Search System模态分析
人类大脑网络的多模态和多主体模块化组织
人类大脑是一个由解剖学上相互连接的大脑区域组成的复杂网络。自发神经活动受到这种结构的限制，从而产生远程神经元素活动之间的统计依赖模式。结构和功能连接之间的非平凡关系对认知、疾病、发展、学习和衰老提出了许多未解决的挑战。虽然许多研究都集中在解剖和功能网络中边缘权重之间的统计关系上，但人们对它们的模块和社区之间的依赖关系知之甚少。在这项工作中，我们研究并描述了人类大脑解剖和功能模块组织之间的关系，开发了一种新颖的多层框架，扩展了多层模块化优化的经典概念。通过同时将从不同主体估计的解剖和功能网络映射到社区中，这种方法使我们能够对大脑的模块组织进行多主体和多模态分析。在这里，我们研究了静息状态下解剖和功能模块之间的关系，找到了独特和共享的结构。所提出的框架构成了多层网络分析背景下的方法学进步，并为进一步研究临床队列、认知要求高的任务以及发展或寿命研究中的结构和功能网络组织之间的关系铺平了道路。
2009 年 12 月 | 航空航天测试国际
军用教练机 22 美国：比奇 AT-6 美国空军标准教练机经过升级后变为战斗机 28 英国：Hawk T2 Hawk 可以说是世界上最成功的喷气式教练机。最新的 T2 更上一层楼 32 印度：HAL IJT 印度斯坦航空有限公司的首席试飞员和执行董事独家介绍了其新型中级喷气式教练机的开发情况 38 瑞典：萨博 SK60 瑞典空军飞行员从一开始就进行喷气式训练。作为临时解决方案，SK60 喷气式教练机的升级合同授予了萨博 42 意大利：Aermacchi M-346 M-346 现在不再被视为原型，已经结束。现在即将投入生产 44 采访：Thomas Nielsen A350 XWB 的开发正在快速推进。测试主管 Thomas Nielsen 表示，该项目正在进入关键的下一阶段 51 A380 起落架 A380 的实验模态分析 52 火箭发射逃逸 随着对宇航员安全的担忧日益增加，NASA 在其 Constellation 计划中加入了发射中止系统 (LAS) 59 军用生物燃料试验 未来几年将为美国海军和美国空军生产多达 600,000 加仑的生物燃料 80 采访：Craig Delves Torquemeters Ltd 销售和营销总监
SPIE 会议纪要
进行风洞试验，测量亚音速流中圆柱体上半球转塔的非稳定表面压力场。这些测量值是使用与快速响应压敏涂料耦合的压力传感器获得的。分析了 0.5 马赫流动（Re D ≈ 2 × 10 6 ）在三种不同转塔突出距离下产生的表面压力场数据。之前，使用适当的正交分解发现了转塔上的主要表面压力模式。结果表明，转塔向自由流的突出程度越大，展向反对称表面压力场波动的发生率就越高。这些反对称压力波动是由反对称涡脱落引起的。然而，当使用部分浸没的半球形转塔几何形状时，结果表明这种反对称模式的相对能量要低得多。这表明，随着突出物从部分浸没变为全半球配置，流场现象会发生转变。对这种所谓的“模式切换”的进一步研究是本文介绍的工作重点。这项研究主要依赖模态分析来确定炮塔和尾流表面压力场之间的相关性。研究发现，部分半球周围的表面压力场波动主要受尾流影响，而炮塔本身的流体结构影响很小。对于半球和半球对圆柱的配置，对称和反对称非稳定分离成为最大的影响，并与尾流波动相结合。
高通量识别具有强效抗胶质母细胞瘤活性的可再利用神经活性药物
胶质母细胞瘤是最具侵袭性的原发性脑癌，预后不佳，但全身治疗仅限于 DNA 烷基化化疗。探索胶质母细胞瘤的神经发育和神经生理脆弱性可能会产生新的治疗策略。为此，我们使用临床一致和单细胞解析平台系统地筛选了胶质母细胞瘤患者手术材料中可重复利用的神经活性药物。通过分析 27 名患者和 132 种药物的 2,500 多种体外药物反应，确定了具有强效抗胶质母细胞瘤功效的类别多样的神经活性药物，这些药物已在模型系统中得到验证。可解释的药物靶标网络分子机器学习揭示了 AP-1/BTG 驱动的胶质母细胞瘤抑制的神经活性收敛，从而能够以高患者验证准确度对超过 100 万种化合物进行扩展的计算机筛选。深度多模态分析证实 Ca 2+ 驱动的 AP-1/BTG 通路诱导是神经肿瘤胶质母细胞瘤的弱点，抗抑郁药沃替西汀与目前标准化疗的体内协同作用就是一个典型例子。这些发现为胶质母细胞瘤治疗建立了一个可行的框架，其根源在于其神经病因。
面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
利用多模态图变换器揭示连续大脑动态组织
摘要：大脑大规模动力学受到内在解剖基础异质性的制约。人们对时空动力学如何适应异质结构连接 (SC) 知之甚少。现代神经成像模式使得研究秒到分钟尺度的内在大脑活动成为可能。扩散磁共振成像 (dMRI) 和功能性 MRI 揭示了不同大脑区域的大规模 SC。电生理方法 (即 MEG/EEG) 提供神经活动的直接测量，并表现出复杂的神经生物学时间动态，而这是 fMRI 无法解决的。然而，大多数现有的多模态分析方法在空间或时间域中折叠大脑测量值，无法捕捉时空电路动态。在本文中，我们提出了一种新颖的时空图 Transformer 模型来整合空间和时间域中的结构和功能连接。所提出的方法使用多模态脑数据（即 fMRI、MRI、MEG 和行为表现）通过对比学习和基于多头注意的图 Transformer 来学习异构节点和图表示。所提出的对比图 Transformer 表示模型结合了受 T1 到 T2 加权（T1w/T2w）约束的异构图，以提高模型对结构功能相互作用的拟合度。使用多模态静息态脑测量的实验结果表明，所提出的方法可以突出大规模脑时空动态的局部特性，并捕捉功能连接和行为之间的依赖强度。总之，所提出的方法能够对不同的模态变体进行复杂的脑动力学解释。
全球自动化人形机器人 AI 加速器
2023 年机器人 LLM 的发展最让我们感到意外，例如 PalM-E 和 RT-2 的推出，以及特斯拉开发人形机器人的端到端 AI 方法。当今所有机器人 LLM 的基石都是谷歌的 Transformer 模型，该模型自 2017 年开始开发，引入了一种基于自注意力机制的新型神经网络架构。基于 Transformer 模型结构，谷歌继续开发了三类模型：1）PaLM（Pathways Language Model），专注于文本内容分析和生成；2）ViT（Vision Transformer）和 PaLI（Pathways Language and Image Model），结合文本和图像的分析、转换和推理；3）RT（Robot Transformer），使用标记化的输入和输出连接输入命令和机器人输出控制。三种模型通过技术路径演化为PaLM-E、PaLI-X和RT-1，而谷歌通过PaLM-E & PaLI-X进行数据训练、RT-1进行微调，在2023年7月推出了RT-2。RT-2借助PaLM-E和PaLI-X的多模态分析能力，能够处理自然语言指令、通过视觉分析任务场景；借助RT-1的运动数据库和标记化数据处理技术，能够控制机器人执行任务。RT-2的端到端AI能力基于机器人运动数据库，谷歌花了1.5年时间收集数据，因此RT模型的研发周期比其他两种模型更长。RT-2 发布后，国内部分机器人企业也纷纷推出自己的机器人 LLM，而我们认为，目前大部分国内人形机器人厂商的 AI 能力都是基于开源机器人 LLM（大型语言模型）开发的，比如 OpenAI、Meta 和 Google Deepmind 等。
复合材料缺陷检测方法...
15.补充说明 16.摘要 纤维增强聚合物 (FRP) 复合材料越来越多地用于修复强度不足或恶化的混凝土结构构件并延长桥梁结构的使用寿命。修复是通过使用湿铺工艺或预制条带的粘合剂粘合将 FRP 条带外部粘合到混凝土基材上进行的。虽然该方法已被证明非常有效，但仍需要开发与检查期间识别缺陷相关的专业知识。本报告涉及缺陷识别的四个具体方面：(1) 识别复合材料增强混凝土结构构件中的缺陷类型；(2) 确定所选缺陷对结构系统性能和完整性的潜在影响； (3) 确定可用于检测缺陷的最先进的质量保证和无损评估 (NDE) 技术；(4) 对最有可能成功用于质量保证目的的选定技术进行初步调查。确定潜在缺陷，按类型和可能发生的阶段进行分类，并列出其影响。使用基于实验断裂力学的方法评估选定缺陷类型的严重性。根据现场检查所需的相关特性评估确定的 NDE 技术范围，并根据适用性对这些技术进行分类。通过使用示例更深入地解释了两种技术 - 热成像（代表非接触局部技术）和基于振动的模态分析以及损伤检测方法（代表全局技术）。17.关键词 纤维增强聚合物 (FRP) 复合材料；修复；加固；维修；缺陷；分层；脱粘；无损评估；热成像；损伤检测；效果。
结构验证测试方法的发展......
2.1 引言................................................................................................................................................ 14 2.2 结构验证试验............................................................................................................................... 14 2.2.1 定义........................................................................................................................................ 14 2.2.2 结构验证试验的应用......................................................................................................................... 18 2.2.2.1 结构完整性和残余机械性能....................................................................................... 21 2.2.3 验证试验载荷的应用.................................................................................................................... 22 2.2.4 新型验证试验方法中的问题.................................................................................................... 24 2.2.5 结构验证试验评审的讨论和结论.................................................................................................... 25 2.3 复合材料结构损伤.................................................................................................................... 27 2.3.1 引言........................................................................................................................................ 27 2.3.2 损伤和损伤机制.................................................................................................................... 27 2.3.2.1 简介 ................................................................................................................................ 27 2.3.2.2 复合材料 T 型接头的分层损伤 .............................................................................................. 28 2.3.2.3 孔隙率和空隙 ................................................................................................................ 32 2.3.3 损伤容限、剩余强度和寿命预测 ............................................................................................. 36 2.3.4 案例研究：T 型加筋复合材料板（T 型接头） ............................................................................. 38 2.3.4.1 简介 ................................................................................................................................ 38 2.3.4.2 粘合结构 ............................................................................................................................. 40 2.3.4.3 T 型接头设计和失效模式 ................................................................................................ 41 2.3.5 复合材料结构损伤总结 ............................................................................................................. 43 2.4 适用于验证测试的 NDT 技术 ............................................................................................. 44 2.4.1 简介......................................................................................................................................... 44 2.4.2 声发射检测...................................................................................................................... 46 2.4.3 表面应变和位移映射............................................................................................................... 48 2.4.4 振动分析......................................................................................................................................... 51 2.4.5 伴随 PT 的 NDT 技术总结......................................................................................................... 51 2.5 模态分析......................................................................................................................................... 51 2.5.1 简介......................................................................................................................................... 51 2.5.2 频率响应......................................................................................................................................... 53 2.5.2.1 简介......................................................................................................................................... 53 2.5.2.2 损伤检测质量......................................................................................................................... 55 2.5.2.3 FR 技术的应用......................................................................................................................... 58 2.5.2.4 频率响应技术的结论和未来研究......................................................................................... 61 2.5.3 随机减量................................................................................................................................ 61........................................... 55 2.5.2.3 频率响应技术的应用 ...................................................................................................... 58 2.5.2.4 频率响应技术的结论和未来研究 .............................................................................. 61 2.5.3 随机减量 ................................................................................................................................ 61........................................... 55 2.5.2.3 频率响应技术的应用 ...................................................................................................... 58 2.5.2.4 频率响应技术的结论和未来研究 .............................................................................. 61 2.5.3 随机减量 ................................................................................................................................ 61
带有窄带物联网和MEMS传感器的结构性健康监测系统
摘要 - 追踪衰老，损害和最终防止严重失败的情况需要危及许多生命的严重失败。能够以连续且精细的方式监测广泛的建筑物的完整性，即具有低成本，长期和连续的测量，从经济和生活安全的角度来看，必不可少。为了满足这些需求，我们提出了一个低成本的无线传感器节点指定的，旨在在长时间的长时间内支持模态分析，并在低功耗时具有远距离连接。我们的设计使用非常具有成本效益的MEMS加速度计，并利用窄带物联网协议（NB-iot）与4G基础架构网络建立长距离连接。在任何商业或研究设备中，远程无线连接，无布置安装和多年寿命是一种独特的功能组合，而不可用。 我们详细讨论了节点的硬件体系结构和电源管理。 实验测试证明了使用17000 mAh电池或完全不中性的运行的寿命超过十年（60 mm x 120 mm）。 此外，我们验证了使用MEMS传感器的模态分析的可行性的测量精度：与基于压电传感器的高精度仪器相比，我们的传感器节点在一小部分成本和功耗下实现了0.08％的最大差异。远程无线连接，无布置安装和多年寿命是一种独特的功能组合，而不可用。我们详细讨论了节点的硬件体系结构和电源管理。实验测试证明了使用17000 mAh电池或完全不中性的运行的寿命超过十年（60 mm x 120 mm）。此外，我们验证了使用MEMS传感器的模态分析的可行性的测量精度：与基于压电传感器的高精度仪器相比，我们的传感器节点在一小部分成本和功耗下实现了0.08％的最大差异。