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World File Search System静态分析
由复合材料制成的叶弹簧
汽车行业正在不断探索创新的材料，以提高车辆组件的性能和效率。汽车行业表明，用复合叶子弹簧替换钢叶弹簧的兴趣，因为复合材料具有高强度与重量比，良好的耐腐蚀性。目前的研究是代替叶子弹簧的材料。传统的叶弹簧主要由钢制成，虽然有效，但它们在重量，耐腐蚀性和设计灵活性方面表现出局限性。此分析将考虑对整体车辆重量，燃油效率和环境可持续性的影响。此外，将评估复合材料的耐腐蚀性，以确保在各种操作环境中的耐用性和寿命。从静态分析和实验结果中发现，复合叶弹簧的位移和压力要比传统的钢叶弹簧的位移和压力较小。钢和复合叶子弹簧之间的比较研究相对于强度和重量，该调查旨在使叶子弹簧与自动弹弹性相同的叶片弹簧供应型叶子弹簧而成为较高的叶片弹簧，以使其与自动弹弹簧相同，以供自动弹弹簧弹簧供应，以供自动弹弹簧弹簧，以供自动弹弹簧弹簧，以供自动弹弹簧弹簧，以供自动弹弹簧弹簧供应。这是一种令人信服的能源保存措施，因为它通常会降低车辆的燃料利用率。1。简介
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。
2024开源安全和风险分析报告
•创建和维护软件材料清单（SBOM）。在与软件供应链攻击的斗争中，具有准确，最新的SBOM，即库存开源组件对于评估曝光至关重要，并确保您的代码保持高质量，合规和安全。全面的SBOM列出了您应用程序中的所有开源组件以及这些组件的许可，版本和补丁状态，这是针对供应链攻击的强烈防御，包括使用恶意软件包的供应链攻击。•保持知情。确保您有能力被告知新确定的恶意软件包，恶意软件和披露的开源漏洞。寻找新闻源或定期发布的建议，以提供可行的建议和有关影响SBOM开源组件的问题的可行建议和详细信息。•执行代码评论。在将其包含在项目中之前，请检查下载软件的代码。检查是否有任何已知漏洞。有关其他洞察力，请考虑包括对源代码的静态分析，以检查未知的安全弱点。•积极主动。仅仅因为今天的组件并不脆弱，并不意味着它不会是明天。故意恶意包裹甚至永远不会被发现为“脆弱”。在实施之前请注意组件健康和出处，以避免将来的安全问题。•使用自动软件组成分析（SCA）工具。SCA工具可以自动化软件安全问题的识别，管理和缓解过程，并允许开发人员将精力集中在编写代码上。这样的工具可以评估开源和第三方代码。
金属材料性能开发和标准化（MMPDS）
第 1 章 1.0 概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-1 1.1 文件的目的和使用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-1 1.1.1 简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-1 1.1.2 手册的范围。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-1 1.2 命名法 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-3 1.2.1 符号和定义 . . .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-3 1.2.2 国际单位制（SI） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.........1-3 1.3 常用公式 .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-5 1.3.1 概述 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..1-5 1.3.2 简单单位应力 ...................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....1-5 1.3.3 组合应力（见第 1.5.3.5 节） ........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-5 1.3.4 偏转（轴向）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-5 1.3.5 偏转（弯曲） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-5 1.3.6 挠度（扭转） .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-6 1.3.7 双轴弹性变形 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-6 1.3.8 基本列公式 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-6 1.3.9 非弹性应力-应变响应。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-7 1.4 基本原理.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-9 1.4.1 一般 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-9 1.4.2 压力。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-10 1.4.3 应变.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.........1-10 1.4.4 拉伸性能 .............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............1-11 1.4.5 压缩特性 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。................1-17 1.4.6 剪切特性 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......................1-18 1.4.7 轴承特性 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-19 1.4.8 温度效应 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-21 1.4.9 疲劳性能.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-22 1.4.10 冶金不稳定性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....1-25 1.4.11 双轴特性 .................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.........1-25 1.4.12 断裂韧性 ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............1-27 1.4.13 疲劳裂纹扩展 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.................1-36 1.4.14 用户材料热处理值的使用 .......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-39 1.5 故障类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-41 1.5.1 概述 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-41 1.5.2 材料故障。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-41 1.5.3 不稳定故障。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-42 1.6 列。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-43 1.6.1 概述 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-43 1.6.2 主要失稳故障。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-43 1.6.3 局部不稳定故障。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-43 1.6.4 柱测试结果的校正.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-44 1.7 薄壁截面和加筋薄壁截面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-53 1.8 基于允许值的非线性静态分析流动应力。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-55 1.8.1 简介 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-55 1.8.2 程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-55 1.8.3 报告要求.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1-57
新管理时代的动态创新信息系统（DIIS）
摘要：创新对于全球发展和市场动态至关重要。创新管理对于组织获得适应性和动态能力以确保其长期可持续性至关重要。正确的决策对于实施创新至关重要。然而，在很多情况下，特别是在产品开发过程中，决策是基于过时的静态分析、定性标准、问卷和/或定量评估做出的。此外，许多创新发展没有考虑其信息系统中类似创新项目的现有数据库，特别是在新创新的早期阶段，评估主要由地区、群体或个人驱动。此外，发明是在不同的地区、工厂和社会经济状况下引入的，会产生不同的结果。在此背景下，考虑到创新塑造了我们现在和未来的世界，包括所有产品和服务，以及人类、组织和机器如何互动，本文的意义显而易见。因此，有必要开发基于可行系统模型的创新管理模型，以应对基于内部组织能力的任何潜在未来环境。为此，本文基于计划-执行-检查-行动方法设计了第四次工业革命的数字生态系统 (DE4.0)，该方法适用于任何由数字孪生、模拟模型、现有信息系统的数据库和质量管理技术组成的信息系统。DE4.0 为创新的适用性和可扩展性提供了巨大的优势，因为它允许人们规划、监控、评估和改进。此外，基于概念模型，开发了通用项目评估方案，为整个创新生命周期中的创新项目管理和控制提供了平台。因此，本研究基于最佳信息和可用技术，为创新综合管理提供了科学和实用的贡献。基于此框架，开发了供应链案例研究。结果显示，根据预期目标、过去的经验、创新的发展和创新范围，指标可以如何影响实现初始目标并降低创新风险。最后，讨论了 DE4.0 对创新项目的潜在用途和作用以及相关的学习过程。
战略领导力在激活时间管理策略以提高行政创造力中的作用
摘要：本研究旨在确定战略领导力在激活时间管理策略以提高艾资哈尔大学行政创造力方面的作用。研究样本是从（245）名行政员工中随机分层抽样，使用问卷作为主要数据收集工具。总共有（112）名受访者。本研究采用描述性和定量方法。研究的总体结果表明，艾资哈尔大学的战略领导力水平很高，时间管理策略和行政创造力的应用水平一般。这意味着人们普遍认可，加沙地带巴勒斯坦大学的战略领导力和时间管理策略之间存在统计学上的显着关系，相关水平为（0.724）。此外，在研究中，加沙地带巴勒斯坦大学的时间管理策略和行政创造力之间存在统计学上的显着关系，相关水平为（0.848）。根据静态分析，在研究中，加沙地带巴勒斯坦大学的战略领导力和行政创造力的维度之间存在统计学上的显着关系，相关水平为（0.767％）。这要求对所有可用要素和要素进行高投资，以最大限度地提高生产率，消除浪费、浪费和未开发的员工时间和能力，从而实现更高的效率、积极性、生产力和组织努力。该研究建议，有必要具备战略学术领导要素，并激活时间管理战略，以提高加沙地带巴勒斯坦大学工作人员的管理创造力。研究还建议鼓励、支持和奖励个人主动性和创造性想法。研究还建议，应有明智和自觉的战略领导，以合理化个人行为，调动他们的精力，调动他们的能力，协调他们的努力，组织他们的事务，并引导他们朝着实现预期目标和目的的正确方向前进。
收藏政策声明：计算机科学、电信和人工智能
国会图书馆收藏政策声明 计算机科学、电信和人工智能（QA75-76.9、TK5101-TK6720、TK7800-TK7895 和 Q334-Q390 类） 目录 I.范围 II.多元化和包容性收藏声明 III.研究优势 IV.收藏政策 V. 最佳版本和首选格式 VI.采购来源 VII.收藏级别 I.范围 本收藏政策声明涵盖 QA 子类的主要子集 - QA75-QA76.9，涉及计算机的一般理论和应用以及数据处理和计算机系统。其他与计算机技术相关的作品归类为 TK5101-TK6720，涵盖电信技术（包括电报、电话、无线电、雷达、电视和有线网络）、TK7885-TK7895，包括计算机硬件和电路以及硬件和电子设计作品，以及 Q334-Q390，包括人工智能和信息理论作品。研究的先进性和跨学科性将计算机科学与多种学科联系起来，例如算法分析、人工智能、组合优化、计算生物学、计算复杂性、计算几何、计算机图形学、计算机视觉、计算机辅助验证、并发数据结构和体系结构、约束编程、数据库系统、代理和电子商务、图形绘制、神经网络、软件工程和静态分析、纳米技术、科学可视化和科学计算、安全和密码学、计算理论、网络理论、互联网计算、移动和普适计算、随机算法和概率分析、机器人技术、用户界面和虚拟现实。计算机和人工智能应用方面的著作也可以在其代表性学科下找到（例如医学、化学、军事科学）。计算机科学/数据处理历史的核心档案馆藏（连同国会图书馆）包括查尔斯·巴贝奇研究所、计算机博物馆、哈格利博物馆和图书馆、国家档案和记录管理局、史密森学会和斯坦福大学图书馆。IBM、AT&T、德州仪器等都有公司档案。James W. Cortada 的《数据处理历史档案：美国主要指南》Collections（纽约，Greenwood Press，1990 年）提供了额外的收藏信息，ArchiveGrid (OCLC) 也是如此。
概率程序资源使用的定量界限
成本分析，也称为资源使用分析，是寻找程序总成本的界限，并且是静态分析中的一个良好问题。在这项工作中，我们考虑了概率计划的成本分析中的两个经典定量问题。第一个问题是找到该计划的预期总成本的约束。这是该程序资源使用情况的自然措施，也可以直接应用于平均案例运行时分析。第二个问题要求尾巴绑定，即给定阈值𝑡目标是找到概率结合的概率，以便p [总成本≥𝑡]≤。直观地，给定资源的阈值𝑡，问题是要找到总成本超过此阈值的可能性。首先，对于预期范围，先前关于成本分析的工作的主要障碍是他们只能处理非负成本或有限的可变更新。相比之下，我们提供了标准成本标准概念的新变体，使我们能够找到一类具有一般正面或负成本的程序的期望范围，并且对可变更新无限制。更具体地说，只要沿着每条路径所产生的总成本下降，我们的方法就适用。第二，对于尾巴界，所有以前的方法都仅限于预期总成本有限的程序。具体来说，这使我们能够获得几乎无法终止的程序的运行时尾界。最后，我们提供了实验结果，表明我们的方法可以解决以前方法无法实现的实例。相比之下，我们提出了一种新颖的方法，基于我们基于Martingale的预期界限与定量安全分析的结合，以获取解决尾巴绑定问题的解决方案，该问题甚至适用于具有无限预期成本的程序。总而言之，我们提供了基于Martingale的成本分析和定量安全分析的新型组合，该组合能够找到概率计划的期望和尾巴成本范围，而无需限制非负成本，有限的更新或预期总成本的有限性。
固定式海上风电结构设计 - DNV
本文档旨在指导读者了解与固定式海上风力涡轮机支撑结构相关的不同分析，以及 Sesam 和 Bladed 如何支持这些结构。Sesam 可以执行适用于海上风力涡轮机 (OWT) 支撑结构行业的多种不同分析，这些分析基于海上石油和天然气行业多年来经过验证的技术，并根据 IEC61400-3-1、DNV 标准 DNV-ST-0126（风力涡轮机支撑结构）和 DNV-ST-0437（风力涡轮机载荷和场地条件）等国际标准扩展了针对海上风电行业的新功能，以及 DNV 建议实践 DNV-RP-C203（海上钢结构疲劳设计）和 DNV-RP-0585（风力发电厂抗震设计）。在初步设计中，Sesam 可用于固定式海上风力涡轮机结构的建模和各种类型的分析。支撑结构可在 3D 建模环境中建模。建模过程中的优势包括参考点建模和参数化脚本，从而形成一个强大的界面，可以快速高效地对多个概念设计进行权衡研究。概念设计阶段可以执行的一些分析包括固有频率分析（特征值分析）、极限状态 (ULS) 和正常使用极限状态 (SLS) 分析（包括构件和接头规范检查），以及使用损伤等效载荷或波浪载荷的疲劳极限状态 (FLS) 分析。在这些静态分析中可以执行非线性桩土分析，而动态分析中要使用的等效线性化桩土弹簧矩阵可以由软件自动获得。在详细设计阶段，Sesam 可用于固定式海上风力涡轮机结构，从定制工作台 Sesam Wind Manager 执行时域分析。Sesam Wind Manager 可以在时域中执行疲劳分析 (FLS) 以及极限强度分析 (ULS) 和地震分析。这些分析可以通过两种方式执行，要么使用超元素方法，要么使用完全集成的方法：
基于深度学习的恶意软件检测的自动化机器学习
深度学习（DL）已被证明在检测不断发展的复杂恶意软件方面具有有效性。，尽管深度学习减轻了功能工程问题，从而找到了最佳的DL模型的体系结构和一组超参数，但仍然是一个需要领域专业知识的挑战。此外，许多提出的最新模型非常复杂，可能不是不同数据集的最佳选择。一种有希望的方法，即自动化机器学习（AUTOML），可以通过自动化ML管道密钥组件（即超参数优化和神经架构搜索（NAS））来减少开发自定义DL模型所需的域专业知识。Automl减少了设计DL模型所涉及的人类反复试验的数量，在最近的实现中，可以找到具有相对较低计算开销的新模型体系结构。对使用汽车进行恶意软件检测的可行性的研究非常有限。这项工作提供了全面的分析和有关将AUTOML用于静态和在线恶意软件检测的见解。对于静态，我们的分析是在两个广泛使用的恶意软件数据集上进行的：Sorel-20m，以在大型数据集上演示效率；和Ember-2018，这是一个较小的数据集，该数据集特定于策划，以阻碍机器学习模型的性能。此外，我们还显示了调整NAS过程参数的效果，以在这些静态分析数据集中找到更佳的恶意软件检测模型。此外，我们还证明了Automl是在线恶意软件检测方案中使用卷积神经网络（CNN）的云IAAS的表现。我们使用新生成的在线恶意软件数据集将AutoML技术与六个现有的最先进的CNN进行了比较，而在恶意软件执行期间，有或没有其他应用程序在后台运行。我们表明，与最先进的CNN相比，汽车技术的性能更高，而在架构上很少有开销。一般而言，我们的实验结果表明，基于汽车的静态和在线恶意软件检测模型的性能比文献中介绍的最先进的模型或手工设计的模型在标准杆上甚至更好。