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World File Search System部件是否
预测关键飞机发射和回收设备 (ALRE) 部件需求
要申请国防采购研究、成为研究赞助商或打印额外的报告副本，请联系采购研究计划网站（www.acquisitionresearch.net）上列出的任何工作人员。
使用拓扑优化设计轻型燃气涡轮发动机部件
增材制造是一种最新的生产方法，它彻底改变了零件设计的方法。这种方法允许在一步内以最少的后加工获得复杂结构。零件的结构复杂性和形状复杂性不会影响生产的主要成本，重要的是零件的重量。增材制造的应用使设计师能够消除生产环境中技术能力的严格规则所施加的限制。即使发动机的重量略有减轻，也会在航空航天工业中显著节省燃料并减少污染物排放。这就是为什么该行业的主要目标是设计重量更轻的飞机零件，同时保持其规定的功能和使用寿命。增材制造的快速发展让我们回想起一项众所周知但迄今为止几乎不适用的设计技术，即拓扑优化。当时，优化产品的制造是不切实际的，通常是不可能的，因为它需要大量劳动力，并且需要大量投资才能通过传统生产方法提供复杂的几何形状。拓扑优化方法的基本性质执行了相同的想法，作为增材制造的基石，将材料准确地送到需要的地方。增材制造和拓扑优化方法通过共同的概念结合在一起，能够在最新的国内发动机制造中实现飞跃。这项工作的成果将用于 UEC-Aviadvigatel JSC，用于基于俄罗斯金属粉末增材制造的飞机和工业燃气涡轮发动机复杂形状零件的高科技制造。
航空工业中增材制造部件的计算机断层扫描检查
使用 3D 打印机可以制造出几乎任意复杂形状的增材制造 (AM) 组件，这使得设计工程师能够构建具有最佳力传递的轻型结构。然而，设计自由度通常对无损检测是一个挑战，尤其是对于高应力、复杂性增加的 AM 组件。因此，可靠的质量保证是确保航空航天工业最高质量的重要课题。只有少数几种 NDT 方法可应用于此类结构。计算机断层扫描 (CT) 和数字 X 射线技术是最重要的技术，它们提供丰富的外部几何计量信息以及组件内部的三维视图。此外，体积特性的定量分析可以与设计办公室一起迭代循环。
— ABB Ability Energy Manager BESS 和太阳能小部件 —
• 下拉菜单中包含工厂中光伏逆变器的名称 • 下拉菜单中包含所选光伏逆变器的所有 MMPT（最多 9 个） • 数据类型：直流电流、直流电压、直流功率、直流能量 • 周期
对新西兰反垄断法是否...的调查
1 Sarah Griffith “这种 AI 软件可以在症状出现之前判断您是否有患癌症的风险” (2016 年 8 月 26 日) Wired https://www.wired.co.uk/article/cancer-risk-ai-mammograms。2 Eric Niiler “AI 能在法庭上成为公正的法官吗？爱沙尼亚这么认为” (2019 年 3 月 25 日) Wired https://www.wired.com/story/can-ai-be-fair-judge-court-estonia-thinks-so/。3 Roger Parloff “深度学习为何突然改变你的生活” Fortune (2016 年 9 月 28 日)。4 OECD 观察到“大多数零售商都会跟踪竞争对手的在线价格。其中三分之二使用自动软件程序，根据观察到的竞争对手的价格调整自己的价格”。 “算法与合谋：数字时代的竞争政策” (2017) OECD https://www.oecd.org/daf/competition/Algorithms-and-colllusion-competition-policy-in-the-digital-age.pdf 第 40 页。 5 “什么是卡特尔？” (2019 年 5 月) 新西兰商业委员会 https://comcom.govt.nz/business/avoiding-anti-competitive-behaviour/what-is-a-cartel。
大脑中是否有光通信通道？
尽管在神经科学方面取得了长足的进步，但仍然存在有关大脑的基本问题，包括主观经验和意识的起源。一些答案可能依赖于新的物理机制。鉴于在大脑中发现了生物光子，探索神经元除了使用精心研究的电信号外使用光子通信很有趣。大脑中的这种光子通信需要波导。在这里，我们回顾了最近的工作（S. Kumar，K。Boone，J。Tuszynski，P。Barclay和C. Simon，Scientific Reports 6，36508（2016）），建议髓鞘轴突可以用作光子波导。考虑到其现实的缺陷，对髓鞘轴突中的光传递进行了建模，并在体内和体外提出了实验，以检验该假设。讨论了对量子生物学的潜在影响。
碳排放是否与股票收益有关？*
一种影响力的新兴文献证明了碳排放和股票回报之间的强烈相关性。我们重新检查这些数据并得出结论，这些关联是由两个因素驱动的。首先，股票收益仅与数据供应商估计的未量化排放相关，但没有与公司实际披露的未量的排放相关。供应商估计的排放系统在系统上与公司限制的排放量有所不同，并且与财务基本面高度相关，这表明先前的发现主要捕获了这种基本和回报之间的关联。第二，未量化的排放，通常用于学术文献中的变量，与股票回报相关，但排放强度（按照公司大小缩放）是实践中使用的同样重要的措施，不是。虽然不缩放的排放代表了社会的重要指标，但我们认为，对于个人，排放强度是评估碳性能的适当测量选择。在考虑到上述任何一个问题之后，排放和收益之间的关联消失了。