FFTMAD是一种基于快速傅立叶变换的计算均匀化软件工具。该软件旨在通过模拟微观结构的代表性体积元素的行为，获得任何异质材料（如复合材料、多晶体或细胞材料）的响应。与有限元均匀化相比，该代码在CPU时间和内存分配方面具有更高的效率。FFTMAD包括用于生成复合材料和多晶体微观结构的预处理工具。任何本构方程均可通过材料子程序Abaqus UMAT或预编程模型（如弹性、超弹性、弹塑性和晶体塑性）用于材料的行为。FFTMAD求解器在GPU或线程中并行化，包括用于线性和非线性问题的不同方案。后处理是使用python工具和Paraview完成的。

人寿的可定制解决方案促使投保人采取更注重健康的生活方式，帮助健康和人寿保险公司减少索赔。

通过我们的健康平台，我们与被保险人建立了数字接触点，从而为保险人提供了向上和交叉销售的完美机会。

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IMDEA Materials为镁电池设计并合成了高容量（高达250毫安时/克）和超长寿命（3000次循环）的金属氧化物阴极。镁离子的优异插层导致高能量密度。

对于重型货车（HGV），通过将车顶后端的单个嵌入式槽与车辆每侧后端的槽相结合，可实现10%的减阻。这将在运行期间产生显著的燃油效率。伦敦布鲁内尔大学正在寻找有兴趣合作扩大这一专利设计的公司。这可能是HGV拖车制造商或汽车制造的相关领域，特别是高性能/高速车辆、客车、火车车厢和船只。

与铅酸电池、镍氢电池和镍镉电池相比，二次锂离子电池因其高能量密度、良好的循环寿命和效率而备受关注。由于天然/合成石墨在充放电过程中体积变化小，因此通常用作锂离子电池的阳极。然而，由于比容量较低（<372mah/g），以及锂离子缓慢扩散到单个石墨烯层中，石墨阳极不适用于许多高能/功率应用。在较低电位下（<0.3V vs Li+/Li）石墨阳极的锂嵌入也会导致锂枝晶生长，并对锂离子电池的整体安全性提出挑战。石墨阳极的这些缺点引发了人们对开发替代高性能阳极材料的广泛研究。通过高容量阳极（Co3O4、WO3等）的转化和合金化反应进行的传统锂离子存储通常会由于低电导率和导致电极粉化的严重体积变化而导致严重的容量衰减。为了缓解这些问题，我们开发了用于超快充电锂离子电池的高容量纳米结构阳极（1D和2D形貌）。阳极的特殊特性导致了假电容锂离子存储（外部假电容）。

Pulsa通过专门构建的连接硬件和先进的机器学习后端提供预测库存。我们能够了解可变消费量，并告诉客户何时需要重新充值或重新订购库存，而不是重复检查每一项。我们的产品旨在解决实时库存市场的大部分问题，我们最初专注于工业气瓶。我们可以消除因气瓶耗尽而导致的生产停工时间，并减少库存中的气瓶数量。与其他现有市场上的解决方案相比，我们的解决方案比现有库存遥测产品价格更实惠（比现有解决方案价格便宜10倍），安装更容易（开箱即用，不需要技术经验）。它还将实时库存知识与先进的机器学习后端相结合，可预测何时需要补充库存并通知最终用户。

该技术已被开发用于制造混合复合材料，作为木材、合成木材和塑料的替代品。技术/产品的独特性：-

>比柚木、木材、合成木材和塑料更坚固

>可制作耐用和定制的产品

>耐湿气、腐蚀、白蚁和真菌

>火灾的自熄性质

>性价比高，免维护

>柚木替代品&避免砍伐森林

将机器学习算法应用于具有有限数量标记数据的领域-网络、保险。开发机器学习模型需要包含正常和异常事件的数据样本，每个样本都相应地标记；然而，通常情况下，未标记的数据非常丰富，但标记的实例很难、昂贵或耗时。

我们为这个问题提出了一个简单直观的双凸公式和一个有效的算法。尽管我们的方法很简单，但我们通过非常少量的输入和相当松散的（甚至是错误指定的）约束实现了高精度

Alphanosos积极从事动物饲料、医疗食品和制药，并与合适的风险合作伙伴合作，通过其基于专有人工智能的研发，成为基于植物的天然抗菌控制、健康和医药领域的领导者。Alphanosos的第一个正在申请专利的发现被纳入商业产品并产生了第一笔收入。

位于巴塞罗那（西班牙）的UPC研究小组与技术中心i2CAT合作，开发了一种新的组装机制，将在光突发交换网络的控制平面中实施。寻求合作伙伴进一步开发该系统和/或与技术合作建立商业协议。