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激光粉末床熔合制备 Ti6Al4V 的力学性能：重点关注加工和微观结构参数对最终性能的影响
摘要：Ti6Al4V 合金具有高比机械性能、优异的耐腐蚀性和生物相容性等独特特性，是一种适用于各种工程应用的理想轻质结构金属。本文详细介绍了选择性激光熔化 Ti6Al4V 零件的机械性能，以及影响最终性能的主要加工和微观结构参数。通过将 Ti6Al4V 零件的微观结构特征与最终机械性能联系起来，提供基础知识，包括拉伸强度、拉伸应变、抗疲劳性、硬度和磨损性能。本文还对激光粉末床熔合与传统加工方法进行了比较。本文还批判性地讨论了成品 Ti6Al4V 零件中存在的缺陷及其对机械性能的影响。文献中的结果表明，当考虑植入物和航空航天应用标准的最低值时（例如 ASTM F136-13；ASTM F1108-14；AMS4930；AMS6932），典型的激光粉末床熔融 Ti6Al4V 拉伸性能（屈服强度 >900 MPa 和拉伸强度 >1000 MPa）是足够的。
标题：未来半导体的基于光子的计量学...
OCD方法是快速，无损，在线能力，对大多数相关的结构参数非常敏感，并具有高3D功能。它们被广泛用于过程开发和控制以及在线计量学中。他们还提供高统计相关性，适合同时进行多参数测量。但是，OCD方法的主要挑战是潜在的参数互相关和基于模型的分析中固有的歧义。必须解决更多的结构参数和更复杂的几何形状，这些问题将变得更加重要。当前的OCD方法还面临着敏感性的问题，这是由于相对于不断收缩的结构所使用的辐射的较大波长。此外，存在依赖性材料参数（介电函数）的问题，例如通过量子限制。因此，OCD迫切需要新颖或基本增强的计量学，无论是基于图像的局部探测，都具有增强的分辨率，以及具有增强的灵敏度和性能的快速集合探测。
使用湍流通量测量表征大气光学湍流
通过大气传播的光传播沿传播路径的反射指数（称为光湍流）影响。在大气表面层中，这些波动主要是由于温度和湿度变化的湍流混合。为了提高对光学湍流的理解和预测，提出了塞文河上方大气表面层的表征。气象数据是从传感器阵列中收集的，其中包括位于马里兰州Annapolis的滨水区准备盆地（38.98n，76.46W）的两个声音动态计和一个红外气体分析仪（IRGASON）（IRGASON）。这些仪器的位置位于水线上最多8米的距离上，以分析边界层的预测。阵列安排以优化仪器灯芯上的气流。使用风速，温度，压力和其他参数等特征，可以使用几种不同的方法来计算温度，湿度和折射率的结构参数。这些结构参数是估计激光传播的湍流效应的主要手段。可以从领域数据，诸如hu虫山谷（HV5/7）等湍流漏洞的评估或可以验证恒定的浮标层缩放（Monin-Obukhov）。本文介绍了有关设置，校准，传感器套件的安装以及收集数据的早期发现的工作。
基于SUAS的环境抽样，以支持高能激光武器系统（HELWS）
•我们提出了为多型SUA开发光学湍流感测能力。•差分温度传感方法将适应SUA的量化温度结构参数。传感器放置的迭代测试将有助于减轻撑杆对湍流感应的影响。•我们将确定使用多翼suas进行光学闪烁测量的潜力和限制，并制定最佳的策略来取样不受干扰的气氛。
回复数量编程的时间和定量扩展1
摘要：在这项工作中，我们考虑答案编程及其无数定量和时间扩展。在这里，我们可以使用代数方法首先获得数值方面的概括和标准化，以便然后在时间级上集成它们。在第二步中，我们对所产生的形式主义进行了大量分析。我们特别关注如何通过第五可容纳数值操作的代数属性限制理论算法复合物。在第三步中，我们基于此基础知识转向我们语言的重要片段。值得注意的是，尽管我们实施了普遍的适用性，但通过使用创新的结构参数，我们与最新技术相比，我们取得了重大改进。
利润、规模经济以及贸易和产业政策带来的收益
本文考察了次优贸易限制在纠正由于规模经济或利润增值而导致的部门错配方面的有效性。为此，我们在具有规模效应和利润的一类重要定量贸易模型中描述了最优贸易和产业政策，估计了决定政策结果的结构参数。我们的估计表明，即使是经过优化设计的独立贸易政策措施，在纠正错配方面也非常无效。单方面采取纠正性产业政策也会因贫困化增长效应而无效。但通过深度协议进行国际协调的产业政策比任何单边政策替代方案都更具变革性。（JEL F12、F13、14、L52、O19、O25）
PT对称双曲结构中电磁波的传播
在PT-对称周期性堆栈中电磁波的传播由介电介质分离，这些叠层由具有平衡损耗和增益的介电培养基分隔。确定了pt-对称半导体 - 电介电量堆栈的特征性分散性能的特征频率。考虑了层的损耗/增益水平和层厚度对带谱的演变的影响。在这里我们表明，有效的培养基方法无法充分描述PT-对称超晶体中的传播波。证明了PT-对称双曲系统中各向异性传递共振的存在和高度反射。检查了结构参数和入射角对散射基质的PT-对称性跃迁的影响。
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
发展中经济体的中央银行数字货币
中央银行数字货币（CBDC）一直是许多货币政策研究议程的讨论中心。我们探讨了发展中经济体的商业周期行为如何受到这种货币作为第二种货币政策工具的影响。我们强调大多数发展中经济体中存在的双重正规和非正规劳动力市场特征，因为它与解释商业周期动态有关。我们的主要贡献是建立一个包含这些特征并突出货币余额与宏观经济波动相关性的模型。我们发现，CBDC 有能力提高货币政策的有效性，相关变量的响应可能会被放大或减弱，这取决于冲击的性质。此外，CBDC 引入的新动态的幅度也极大地取决于其结构参数。受 CBDC 影响的主要传导机制是交易成本产生的扭曲动态。