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界面介导的双胞胎诱导的可塑性，在添加剂制造产生的精细六边形微观结构中
晶粒尺寸是确定性的微观结构特征，可以使六角形封闭式（HCP）金属中变形的作用。尽管变形孪生是改善结构合金强度 - 降解性权衡的最有效机制之一，但随着晶粒尺寸的减少，其激活降低。这项工作报告了通过引入延性延展性的以身体为中心的立方体（BCC）纳米层接口的细粒度HCP微结构中变形孪生激活的发现。利用基于激光的添加剂制造的快速凝固和冷却条件，以获得精细的微观结构，并与强化的内在热处理结合使用，允许生成BCC纳米层。原位高能同步加速器X射线衍射允许实时跟踪机械孪生的激活和演变。获得的发现显示了延性纳米层的潜力，用于具有改善寿命跨度的HCP损伤耐受材料的新设计。
GEO 2016 工作计划 v4 版
土地覆盖是 GEO 的首要地球观测参数之一，因为它对许多社会利益领域具有跨领域重要性。GEO 全球土地覆盖任务致力于改善全球土地覆盖活动的协调。它寻求建立一个国际网络，GEO 成员可以在此表达对土地覆盖产品的需求，贡献制图和监测工作，并支持相关的能力发展举措。通过其活动，土地覆盖任务旨在满足众多利益相关者的产品需求，包括环境机构、科学界、国家测绘机构、商业用户和联合国公约。然而，还需要做更多的工作来有效地协调活动并传达相关的社会利益和政策联系的证据。尽管近年来取得了技术和科学进步，但迫切需要加强土地覆盖数据的协调，加强不同工作之间的合作。减少土地覆盖产品之间的不一致，嵌套更精细的信息
豆类巧克力生产的进步
为了满足市场对罚款，手工和农业生态巧克力的需求，已经出现了称为豆类到豆类的公司，并完全控制了生产链。他们建立了可可豆采购和巧克力生产的严格标准。风味开发的关键阶段之一是发酵，它通过环境，水果，发酵盒和用具的微生物自发地发生。在可可市场中，可可豆分为两种类型：散装和风味。被归类为散装的豆类源自商品可可，这是不正确或不完全发酵的结果，这不会导致香气和风味的发展。散装可可广泛用于工业巧克力生产中，因为除了具有成本效益外，它不需要精细的口味，因为还会添加其他成分。另一方面，“风味”可可豆的发酵良好，从而发展出其风味和香气化合物，并且这些化合物用于豆类到豆类加工中。本文是有关可可微生物学，生物化学，加工及其对豆类巧克力生产的影响的一般方面的评论。
生长的Q-networks：使用自适应控制解决方案解决连续的控制任务
最近的强化学习方法表明，爆炸性政策的强大能力可解决连续控制基准。潜在的粗糙动作空间离散通常会产生有利的探索特征，而在与最佳控制理论一致的情况下，最终绩效并不明显地遭受损失。在机器人技术应用中，平滑控制信号通常是降低系统磨损并提高能源效率的首选，而通过行动成本正规化可能会损害探索。我们的工作旨在通过将离散的动作空间从粗糙控制到精细的控制分辨率来弥合这一绩效差距。我们利用脱钩Q学习的最新结果来扩展我们对高维作用空间的方法，直至DIM（A）= 38。我们的工作表明，自适应控制与价值分解相结合产生了简单的仅批评算法，这使得能够在连续的控制任务上具有出乎意料的强劲性能。关键字：连续控制； Q学习；价值分解；增长分辨率
Castrip®过程 -
与传统的厚或斜板连续铸造相比，双卷铸造过程的固化基本面是完全不同的。，固化壳和模具表面之间的相互作用是完全不同的。虽然霉菌粉是连续铸造的，但castrip工艺不采用任何形式的粉末或润滑剂。此外，与常规的连续铸造不同，壳和铸造卷行进在融化池中旋转，在旋转的情况下，霉菌被振荡以打破接触并促进板的撤回。表1显示了与常规的薄和厚板铸件相比，castrip过程的某些关键铸造参数的值。可以看出，castrip过程以热传递状态运行，该制度的质量高于常规铸造方法。这在这三个过程之间固化过程中的平均冷却速率巨大差异以及总固体时间的时间差异。这些差异的结果是相对较小的castrip铸造单元和极为精细的固化微观结构的生产率很高。
量子随机函数的组合方法
伪随机函数 (PRF) 是现代密码学的基本组成部分之一。Goldreich、Goldwasser 和 Micali 在开创性著作 [ 13 ] 中引入了 PRF，回答了如何构建一个与随机函数难以区分的函数的问题。粗略地说，PRF 可以保证没有任何有效算法能够通过 oracle 访问这样的函数而将其与真正的随机函数区分开来。事实证明，PRF 是密码原语（如分组密码和消息认证码）设计中的宝贵工具，而且现在已成为一个很好理解的对象：继 [ 13 ] 基于树的构造之后，PRF 已从伪随机合成器 [ 19 ] 和直接从许多难题 [ 20 、 21 、 22 、 11 、 18 、 7 、 2 ] 构建而成。然而，当考虑更精细的量子设置时，对 PRF 硬度的研究仍处于起步阶段。在深入研究这一原语的细节之前，需要进行一些澄清，因为可以用两种方式定义 PRF 的量子安全性：
在神经反馈任务期间同时进行EEG-FMRI，这是多模式数据集成的脑成像数据集
组合脑电图和fMRI允许整合精细的空间和准确的时间分辨率，但如果实时执行以实现神经反馈（NF）循环，则会引起许多挑战。在这里，我们描述了在运动成像NF任务中同时获得的脑电图和fMRI的多模式数据集，并补充了MRI结构数据。这项研究涉及30名健康志愿者接受五次培训。我们在以前的工作中展示了同时EEG-FMRI NF的潜力和优点。在这里，我们说明了可以从该数据集中提取的信息的类型并显示其潜在用途。这代表了NF的EEG和fMRI的第一个同时记录之一，在这里我们提出了第一个开放访问BI-MODAL模式NF数据集，该数据集整合了EEG和FMRI。我们认为，这将是（1）多模式数据集成的进步和测试方法，（2）提高所提供的NF质量，（3）改善在MRI下获得的EEG的方法论，并（4）使用多模式信息研究了运动象征的神经标志物。
金属添加剂制造
I.简介添加剂制造（也称为3D打印）是一项技术，可从材料（无论是基于聚合物还是金属）逐层生产三维零件。该方法依赖于要传输到机器然后构建组件的数字数据文件。金属粉末床融合是一种增材制造技术，它使用高功率的Ytterbium纤维激光器将精细的金属粉末融合在一起，从而创建功能性3维零件。该过程是数字驱动的，直接从切成薄片的3D CAD数据中。对于每片CAD数据，整个构建板上都沉积了薄薄的细金属粉末，然后粉末的选定区域被激光精确地融化。此过程被重复逐层构建，直到构建完成为止。添加剂制造的早期采用者包括高端汽车，航空航天和消费品客户。在牙齿，医疗和工具中使用越来越多的行业的应用程序正在增长。Renishaw拥有提供医疗保健解决方案的专门团队。
现代工业中的射线照相术
X 射线是一种电磁辐射 (EMR)，光也是如此。它们的显著特征是波长极短——仅为光的 1/10,000 甚至更短。这一特性决定了 X 射线能够穿透吸收或反射普通光的材料。X 射线具有光的所有特性，但程度不同，因此极大地改变了其实际行为。例如，光被玻璃折射，因此能够被照相机、显微镜、望远镜和眼镜等仪器中的透镜聚焦。X 射线也会折射，但程度非常轻微，需要最精细的实验才能检测到这种现象。因此，聚焦 X 射线是不切实际的。可以说明 X 射线和光之间的其他相似之处，但在大多数情况下，产生的效果非常不同——尤其是它们的穿透力——因此最好将 X 射线和伽马射线与其他辐射分开考虑。下图显示了它们在电磁波谱中的位置。图 1：电磁波谱的一部分。波长以埃为单位（1A = 10 -8 厘米 = 3.937 x 10 -9 英寸）
基于生物的产品评论内容
本文档包含对生物量如何或可以用来制造各种重要化学产品的评论，例如平台化学品，塑料和其他聚合物，溶剂以及精细的特色化学品。它包含的信息用于支持超级生物能源枢纽和生物量生物填充网络的开发：“化学碳：生物量如何有助于化学品的脱氧化？”。本评论的目的不是详尽，而是作为介绍和突出机会。它没有试图涵盖科学文献中发现的全部产品。化学部门的复杂性和缺乏公开可用的数据使得很难获得基于生物的化学品生产的完整而详细的图片。我们已经使用了学术出版物以及各种在线信息来源来进行此评论，并以我们的能力解释了此信息。尤其是，从信息公司在线共享产品是基于生物的还是生物分配的。以下一些讨论是指产品寿命。产品寿命将是一个分发，尽管以前的出版物为某些应用程序提供了指导（例如，塑料和PLF），但对于其他应用程序数据，很难找到[3,18,19]。