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World File Search System令人振奋
2017 年社区报告
过去的一年，我们学院的发展令人振奋。其中最引人瞩目的是，2018 年 5 月 8 日，罗金厄姆县选民批准了四分之一美分销售税公投。如果没有罗金厄姆县委员会将此问题列入选票，这一结果就不可能实现。销售税上调将于 2018 年 10 月 1 日生效，学院将利用这些新收入大大增强其解决县内劳动力问题的能力。销售税收入的最大一部分将用于建设一个新的劳动力发展中心，该中心将容纳先进的制造项目、定制培训和我们的小型企业中心。学院非常感谢“公民支持四分之一美分销售税造福 RCC 委员会”，这是一个私人无党派团体，不知疲倦地推动销售税的通过。对于 RCC 来说，销售税的好处在于它将在未来许多年提供所需的收入，使学院能够进行设施翻新以容纳所需的学习课程，投资于技术升级，并随时准备满足我们的商业和行业合作伙伴的培训需求。
schrödinger的老虎
椅子上的一条消息，我希望我们的新闻通讯最新版能使您健康并且表现良好。对于大多数人来说，这是充满挑战的一年，但是看到隧道尽头的光线是令人振奋的。感谢杰出的员工，教职员工和学生的英勇努力，我们继续成功地实现了通过与教育融合的研究来扩大知识前沿的使命。这个学年，我们看到了20个物理专业的学士学位，我们的九名研究生获得了博士学位。今年秋天，我们预计近年来我们最大的新来研究生之一 - 二十三个！我们的教职员工和学生的成就继续给我留下深刻的印象，因为我相信他们会在过去一年中阅读我们成就的一些亮点，这是您的。没有您的支持，我们无法做到这一点。您为奖学金，研究生奖学金，捐赠主持人以及物理学和天文学进步基金提供的慷慨礼物是我们追求顶级人才并支持我们部门成员奖学金和教学的关键推动者。在我们为新学年做准备时，我希望您会考虑奉献以提高我们的任务。去老虎！物理与天文学系肖恩·布里特（Sean Brittain）博士主席：（864）656-3416/email：sbritt@clemson.edu
探索未知：我们的激情，我们的未来
二十年前，IMBA只有四个研究小组开始了其运营。在随后的几年中，IMBA已经显着增长，现在拥有15个涵盖分子生物学和生物技术范围的研究小组。到2023年的旅程令人振奋，并实现了许多科学的突破。IMBA的科学确实突破了已知的界限，我们所有人都分享了“探索未知”的愿望。在我们的周年纪念研讨会上，我很自豪地欢迎回到IMBA工作的科学家，以聆听IMBA在其职业生涯中采取的科学步骤。我们都很高兴也欢迎我们研究所的长期同伙玛丽亚·莱特蛋白和托尼·海曼（Maria Leptin）和托尼·海曼（Tony Hyman），他们在过去20年中为IMBA做出了巨大贡献。自从其基础以来，IMBA将科学家和艺术家汇集在一起。在艺术沙龙中，您将有机会与在IMBA实现艺术品的艺术家聆听和讨论艺术和科学的相互关系。最后，我要感谢所有在过去二十年中为我们的成功做出贡献的人。在一起，我们取得了很多成就，我相信IMBA将在未来几十年中继续其成功之旅。
T＆E电池碳足迹位置纸2023
摘要：几十年来一直研究了雷神，但目前尚不清楚其补充维珍提取的潜力。本综述介绍了可再生能源金属的尾矿/废岩，煤炭残留物以及副产品和主要生产材料（例如，CO，CO，NI，REES，MN，MN，LI）。估算污染潜力的地球化学特征方法必须补充矿物解放分析和过程测试，以可靠地估计雷德尼的经济潜力。国家和地区遗憾的表征工作目前存在于美国，欧洲，澳大利亚和中国，但将需要数年的时间才能大规模进行可行的运营。尾矿是全球大量以及已经提取和预处理的事实，这是最大的承诺，从而减少了能源和用水。所检查的加工方法，生物介绍似乎提供了最大的利益，潜在的弊端最少。提出了处理方法和质量来源的优点和挑战。迫切需要最佳的遗憾实践来改善资源估计，并避免在罗马尼亚和南非造成的行动时发生的尾矿大坝故障。兴趣令人振奋，因为它可以增加国内供应。如果进行适当的执行，那么在现有和遗产采矿活动影响的地区也可以改善循环和环境条件。
第38条西爱尔兰案例研究...
Erek Sherlock购买了平房，该平房最终在2014年成为他和他妻子的新家，并在研究他如何翻新时出租了它。当时，这可能是他有史以来最冷的房子。“草稿？大量通过地板出现的草稿。它的悬浮木地板没有绝缘。我们将其租给了一个建筑商的儿子，他用某种录音带绕着滑雪板，试图减少草稿。他们在电视室里有一层窗帘只是为了保持热量。这是一个冷平房。”他们的家人养育了德里克（Derek）和他的妻子，决定缩小尺寸，然后回到斯莱戈郡（County Sligo）的Ballisodare他们购买的房子是您典型的1970年代平房：长而黑暗，没有令人振奋的布局，而且他很快就发现了更加鼓舞人心的热门曲线。多年来，一直在尝试升级绝缘材料和窗户，以及不明智的阁楼转换，远远远远远远远远远远远远超过了可接受的空间和高度标准。房子确实只有一个良好的景象：北部有敲门股和本布尔宾的壮丽景色，南部有牛山。利用这些观点将是翻新的关键要素。也可以安慰。
阅读策略：预测
您是否曾经和孩子一起看过电影或电视节目，并让他们告诉您：“我知道这将会发生！” ？无论我们是看一个神秘的人还是令人振奋的史诗般的幻想，都很有趣，弄清楚在揭示它之前会有什么。这种思维也是阅读理解的非常有用的策略，称为预测。预测从孩子阅读标题并看到书的封面的时间开始！如果您的孩子捡起一本名为Sofia Martinez的书：我的Fantastica家族，他们可能会预测这个故事将集中在家庭上。在封面上，索非亚在微笑，因此读者可能会预测这本书将是一个幸福的家庭，并将有一个幸福的结局。另一方面，如果您的孩子在黑暗中讲述了可怕的故事，他们将预测这本书将有许多可怕的故事。他们会期望发生可怕的事情。他们甚至可以预测，如果阅读故事，他们会感到恐惧。可怕的故事是我们预测的一个很好的例子。我们一直在以恐怖的故事来做到这一点，例如预测怪物会在哪里吓我们！如果您的孩子阅读了一个正在穿越墓地的角色，他们可能会预测与某种超自然生物（如鬼，吸血鬼或食尸鬼）的相遇。他们可能会预测薄雾将无处出现。
准备升空！菲利普和帕特里夏·弗罗斯特科学博物馆
迈阿密，佛罗里达州（2024 年 2 月 29 日）— 5 月 25 日星期六，迈阿密市中心的菲利普和帕特里夏弗罗斯特科学博物馆将举办全新特别展览“太空之旅”，带您探索人类太空旅行的非凡条件。太空之旅为游客提供亲身实践的登舱体验，探索在太空生活和工作需要什么。这个令人振奋的特别展览使用互动展品和真实的文物让游客沉浸在太空生活的惊人方面，包括宇航员在地球上空执行任务期间面临的真正危险，以及工程师为帮助他们在太空中生存而开发的适应性。游客将了解失重状态以及长期太空生活带来的问题，玩水火箭以了解发射机制，并利用落塔发现熟悉的物体在太空失重环境中的不同行为。通过游戏、多媒体组件和互动展品，游客将了解宇航员在太空中如何吃饭、睡觉，甚至上厕所。他们将亲身体验太空工作的困难，从控制机械臂到管理有限的电源以维持生命支持系统运行，再到确定为什么戴着太空手套工作如此困难。
2022 年 4 月 - 建筑管理杂志
BSF 首席执行官 Amanda Long 将在 CIOB 会议上发言，她表示：“我很高兴两大采购框架 CCS 和 SCAPE 选择采用 BSF 作为关键的变革杠杆。这一发展将进一步支持建筑行业采取关键步骤，将建筑安全放在首位，并表彰那些这样做的企业。我鼓励其他采购框架效仿他们的做法。” CIOB 总裁 Mike Foy 表示：“我们从一些客户和采购机构看到的良好做法令人振奋，但如果我们要确保不再发生 Grenfell 事故，还有很多工作要做。”他代表该研究所参加了能力指导小组第 11 工作组，该工作组专注于采购。Foy 将介绍 CIOB 的更安全建筑会议，Long 也将在演讲阵容中。活动的其他发言人包括建筑安全和消防国务大臣斯蒂芬·格林哈尔格勋爵、《建筑法规和消防安全独立审查》作者朱迪思·哈基特女爵士和建筑首席检查员彼得·贝克。● CIOB 的“更安全的建筑”会议将于 2022 年 5 月 26 日在伦敦 De Vere Grand Connaught Rooms 举行。更多信息：events.ciob.org。CM 正在进行一项关于建筑安全的读者调查，可访问：constructionmanagement.co.uk。
电动汽车充电和温度监控...
海得拉巴，印度摘要 - 在电动机的领域，我们的论文揭示了创新的电动汽车电池管理系统。利用Arduino Nano和精确传感器的功能，我们的系统开拓者全面充电和温度监测。实时数据采集可以精确控制，优化电池性能和寿命。再加上直观的LCD显示屏，驾驶员立即获得见解，确保了无缝有效的驾驶体验。与我们一起踏上这一迈向可持续和智能电动汽车技术的令人振奋的旅程。有效的电池管理系统（BMS）对于最大程度地提高电动汽车（EV）的产出和安全性至关重要，监控参数，确定充电状态（SOC）并提供必要的服务。正在进行的研究重点是开发越来越有能力的BMS来增强EV性能和可靠性。电动汽车（EV）的采用正在上升，电池是关键组件。电池管理系统（BMS）对于准确的充电状态（SOC）估计至关重要；但是，现有方法面临诸如累积错误和忽视温度等因素之类的限制。本文提出了一种考虑温度通过温度系数对SOC的影响的方法，通过将这些因素纳入状态空间电池模型来提高精度。关键字 - 电池管理系统（BMS），电压管理，温度，电动汽车（EV）。
技术硕士M Tech（人工智能）
Nielit的人工智能计划中的M.Tech是您成为这个令人振奋领域的领导者的门户。由行业巨人和学术有远见的人精心制作，我们的课程超越了仅仅学习的学习，以激发人们对AI的核心原则的深刻理解。它不仅使您拥有工具，还可以使其解锁其无限潜力的力量。您将深入到机器学习的数学基础上，其中方程不仅仅是符号，而是了解智能系统如何从数据中学习和发展的途径。您将掌握监督学习的艺术，挥舞着回归和分类算法，例如雕刻家形状粘土，从而解开了预测和自动化的能力。无监督的学习将成为您的显微镜，在庞大的数据集中揭示隐藏的模式和见解，就像纠结的线索网络中的侦探发掘秘密一样。这一旅程超出了算法和方程式，深入研究了AI发展的道德指南针。您将学会浏览研究方法和知识产权的复杂景观，以确保您对这项强大的技术的贡献是负责任和影响力的。计划教育目标（PEO）PEO1：为学生提供对数学基础，机器学习技术和优化策略的全面理解，使他们能够有效地将此知识应用于解决复杂的现实世界中的问题。