请在此处发现2023年Laboratoire National Des Champs Magn´etiques Intenses(LNCMI)的年度报告。本报告提供了内部和协作科学以及我们的技术活动的完整概述。用于实际应用的磁场通常由永久磁铁(最多1 t)或超导线圈(2023年最多28吨)提供。要创建大于这些值的磁场,需要非常特定的设备,它们非常昂贵(许多M e),并且此类设备的市场相当有限。由于这些原因,高磁场实验室是唯一能够在28吨以上传递此类磁场的实验室。此外,此类磁场下的测量必须具体设计,以便在这些实验室中使用的工具,因此必须在内部设计磁力范围(电子,电子,每个传感器)才能在本机中设计较高的工作。创建这种磁场的设备规模的定期增加使得今天,世界上只有很少的地方正在运营这种设施(欧洲,美国,中国,日本)。“ Laboratoire National des Champs Magn´etiques Intenses”就是其中之一。
本研究旨在探讨社交互动在学生非正式学习环境中所起的作用,为理解学生在非正式学习空间中的体验以及为政策制定者在非正式学习空间中纳入更多社交互动机会提供参考。在对 Scopus 和中国国家知识基础设施 (CNKI) 数据库进行系统搜索以确定过去十年内发表的相关研究时,遵循了 PRISMA 声明。非正式学习空间和社交互动的搜索策略包括关键词和受控词汇的组合。根据预先定义的纳入标准,选择了十二项研究进行分析,包括以英文和中文发表的文章、在同行评审期刊上发表的科学文章以及研究学生在非正式学习空间和社交互动中体验的研究。本研究的结果包括对非正式学习空间的描述、社交互动的概念化以及社交互动对学生学习和参与的积极影响。根据研究结果,教育工作者和政策制定者需要创造促进包容和参与的社交互动的环境。该研究发现了文献中的空白,并提出了未来研究的方向,包括探索更广泛的非正式学习空间和研究优化学生体验的具体设计元素。关键词:参与;非正式学习空间;自学;社交互动;学生体验;系统评价
通过使用可交易的“白色证书”,可以提高能源效率。其基本形式是主管部门要求某个参与者(例如电网公司或零售商)实现一定量的能源节约。实现的能源效率被定义为证书,可以进行交易。“白色证书:由独立认证机构颁发的证书,确认市场参与者通过采取能源效率措施实现的能源节约要求”(能源服务指令 /36/)。“白色证书”具有市场化工具的特征,例如,活动的具体设计由市场参与者决定,并且存在寻找履行义务的最有效方式的激励措施。这包括通过选择最终使用部门和技术来找到实现节约的最便宜的方式。欧盟正在考虑将白色证书作为提高能源效率的一种可能的市场方法,并可能在几年后提出鼓励这种做法的提案 /36/。实际上,白色证书有多种形式,理想的可交易白色证书具有多种特征。英国自 1994 年以来就已制定了义务计划 EEC,即能源效率承诺,该计划以类似活动为基础。意大利自 2005 年 1 月开始制作白色证书,法国自 2006 年 7 月起开始实施义务制度。丹麦的义务计划也已存在 10 多年。截至 2006 年,丹麦的系统已具有白色证书系统的若干特征。丹麦能源署已要求 Ea Energy Analyses 分析现有的白色证书(主要在英国、意大利和法国),并提出建议如何进一步发展丹麦系统以使其更加市场化。丹麦政府已建议朝这个方向发展。
核技术的演变:热核武器 热核武器,有时也称为氢弹或“氢弹”,利用原子裂变和核聚变制造爆炸。这两个过程的结合会释放出巨大的能量,比原子弹强大数百到数千倍。 起源 氢弹的研发可以追溯到 20 世纪 40 年代的曼哈顿计划。研究核裂变的物理学家爱德华·泰勒对使用氢作为燃料扩大核爆炸产生了兴趣。他和其他人将这项尚未被发现的发明称为“超级”,因为它具有前所未有的破坏力。关于超级核弹的可能性甚至道德性的争论导致许多人将注意力转向小型裂变装置。直到 1949 年 8 月,苏联试验了自己的原子弹。仅仅六个月后,新当选的总统哈里·S·杜鲁门下令研发氢弹。曼哈顿计划的数学家斯坦尼斯拉夫·乌拉姆与泰勒合作设计了第一颗氢弹。对两人来说,最大的理论障碍是在裂变爆炸的冲击波到达他们的辅助装置之前弄清楚如何触发核聚变。他们的突破发生在研究的一年多一点的时间里,1951 年泰勒-乌拉姆设计获得批准进行测试。这枚炸弹(代号为“常春藤麦克”)于 1952 年 11 月 1 日在太平洋马歇尔群岛的埃尼威托克环礁引爆。爆炸产生的能量相当于 1040 万吨 TNT,大约是美国 1945 年在广岛投下的原子弹的 700 倍。 工作原理 这种武器的具体设计仍然是国家机密,但大多数专家认为炸弹分为两个阶段:第一阶段,裂变,触发第二阶段,聚变。其结果是,爆炸威力极大,而且理论上是无限的。
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说,超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域;它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用,包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法,它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子,本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型,其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学,可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训,并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值,特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可,以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战,这些数据本质上是语言定性的,需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求,尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此,后期
本研究评估了气候风险变化对全球宏观经济的影响。我们探讨了三个广泛的领域:(1)与全球气温升高和气候相关的极端冲击相关的慢性气候变化导致的物理气候风险的宏观经济影响;(2)旨在到 2050 年实现净零排放的气候政策的宏观经济影响(转型风险);(3)与对气候事件的日益关注相关的金融市场风险溢价变化的潜在宏观经济影响。为了评估气候变化的宏观经济后果,我们考虑了四种广泛使用的气候情景(代表性浓度路径,或 RCP),并从文献中确定了慢性气候风险造成的物理损害函数。本研究考虑的慢性气候风险包括海平面上升、作物产量变化、高温对劳动力的影响以及疾病发病率增加。我们还从以前的研究中确定了估计未来气候相关极端事件发生率的方法。基于气候情景下的气候变量预测,我们获得了未来干旱、洪水、热浪、寒潮、风暴和野火发生率的概率估计。我们利用极端事件的历史发生情况,估计它们对劳动力、农业和发电部门的影响。在将物理气候冲击转化为对劳动力和部门生产力的经济冲击后,我们使用 G-Cubed 模型研究气候情景下的宏观经济后果。结果表明,在所有 RCP 情景中,物理气候风险都可能造成巨大的经济损失,无论是通过长期气候变化还是极端气候冲击。我们探讨了国家特定经济范围的碳税作为一项代表性政策行动的影响,以推动全球经济在本世纪中叶实现净零排放。转型风险因减排目标和政策设计而异。我们不会通过比较可能用于减少排放的替代政策范围来计算转型风险的分布。然而,所选特定示例的结果表明,减排政策可能会产生巨大的成本,而且成本因部门和国家而异。正如 Bang 等人 (2020) 所示,成本可能因气候政策的具体设计而有很大差异。我们还探讨了气候风险认知的变化是否会通过金融市场风险溢价的变化对实体经济产生重大影响。我们根据历史气候冲击与金融市场风险溢价变化之间的关系计算金融风险溢价冲击。我们将这些冲击应用于 RCP 情景下的风险溢价,发现风险溢价上升的成本可能与历史