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World File Search System结构分析
为 X 设计 - TUHH 开放研究 (TORE)
今年研讨会的主题重点是：模块化和变体管理、结构分析、模拟和测试以及轻量化结构。此外，研讨会将继续开放其他主题，考虑到“Design for X”领域的大量技术上令人兴奋的贡献。令人高兴的是，我们可以期待来自工业界和科学界的各种主题演讲来扩展主题领域。
微束小角和广角 X 射线散射在聚合物材料表征中的应用
摘要：随着X射线源、聚焦光学系统和X射线探测器的发展，微束X射线散射技术已经成熟并广泛应用于聚合物材料的表征。微束X射线散射是一种独特而强大的工具，它可以提供有关局部结构的丰富信息，例如材料的空间不均匀性和局部位置的结构变化。此外，通过结合微束小角X射线散射（SAXS）和广角X射线散射（WAXS），可观测的空间尺度范围从几个到几百个A˚，这是聚合物分级结构分析中最重要的尺度范围。本文介绍了微束X射线散射在聚合物结晶、空间不均匀性分析、外场下的应力传递和嵌段共聚物体系中的微相分离结构分析中的代表性应用。 [doi:10.1295/polymj.PJ2007077] 关键词 微束小角和广角X射线散射/聚合物表征/
时事通讯#4
最近，我很荣幸能参加“从 3D 光学到 3D 电子显微镜”会议，这要感谢 ITC 会议资助。这次跨学科会议涵盖了关联光学和电子显微镜，重点关注生物样本 3D 体积成像的先进技术，包括聚焦离子束 (FIB) 和低温 FIB 技术。我有幸在本次展会上展示了我最近的研究成果，该研究是关于一个复杂生物系统的微观结构分析，该系统由 3D 胶原-透明质酸水凝胶组成，模仿天然细胞外基质 (ECM)，其中嵌入癌细胞球体，旨在研究 ECM 在癌细胞迁移和侵袭模型中的作用（国家科学中心项目：MINIATURA 7，题为“用于研究癌症侵袭模型中 ECM 重组的胶原-透明质酸支架的微观结构分析”，编号 DEC-2023/07/X/ST5/00688，以及 Opus 21，题为“胶原-透明质酸凝胶作为剪切力下控制球体机械性能的环境”，编号 UMO-2021/41/B/ST5/03032）。
Sesam 功能描述 - DNV
Sesam 是一套用于船舶和海上结构水动力和结构分析的软件套件。它基于有限元法的位移公式。Sesam 的概述如下所示。四组程序：预处理器、水动力分析程序、结构分析程序和后处理器，由一组 Sesam 接口文件和格式绑定在一起，即图中的绿色“H”。所有主要的程序间通信都通过这组定义明确的文件进行。
晶体学在线 - 毕尔巴鄂晶体学服务器
最大子群和 Hermann 定理。 结构相变中的域结构分析。 群-子群对的 Wyckoff 位置关系。 空间群的超群。BCS：在研究空间群的群-子群关系时，使用计算机数据库和计算机工具进行动手实践（SUBGROUPGRAPH、SUBGROUPS、HERMANN、WYCKSPLIT、MINSUP、SUPERGROUPS）。可选课程：提问和讨论（18:00 - 19:00）
DI01000181.pdf
材料选择：为特定的工程应用选择材料 相图分析：解释材料行为的相图。 微观结构分析：用显微镜检查金属微观结构。 热处理效果：研究热处理对钢的影响。 材料性能测试：比较各种金属的机械性能。 疲劳测试：测试金属的疲劳耐久性。 绿色材料：制造业使用的绿色材料研究报告 智能材料：研究和展示智能材料。
（第三届国际领域学术研究研究ICFAR 2024，6月15日至16日，2024年）ATIF/参考：Abubakar，S。M.，Karimi，M。U.，M. U.，Mustafa
（第三届国际领域学术研究研究ICFAR 2024，6月15日至16日，2024年）ATIF/参考：Abubakar，S.M。，Karimi，M。U.，M。U.，Mustafa，Mustafa，S。J.＆Ahmad，B。（2024）。使用人工智能和机器学习的结构工程应用程序：评论。国际高级自然科学与工程研究杂志，8（5），140-145。摘要 - 人工智能（AI）正在彻底改变土木工程，尤其是在结构设计和分析领域。本评论论文探讨了AI方法的应用，包括机器学习（ML）和深度学习（DL）在增强土木工程实践中的应用。该研究强调了AI如何应对结构健康监测，结构分析，设计优化和设计建模等复杂挑战。通过对文献，实证研究和实践预测建模的系统综述，本文强调了人工智能改善决策过程，优化结构分析和设计预测以及创新传统工程实践的潜力。它还讨论了AI的跨学科性质，借鉴了计算机科学，工程和数学，同时承认与数据质量，模型准确性和计算效率相关的挑战。这些发现强调了持续的研发需要充分利用AI的能力，以使土木工程界和整个社会的利益受益。
人工智能解决动脉瘤分析中的挑战 - 富士通全球
麦考瑞大学与邻近的富士通和医疗设备制造商 GE Healthcare 联手开发了一项人工智能诊断技术，可以分析脑动脉瘤的 CT 扫描。该技术旨在显著加快 CT 扫描的分析过程，从而节省放射科医生的宝贵时间。通过使用这项人工智能技术及其附带的 3D 结构分析数据，神经外科医生有望在规划手术时做出更好的决策。
