简介：美国南卡罗莱纳州克莱姆森大学的OliverMyers副教授收到了美国陆军研究实验室993492美元的赞助,用于开发可探测零件损坏并向中控电脑报告的军用载具智能材料。Myers将领导这一项目开发一种磁致伸缩复合材料薄片,可以使载具零件按需更换而不是定期更换来延长其服役时间。
简介：随着环保意识的增强，绿色包装越来越人们及政府机构的重视，对绿色保证的优劣评价，则成为一项关键的工作。本文运用模糊神经网络，对已建立的绿色包装指标体系进行评价，最后得到一个合理的评价结果，实例表明该方法可以作为绿色包装评价的理论研究内容，可以为政府以及其他检测部门提供一种可行的理论依据。
简介：介绍采用BP，RBF和Elman神经网络计算制冷剂物性参数的方法。以R11，R134a和近共沸混合制冷剂R410A为研究对象，分别建立三种制冷剂的BP，RBF和Elman网络饱和物性参数计算模型。根据该模型由已知温度求各制冷剂在饱和气和饱和液状态下的其他物性参数值，通过与REFPROP软件计算结果进行对比，证明BP，RBF和Elman神经网络物性计算模型具有很高的精度，可以用于物性参数的计算，是一种新的物性计算方法。
简介：最近．美国斯坦福大学医学院开发出一种廉价的便携式微芯片，可以在I型糖尿病患者出现症状之前，快速检测出那些高风险人群。研究人员认为，这种芯片不仅能高效广泛地预诊出糖尿病人，还有助于提高全世界的糖尿病护理水平，帮人们更好地研究疾病历史，开发新疗法。相关论文在线发表于近期的《自然一医学》网站上。
美国莱姆森大学获陆军研究实验室资助
基于模糊神经网络的绿色包装评价及研究
神经网络模型在制冷剂物性参数计算中的应用
快速检测Ⅰ型糖尿病纳米芯片问世
