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柔性导电基于聚合物的纤维素底物用于ON
摘要：通过电吡咯（PPY）或聚（3,4-乙基二氧噻吩）（PEDOT）成功制造了柔性电活性纤维素的底物（PEDOT），在硫酸钠硫酸钠（SDS）的存在下，在铂金糖纤维蛋白纤维素蛋白酶底物上。结果表明，将导电聚合物均匀地沉积在铂涂层的纤维素底物上，而不会损害基质的sublosro粗糙度地形。实际上，通过在纤维素纸的各个纤维上沉积导电聚合物的沉积，这在调节细胞粘附，增殖和迁移方面非常重要。通过支持永生的人角质形成细胞（HACAT细胞）的附着和增殖，各种基于纤维素的论文表现出良好的机械和结构特性以及良好的细胞相容性。此外，事实证明，铜（Cu 2+）和锌（Zn 2+）离子已成功地掺入这些PPY-和PEDOT-纤维素底物中。PEDOT导致Cu 2+和Zn 2+离子的掺杂较高，这通过离子释放研究证实。与PPY-纤维素底物相比，PEDOT-纤维素底物表现出明显更高的机械性能，更好的初始细胞附着和更高的电化学电容。总体而言，结果表明，PEDOT-纤维素底物可能是智能皮肤敷料的更好选择，皮肤和人造设备之间的集成接口或可植入的电子材料。
通过多元模式分析揭示大脑连接的长期和冥想特定调节
摘要 神经影像学研究已经提供了证据，表明大量的冥想练习会改变人类大脑的功能和结构特性，例如大规模大脑区域的相互作用。然而，不同的冥想风格如何参与这些大规模大脑网络的调节仍不清楚。在这里，我们使用机器学习和 fMRI 功能连接，研究了集中注意力和开放监控冥想风格如何影响大规模大脑网络。具体来说，我们训练了一个分类器来预测两组受试者的冥想风格：专家上座部佛教僧侣和新手冥想者。我们表明，分类器只能区分专家组的冥想风格。此外，通过检查训练后的分类器，我们观察到前部显着性和默认模式网络与分类相关，这与它们在冥想中参与情绪和自我相关调节的理论一致。有趣的是，结果还强调了调节注意力和自我意识的关键区域与处理和整合体感信息相关区域之间的特定耦合的作用。最后，我们观察到左半球间连接在分类中的作用更大。总之，我们的研究支持了以下证据：大量的冥想练习会调节大规模的大脑网络，而不同的冥想风格会对有助于特定风格功能的连接产生不同的影响。
葡萄：学习为可伸缩图神经网络示例图
图形神经网络（GNNS）学会通过汇总邻居的信息来表示节点。随着GNNS的深度增加，它们的接受场成倍增长，导致高度记忆成本。文献中提出的几件作品旨在解决通过抽样或使用历史嵌入来解决这一缺点。这些方法主要集中在同质图上的单标签节点分类的基准上，其中相邻的节点通常共享相同的标签。但是，这些方法中的大多数都依赖于可能不会在不同的图形或任务上概括的静态启发式方法。我们认为，采样方法应具有自适应，并适应每个图的复杂结构特性。为此，我们引入了葡萄，这是一种自适应抽样方法，该方法学会识别一组对于训练GNN至关重要的节点。葡萄通过优化下游任务目标来训练第二个GNN，以预测节点采样概率。我们评估涉及同质图和异地图的各种淋巴分类基准的葡萄。我们证明了葡萄在准确性和可伸缩性中的有效性，尤其是在多标签异质图中。此外，葡萄的使用数量级比基于历史嵌入的强基线要少。与其他采样方法不同，葡萄的精度也很高，即使样本量较小，因此可以扩展到大量图。我们的实施在线公开可用。1。
复合材料的声学辅助体积 3D 打印
复合材料增材制造技术的进步已经改变了航空航天、医疗设备、组织工程和电子产品。增强 3D 打印物体性能的一个关键方面是通过在结构中嵌入和定向增强材料来微调材料。现有的定向这些增强材料的方法受到图案类型、排列和粒子特性的限制。声学提供了一种通用的方法来控制粒子，而不受其大小、几何形状和电荷的影响，从而实现复杂的图案形成。然而，将声学集成到 3D 打印中一直具有挑战性，因为声场在聚合层和未聚合树脂之间散射，从而产生不必要的图案。为了应对这一挑战，开发了一种创新的声学辅助体积 3D 打印机 SonoPrint，它可以同时对整个结构进行增强图案化和打印。SonoPrint 通过在制造的结构中嵌入增强颗粒（例如微观玻璃、金属和聚苯乙烯）来生成机械可调的复合几何形状。该打印机采用驻波场在感光树脂中直接创建目标粒子图案（包括平行线、径向线、圆形、菱形、六边形和多边形），只需几分钟即可完成打印。SonoPrint 增强了结构特性，有望推进体积打印，解锁组织工程、生物混合机器人和复合材料制造中的应用。
纤维的比较结构表征...
方法旨在通过实验和有限元分析 (FEA) 研究确定旋转圆盘的纤维增强复合材料的机械行为。首先，对两个不同系列进行 FEA 分析，载荷条件为旋转速度 600 RPM，外部摩擦力 10 N。其中，利用 FEA 工具对七种不同的复合材料样品进行结构特性分析，例如环氧-碳-UD-预浸料-SiC、环氧-碳-UD-湿法-SiC、环氧-碳-编织-预浸料-SiC、环氧-碳-编织-湿法-SiC、环氧-E-玻璃-UD-SiC、环氧-E-玻璃-湿法-SiC 和环氧-S-玻璃-UD-SiC。除这些材料外，还通过 FEA 分析了四种基础材料，以在相同载荷条件下进行比较。其次，进行了实验研究，以调查带有碳化硅 (SiC) 的 FRP 实心盘式制动器转子的适用性，为此，准备了基于碳编织基陶瓷复合材料的 ASTM 标准样品销盘装置。还在两种方法的位移之间执行了验证。最后，这项工作证实了碳纤维陶瓷基复合材料是抵抗旋转动力载荷的良好材料，因此这项工作还强烈建议在制造飞机和汽车盘式制动器等旋转部件时实施 CCMC。
使用SRIM代码来计算γ射线引起的辐射损伤
摘要。的结构特性，例如用γ射线照射的材料的机械和电性能受到位移损伤的影响。具有不同行为的连续过程最终导致材料内“缺陷”集的形成，例如，它可能导致物质变得脆弱。在这项研究中，蒙特卡洛代码使用基于代码的原子原子或PKA的基于代码的模拟方法提供信息，从而造成损坏。也，计算了由钴60源对铁结构特性的伽马辐射造成的损伤速率。要访问PKA信息，已经开发了一个名为Gammatrack的程序。此软件提供有关被拒绝的原子属性和相互作用运动学的信息。理论计算方法也已用于确认蒙特卡洛方法的结果。使用生成的二级电子，物质（SRIM）代码的停止和离子范围可以计算伽马辐射造成的损害。PKA数据是通过Gammatrack程序提取的，可以用作SRIM代码的输入，以进行系统分析伽马损伤。获得的铁的PKA光谱与以前的作品一致。可以意识到只生产单元，并且在钴60辐射下，原子 - 原子碰撞的可能性可以忽略不计。因此，将排除创建PKA级联反应。此外，在〜10 - 7，10 - 8（每个原子位移（DPA） /年）的理论和蒙特卡洛法（MCNPX + SRIM代码）计算时，计算铁靶的损伤率。
使用局部搜索算法优化金属泡沫的形态参数以获得最高的吸声系数
金属泡沫因其独特的特性被认为是最新的吸声材料之一。通过确定吸声材料的结构特性来预测其声学行为是一种最有效的方法。不幸的是，直接测量这些参数通常很困难。目前，已经有声学模型显示吸声体形貌和吸声系数（SAC）之间的关系。通过优化对SAC有效的参数，可以获得每个频率下的最大SAC。在本研究中，使用基准测试方法，在MATLAB编码软件中验证了Lu提出的模型。然后，使用局部搜索算法（LSA）对金属泡沫形貌参数进行优化。优化参数有三个因素，包括孔隙率、孔径和金属泡沫孔开口尺寸。优化应用于500至8000 Hz的宽频带。预测值与Lu模型得到的基准数据一致。在 500 至 800 Hz 的频率范围内，孔隙率为 50% 至 95%，孔径为 0.09 至 4.55 mm，孔开口尺寸为 0.06 至 0.4 mm，可获得最高的 SAC。在大多数频率下，孔开口尺寸的最佳量为 0.1 mm，可获得最高的 SAC。结论是，所提出的 LSA 方法可以根据 Lu 模型优化影响 SAC 的参数。所提出的方法可以作为优化金属泡沫微观结构参数以提高任何频率下的 SAC 的可靠指导，并可用于制造优化的金属泡沫。
通过保留图生成模式
最近，在广泛的图形挖掘任务中深入研究并应用了预训练和微调图神经网络的范式。它的成功通常是对训练和下游数据集之间的结构一致性的表现，但是，在许多现实世界中，这并不成立。现有的作品表明，在使用香草微调策略时，预训练和下游图之间的结构差异显着限制了转移性。这种差异导致模型过度适应预训练图，并在捕获下游图的结构特性时造成困难。在本文中，我们将结构差异的基本原因确定为前训练和下游图之间生成模式的差异。此外，我们建议G-T Uning保留下游图的生成模式。给定下游图G，核心思想是调整预训练的GNN，以便它可以重建G graphon w的生成模式。但是，已知Graphon的确切重新构造在计算上是昂贵的。为了克服这一挑战，我们提供了一个理论分析，该分析建立了一组替代图形子的存在，称为任何给定的Graphon。通过利用这些图形碱基的线性组合，我们可以有效地近似w。这一理论发现构成了我们模型的基础，因为它可以有效地学习图形碱基及其相关系数。与现有的al-gorithm相比，G-T Uning在7个内域和7个室外转移学习实验中表现出一致的性能提高。
光学准晶体的八倍方式
固态准则的异常结构特性到目前为止已经建立了良好，在第一个出版物之后超过四分之一以上[1]。最好通过标准的结晶方法获得的最佳准甲基盐样品在非常狭窄的，可降低的差异峰上得到了完美的序列。在没有翻译不变性的情况下，准晶体可以具有禁止晶体的旋转对称性，例如5倍或在当前情况下为8倍对称。准晶体中local环境的重复性的特性可确保原子的相同有限的配置彼此近似。准晶体在长度尺度的变化方面具有自相似性。这些特性导致人们期望这些物质中的新物理特性，实际上，它们被认为具有有趣的电子，磁性和机械性能。不幸的是，对这些材料的理论理解落在了实验发现后面，部分原因是固态准晶体通常是双合金或三元合金。它们的结构复杂性使得无法使用分析方法，并且将数值计算扩展到极限。因此，实现单个组件的准物质是一个长期的目标。我们最近展示了[2]如何使用四个固定波激光场引起的光势来捕获颗粒，并实现具有八倍符号的二维式准二维结构。当被困颗粒为原子时，de-在本文中，我们提供了该结构的详细信息，即8倍的Quasicrystal，它与众所周知的八角形（或Ammann-Beenker）瓷砖固定器[3]密切相关。
飞机机翼的结构分析，带有插槽盖的各种材料
摘要 - 机翼是飞机期间为飞机产生必要升降机的飞机的结构组件。当流动通过机翼时，压力差会在上部和下表面上发生，这是产生升力的原因。皮瓣会在起飞和着陆期间影响飞机的性能。这项研究旨在使用Al -2024，碳纤维（Hexcel AS4C）和石墨烯在襟翼上分析飞机机翼，而无需更改机翼的性质。由于碳纤维是一种轻巧的材料，石墨烯是一种自我修复材料，因此可以在襟翼中互相代替，并且可以确定结构特性以确定哪种材料是最好的。在这项研究工作中，使用先前的结果进行验证；进行了参考模型的结构分析，并将其与参考文件中的数据进行了比较，以验证研究工作。在CATIA V5中对带有两个翼梁和5个肋骨的机翼进行了建模，CATIA V5使用HyperMesh OptiStruct在数值和结构上进行了分析。对建模的机翼进行了数值分析，以了解作用在机翼和襟翼上的压力。将这种压力作为静态分析中的载荷给出，并且皮瓣的材料特性变化，使机翼常数的材料特性保持。与其他两种材料相比，石墨烯材料的位移和应变较小。因此，与其他两种材料相比，石墨烯可用于襟翼。