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Hongqi Wang
Author with expertise in RNA Sequencing Data Analysis
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Study on Calculation Method of Bending Performance of Concrete Sandwich Composite Slab

Cheng Maili et al.May 28, 2024
In order to explore the flexural behavior of a concrete sandwich panel under concentrated boundary conditions, based on Kirachhoff’s elastic thin plate theory in this paper, the geometric deformation, physical conditions, and equilibrium relationship of a sandwich panel are deduced by constructing the layered analysis model of the sandwich panel, the basic differential equation of the flexural deformation of the concrete sandwich thin plate is obtained, and the mathematical expression of the internal force and displacement under the boundary condition of concentrated support is given. Combined with an engineering example, the proposed calculation method is verified. The results show that, in the arrangement of reliable connectors for concrete sandwich panels, the concrete wythes bear the load while the contribution of the core layer to the bending capacity of the structure can be ignored. When subjected to a laterally distributed load, the sandwich panel mainly experiences out-of-plane bending deformation, and the bending normal stress in the concrete panel layer shows a linear non-uniform distribution along the thickness direction of the panel. The bending deformation performance and bearing efficiency of a concrete sandwich slab with the change in concentrated support position have significant effects, and the load transfer efficiency can be improved by optimizing the arrangement of supports. Except for small local areas near the supports, the bending stress distribution and deformation behavior of the concrete sandwich panel can be accurately analyzed by the calculation method established in this paper.
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Prompt-and-Transfer: Dynamic Class-aware Enhancement for Few-shot Segmentation

Hanbo Bi et al.Jan 1, 2024
For more efficient generalization to unseen domains (classes), most Few-shot Segmentation (FSS) would directly exploit pre-trained encoders and only fine-tune the decoder, especially in the current era of large models. However, such fixed feature encoders tend to be class-agnostic, inevitably activating objects that are irrelevant to the target class. In contrast, humans can effortlessly focus on specific objects in the line of sight. This paper mimics the visual perception pattern of human beings and proposes a novel and powerful prompt-driven scheme, called "Prompt and Transfer" (PAT), which constructs a dynamic class-aware prompting paradigm to tune the encoder for focusing on the interested object (target class) in the current task. Three key points are elaborated to enhance the prompting: 1) Cross-modal linguistic information is introduced to initialize prompts for each task. 2) Semantic Prompt Transfer (SPT) that precisely transfers the class-specific semantics within the images to prompts. 3) Part Mask Generator (PMG) that works in conjunction with SPT to adaptively generate different but complementary part prompts for different individuals. Surprisingly, PAT achieves competitive performance on 4 different tasks including standard FSS, Cross-domain FSS (e.g., CV, medical, and remote sensing domains), Weak-label FSS, and Zero-shot Segmentation, setting new state-of-the-arts on 11 benchmarks.
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Mechanistic Insights into Polypropylene Hydrogenolysis Using Ni/Al2O3 Catalysts

Xiyan Huang et al.Jan 10, 2025
Catalytic hydrogenolysis is emerging as an attractive strategy for converting polyolefins into high-value hydrocarbon liquids. A key challenge in catalytic hydrogenolysis is the high methane yield. Recently, Ni-based catalysts have shown promise as a cost-effective alternative to noble metals in polyolefin hydrogenolysis. In this study, three alumina-supported Ni catalysts (12–13 wt % Ni) were prepared using acidic, neutral, and basic γ-Al2O3 via impregnation. The resulting Ni/A-Al2O3, Ni/N-Al2O3, and Ni/B-Al2O3 catalysts were used to investigate reaction pathways in n-hexadecane and isotactic polypropylene hydrogenolysis. Experiments conducted in a batch autoclave at 300 °C with 30 bar of H2 showed that Ni/B-Al2O3 exhibited the highest reactivity, 5 h for n-hexadecane and 30 h for polypropylene, respectively. Using n-hexadecane as a model compound for hydrogenolysis, we attributed the origin of methane selectivity to terminal C–C bond scission, occurring through both single-step and cascade mechanisms. Detailed product analysis (GC–FID, GPC, and NMR) and comprehensive catalyst characterization revealed the origins of varied activity and product distribution in the hydrogenolysis of n-hexadecane and polypropylene. The increased ratio of tetrahedrally coordinated Ni2+ to metallic Ni0, attributed to stronger metal–support interactions, along with stronger surface basicity, promotes terminal C–C scission, leading to enhanced hydrogenolysis reactivity.