问候,欢迎来到Neuronexus!我们感谢您对我们的工作的兴趣。在我们庆祝今年成立20周年时,我们为从密歇根大学的开创性神经技术衍生学到成为电生理解决方案和工具的领导者而感到自豪。这一切都始于第一个商业硅探针,该探针从字面上创造了探针市场。今天,我们提供了一系列高质量的硅和聚合物探针和网格,功能强大的仪器以及我们创新的高性能Radiens软件平台。此目录不仅是我们产品的显示。这是庆祝对神经科学社区的二十年创新和奉献精神的庆祝活动。我们认识到大脑研究的复杂性和挑战,并渴望通过我们的先进工具来实验。请花点时间探索我们的产品,并毫不犹豫地直接与我们联系,以讨论我们如何支持您的研究需求和想法。让我们通过继续探索未来的激动人心的可能性来纪念这一里程碑。这是另外20年的开创性和合作伙伴关系!快乐的浏览!
2 Public Works Department, Faculty of Engineering, Cairo University, Giza12613, Egypt amr-m.eldemiry@polyu.edu.hk , muhammad.muddassir@polyu.edu.hk , tarek.zayed@polyu.edu.hk Abstract – In this paper, we propose a ground mobile robot that can perform both surface mapping and subsurface mapping using三维激光雷达同时定位和映射系统(3D激光雷达大满贯系统)和地面穿透雷达(GPR)。机器人由配备3D激光雷达传感器的移动平台和安装在固定机箱上的GPR天线组成。机器人可以自主浏览环境并从表面和地下收集数据。表面映射是通过使用±3 cm范围精度的3D激光镜传感器来观察地形的点云,然后对其进行处理以生成3D表面图。地下映射是通过使用GPR天线将电磁脉冲发射到土壤中并接收反射的,然后对其进行处理以生成3D地下图。然后,我们可以融合表面和地下图以获得地形的全面表示。我们在现实世界中(例如桥梁)演示了机器人的性能。我们表明,我们的机器人可以在表面映射任务和GPR数据采集中实现高精度和效率。
对于眼科,对于传统的基于被动扩散的药物干预,仍然存在许多不确定性和挑战。主要障碍之一是由复杂的玻璃体体和内部生物学大分子引起的有限渗透。在这里,我们第一次证明了新型TiO 2 @N-AU纳米线(NW)电动机/机车机器人由无线自然可见光诱导的动作可以自主,有效地通过光电粒的机制自动渗透到玻璃体体内。具有效率的推进,以及与玻璃体网络的空隙相匹配的NW电动机的纳米级尺寸,无创深入玻璃体体,并克服非均匀的非牛顿液(剪切薄和粘弹性)。我们设想了主动可见的轻型TIO 2 @N-AU NW电动机可容纳深眼病和无线生物电子药物的巨大应用前景。©2022 Elsevier Ltd.保留所有权利。
Arancia的渗透测试服务使安全负责人能够主动识别和解决关键基础架构,Web应用程序,API,移动应用程序和OT/IOT系统的漏洞。我们的认证专业人员团队利用行业领先的方法和高级工具来模拟现实世界的攻击,在恶意演员可以利用他们之前暴露出弱点。
评论的一个中心主题是嵌入大规模穿透性湍流中的缩放定律的推导。这样做的能力,例如增强了我们对海洋中热分布动态的理解,当与其他动态海洋学因素(例如风驱动电流和热盐循环)集成时,可以帮助阐明海洋过程的影响以及地球气候上的冰川融化。
摘要 - 将人工智能集成到自动渗透测试(AUTOPT)中,由于其成本效益和迅速的反馈功能,强调了训练智能代理的模拟建模的必要性。尽管AUTOPT研究扩散,但在统一建模方法的统一框架中,仍然存在公认的差距。本文介绍了现有技术的系统综述和综合,引入了MDCPM以基于文献目标,网络模拟复杂性,技术和战术操作的依赖性以及方案反馈和变化对研究进行分类。为了弥合统一方法的差距,用于多维和多级仿真建模,动态环境建模以及公共数据集的稀缺性,我们介绍了Autopt-SIM,这是一个基于策略自动化的新型建模框架,并涵盖了所有子维度的组合。Autopt-SIM提供了一种全面的方法,用于建模网络环境,攻击者和捍卫者,超越了静态建模和可容纳不同尺度的网络的约束。我们公开发布生成的标准网络环境数据集和网络生成器代码。通过灵活地集成公开可用的数据集,可以为各种模拟建模级别提供支持,该模型级别着重于MDCPM中的策略自动化,而网络生成器可帮助研究人员通过调整参数或微调网络生成器来输出定制目标网络数据。
Lorena Simón-Gracia、Severine Loisel、Valeria Sidorenko、Pablo Scodeller、Christophe Parizot 等人。针对慢性淋巴细胞白血病的肿瘤穿透和干扰肽的临床前验证。分子药剂学,2022 年,19 (3),第 895-903 页。�10.1021/acs.molpharmaceut.1c00837�。�hal-03800857�
匹兹堡大学通过基于扫描分解的基于扫描模拟的反馈 - 馈线控制执行摘要摘要大大降低了激光粉池床融合添加剂制造的融化池和微观结构的变化:管理当地几次对激光粉末床融合(L-PBF)添加剂生产性能的影响是最高核心的一项优先级。因此,该程序的目的是开发一种基于仿真的反馈馈电控制方法,以维持整个L-PBF部分的熔体池和微观结构的一致性。特定的研究目标包括:(1)基于通过不同过程参数产生的测量熔体池维度开发经过实验验证的计算流体动力学(CFD)模型; (2)开发有效的混合CFD和FEM(有限元方法)模型,以模拟多轨,多层方案; (3)开发基于迭代模拟的反馈 - 馈线控制模型。该项目中的重点材料是基于镍的合金inconel 718,它广泛用于高温核应用中,例如核反应堆核心和热交换器。拟议的研究旨在解决核能社区中L-PBF进程的资格和更广泛采用的关键障碍。核芯和热交换器等核应用通常包含不同尺寸的几何特征,这会导致熔体池和微观结构在整个零件过程中差异很大。拟议研究中的关键创新是开发了混合CFD-FEM模拟模型,该模型为此基于反馈 - 反馈控制方法。通过使用准确的扫描分辨过程模拟,通过调整过程参数(激光功率和扫描速度)来最佳控制熔体池尺寸,预计熔体池和微观结构将在整个复杂部分中更加一致。通过减少新的L-PBF产品开发中昂贵的实验数量,可以以较低的成本进行熔体池和微观结构一致性的巨大改进,以更有效地执行资格。大多数L-PBF热过程模拟模型使用CFD或FEM;但是,前者是准确的,但在计算上非常昂贵,而后者是有效的,但不足以捕获熔体池的尺寸和温度,而随着局部几何形状的变化。在拟议的CIFEM(CFD施加的FEM)过程仿真模型中,瞬态热场是根据高保真CFD模拟计算的,并通过深度学习来推断。这些温度值是根据局部热环境所包含熔体池的局部FEM区域施加的,而其他地方的热传导则由FEM求解。开发的基于CIFEM的工艺模拟预计将是基于CFD的模拟效率的30-50倍,同时保持熔体池和温度场的预测准确性。使用CIFEM模型最佳地控制局部过程参数,预计熔体池尺寸的变化将减少50-70%,从而导致更一致的微观结构。因此,该项目将解决社区中的基本优先事项之一,并有助于促进更广泛的L-PBF程序在安全至关重要的核应用中。首席调查员:Albert C. TO,Albertto@pitt.edu