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World File Search System预测方法
增材制造过程中残余应力预测方法的比较研究
界面系统（NFIS）用于预测航空工业铝部件的残余应力 [5]。Chukwujekwu 等人使用有限元分析预测了 6Al-4V 钛基工件的残余应力 [6]。Meyghani 等人对基于 ABAQUS、ANSYS 和 FLUENT 的搅拌摩擦焊接模拟结果进行了比较研究 [7]。Kortabarri 等人比较了 Inconel 718 基工件的应力集中 [8]。Mukherjee 等人发现可以通过减小 AM 过程中基材层的厚度来控制应力 [9]。Huang 等人提出了一种预测正交切割过程中残余应力的模型 [10]。Yang 等人研究了激光床熔合过程中产生的残余应力 [11]。在分析残余应力水平时，考虑材料的热性能和机械性能非常重要。Megahed 等人展示了气泡在镍基高温合金中滞留的影响，如图 1 所示 [12]。制造工艺有多种方法，必须找到对产品影响最小的最佳方法，以降低热残余应力。因此，本研究的重点是确定预测 AM 中残余应力的最佳方法。
的机会和预测方法的挑战来利用遗传资源的潜力
识别有希望的种质库加入，这可能会带来具有重大影响或有益的定量变化的单个等位基因，通常类似于在干草堆中寻找针头。实际上，由于高成本，适应性，受限的设施资源和时间压力，几乎永远不可能表现出很大一部分可用的种质。需要对可用配件进行明智的预筛选。此外，当确定具有假定等位基因的特性性状的加入时，尚未完成任务，因为必须将有益的变化整合到精英种质中。在简单的遗传结构（例如鉴定出的主要效应基因）的情况下，可以通过标记辅助反向交叉（MABC）渗入新颖的等位基因，也可以通过基因编辑来接近。然而，需要进行先前的发现研究来识别与表型变异相关的遗传变异。特别是基因编辑需要有关因果变异的非常精确的信息。与MABC中应用可能相关的性状相关标记的可用性可能是基因编辑方法不足的。这项研究是资源和耗时的，并且在与精英材料的遗传背景结合使用时，由于等位基因的影响改变了，因此具有固有的验证实验的固有风险。处理定量变化时，不需要专用的映射实验。但是，将定量变化带入精英背景并使育种者可以接受的产品更加困难。陆地带有许多有害和下等位基因，这些等位基因可以迅速破坏数十年来繁殖者艰苦地建立的积极联系。降低的农艺表现使育种社区不愿在其精英育种计划中包括这种种质。
研究论文基于数字孪生技术的预应力钢结构运维安全智能预测方法
大跨度预应力钢结构运维阶段是全寿命周期的核心环节，目前针对运维全过程安全风险变化规律的研究较少，尤其是如何有效利用运维阶段丰富的监测数据及相关安全风险信息，对结构运维全过程安全风险变化规律进行分析预测的研究，对预应力钢结构运维安全状态的判断与控制决策效率产生影响。以轮辐式索桁架为例，提出将数字孪生模型（DTM）与钢结构运维安全融合的新理念，通过现实物理空间维度与数字虚拟空间维度相结合，基于假设的分析模型，对钢结构运维安全进行综合评价。以上提出了理论框架，并从大数据的角度对某预应力钢结构进行了案例分析，评估了该方法在预应力损失及不均匀雨雪荷载工况下应用的可行性，可为运维管理提供指导并及时制定策略。
研究论文 运行智能预测方法...
大跨度预应力钢结构运维阶段是全寿命周期的核心环节。目前，对运维全过程安全风险变化规律的研究较少，尤其是如何有效利用运维阶段丰富的监测数据和相关安全风险信息，对结构运维全过程安全风险变化规律进行分析预测的研究，对预应力钢结构运维安全状态的判断和控制决策效率产生影响。以轮辐式索桁架为例，提出将数字孪生模型（DTM）与钢结构运维安全相结合的新理念。通过现实物理空间维度与数字虚拟空间维度的结合，基于假设的分析模型。以上提出了理论框架，并从大数据的角度对某预应力钢结构进行了案例分析，评估了该方法在预应力损失及不均匀雨雪荷载工况下应用的可行性。该方法可为运维管理提供指导，及时制定策略。
使用概率预测方法估算能源转型方案的成本
我们使用基于大量历史数据集的实证技术预测方法，评估了 2020 年至 2070 年全球能源系统四种不同情景的成本。维持当前能源结构的无转型情景提供了基准。在快速转型情景下，太阳能光伏和风能将快速部署，使用电池进行短期储存。氢基燃料用于长期储存和非电气化应用。2030 年后，能源价格低于历史平均水平，2050 年后则大幅下降。这在任何合理的折现率下都会产生预期的净现值节省；例如，以 4% 的折现率计算，我们预测节省 5.6 万亿美元。相比之下，较慢的转型成本更高，而核能情景的成本则要高得多。
COVID-19 疫苗预测方法
两种模型都使用两种类型的输入。第一种包括我们网络工具上疫苗页面上列出的所有疫苗，这些数据是使用伦敦卫生与热带医学院的数据、美国临床试验网站 (clinical trial.gov) 的数据和广泛的研究汇编而成的。您可以在此处找到我们的完整疫苗清单。最重要的值是所涉及的机构、所涉及的国家、所使用的平台（灭活疫苗、减毒活疫苗、蛋白质亚基、RNA 和 DNA）、估计的资金类别（大量外部资金、一些外部资金、大型制药公司、中型制药公司和小型生物技术/学术公司）、试验阶段的开始和结束日期（临床前、第一阶段、第二阶段、第三阶段和批准）（如果已知）以及用于交叉引用的任意疫苗编号。对于有兴趣进一步定制的用户，如果他们希望在此模型中运行，可以上传定制的疫苗列表。
针对空间应用的新可靠性预测方法
©Matrisk GmbH2018。本文档中的版权归属于Matrisk GmbH，作为该项目财团的代表，由Matrisk GmbH，空中客车防御和空间，Thales Alenia Space，Serma Technologies和Sarel Consult GmbH组成。本文档只能全部或部分复制，或以任何形式存储，或以任何形式传输，或以任何电子，机械性，复印或其他方式传输，或者在伴随Matrisk GmbH许可或以ESA合同的条款中获得4000121065/17/nl/ps。
一瞥无模板蛋白结构预测方法的演变
使用计算方法对蛋白质结构进行了探索，已经探索了二十年来，为更加集中的研究和开发算法铺平了算法，AB Intio建模和结构重新实现协议。在基于模板的建模协议中见证了一个巨大的成功，而涉及无模板建模的策略仍然落后于较大的蛋白质（> 150 a.a.）。在Ab Initio蛋白结构预测方法中已经观察到了各种改进，最近的方法归因于深度学习方法的使用，以从其氨基酸序列中构建蛋白质骨架结构。本评论重点介绍了针对蛋白质结构进行无模板建模的主要策略，同时讨论了每种策略下的几个工具。它还将对从蛋白质的质量建模中观察到的进度进行评论，这是通过CASP平台的演变所见的。
线性预测方法分离帕金森病动物模型中的场电位
帕金森病 (PD) 会导致运动和认知障碍。PD 可能导致皮层和皮层下大脑活动的深刻变化，这可以通过脑电图或颅内局部场电位 (LFP) 记录来测量。此类信号可以自适应地指导深部脑刺激 (DBS) 作为 PD 治疗的一部分。但是，自适应 DBS 需要根据实时监测和分析来识别神经元活动的触发因素。当前的方法并不总能识别与 PD 相关的信号，并且可能会造成延迟。我们测试了一种基于线性预测编码 (LPC) 的替代方法，该方法将自回归 (AR) 模型拟合到时间序列数据。这些 AR 模型的参数可以通过快速算法实时计算。我们比较了多巴胺耗竭的 PD 动物模型中纹状体的 LFP，这些模型中有无多巴胺前体左旋多巴存在，左旋多巴用于治疗 PD 的运动症状。我们表明，在多巴胺耗竭的小鼠中，仅通过 1 kHz 的 LFP 采样 1 分钟获得的以单个 LPC 参数为特征的一阶 AR 模型可以区分左旋多巴治疗小鼠和盐水治疗小鼠，并且优于当前方法。这表明 LPC 可能有助于实时在线分析神经信号以指导 DBS，并可能有助于基于 DBS 的 PD 治疗。