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World File Search System动态行为
通过X射线光子相关光谱探测纤维素纳米晶体的自组装动力学
假设：电荷稳定的胶体纤维素纳米晶体（CNC）可以通过改变体积分数来自组合成高阶的手性列结构。组装过程在各向同性至液晶相变的过程中表现出不同的动力学，可以使用X射线光子相关光谱（XPC）阐明该过程。实验::阴离子CNC分散在丙二醇（PG）中，并且水跨越了一系列体积分数，其中包括多个相变。加上传统特征技术，进行了XPC，以监视不同阶段的动态演化。此外，使用胶体棒获得了模拟的XPCS结果，并将其与实验数据进行了比较，从而提供了对系统动态行为的更多见解。发现::结果表明，在PG的自组装过程中，CNC的粒子动力学在三个阶段经历了阶梯衰变，与观察到的相一致。相变与布朗的总扩散率的总降低相关，降低了四个数量级，在理想的排斥性布朗杆系统中，降低了一千倍以上。鉴于分散在PG和水中的CNC中相似性的相似性，我们假设这些动态行为可以推断到其他
贝叶斯网络和 Petri 网在安全中的应用...
系统安全性、可靠性和风险分析是在整个系统生命周期中执行的重要任务，以确保安全关键系统的可靠性。概率风险评估 (PRA) 方法是广泛用于此目的的全面、结构化和逻辑方法。PRA 方法包括但不限于故障树分析 (FTA)、故障模式和影响分析 (FMEA) 和事件树分析 (ETA)。现代系统日益复杂，其动态行为能力使传统 PRA 技术难以准确分析此类系统。为了全面准确地分析复杂系统，需要考虑不同的特征，例如组件之间的功能依赖性、系统的时间行为、组件/系统的多种故障模式/状态以及系统行为和故障数据的不确定性。不幸的是，传统方法无法解释这些方面。贝叶斯网络 (BN) 因其灵活的结构和在分析过程中纳入上述大部分方面的能力而在风险评估应用中广受欢迎。此外，BN 还能够执行诊断分析。 Petri 网是另一种能够对系统动态行为进行建模和分析的正式图形和数学工具。它们也越来越多地用于系统安全性、可靠性和风险评估。本文对 Petri 网进行了回顾
风速计 Thies First Class Advanced X
风速计专为测量风资源而设计，用于评估报告和功率曲线。该传感器的特点是与余弦线的偏差最小，即使在高度强烈的湍流下也能实现优化的动态行为，超速最小，起始值低，斜流入行为优化。由于其低惯性和滚珠轴承杯星，它只需要很少的维护。对于冬季运行，电子调节加热可确保滚珠轴承平稳运行并防止轴和槽结冰。
贝叶斯网络和 Petri 网在安全中的应用...
系统安全性、可靠性和风险分析是在整个系统生命周期中执行的重要任务，以确保安全关键系统的可靠性。概率风险评估 (PRA) 方法是广泛用于此目的的全面、结构化和逻辑方法。PRA 方法包括但不限于故障树分析 (FTA)、故障模式和影响分析 (FMEA) 和事件树分析 (ETA)。现代系统日益复杂，其动态行为能力使传统 PRA 技术难以准确分析此类系统。为了全面准确地分析复杂系统，需要考虑不同的特征，例如组件之间的功能依赖性、系统的时间行为、组件/系统的多种故障模式/状态以及系统行为和故障数据的不确定性。不幸的是，传统方法无法解释这些方面。贝叶斯网络 (BN) 因其灵活的结构和在分析过程中整合上述大部分方面的能力而在风险评估应用中广受欢迎。此外，BN 还具有执行诊断分析的能力。Petri 网是另一种能够对系统动态行为进行建模和分析的正式图形和数学工具。它们也越来越多地用于系统安全性、可靠性和风险评估。本文回顾了贝叶斯网络和 Petri 网在系统安全性、可靠性和风险评估中的应用。回顾强调了基于 BN 和 PN 的方法相对于其他传统方法的潜在用处，以及在不同实际应用场景中的相对优势和劣势。
复合材料世界 - ASTM International
过去五年来，爱达荷大学莫斯科分校机械工程系开展了复合材料研究生教育和研究项目。该项目由机械工程副教授 Ronald Gibson 指导。校内开设了复合材料力学高级/研究生课程，并在校外地点（如惠普、博伊西和爱达荷国家工程实验室、爱达荷福尔斯）通过录像带授课。附近的华盛顿州立大学普尔曼分校也通过两所校园之间的新交互式微波链路教授了该课程。R.V.华盛顿州立大学材料科学教授 Subramanian 指导一项聚合物和复合材料研究项目，并从材料科学的角度讲授研究生复合材料课程。两所大学都提供应用力学和材料方面的辅助课程。爱达荷大学的复合材料研究主要针对确定复合材料和结构的动态行为。目前的研究课题包括提高纤维增强聚合物的减振性能、开发用于表征复合材料动态行为的新实验技术以及使用阻尼测量来检测复合层压板中的微观结构损伤。资助机构包括通用汽车技术中心和空军科学研究办公室。私营公司捐赠的大量仪器、计算机和软件也在该研究项目的发展中发挥了重要作用。目前，校内有四名学生，校外有两名学生正在攻读研究生学位，重点是复合材料。
所提供课程的暂定清单（2022 年 8 月至 11 月学期）
水资源系统：规划与管理 人工智能 化学过程计算（针对 CL 学生） 认知科学 数字控制系统 计算 计算与认知 数字信号处理 数据结构与算法 I（针对 CS 学生） 基础神经科学 电机的动态行为 数字系统（针对 EE 和 CSE 学生） 认知心理学基础 电气系统实验室 动力学与振动（针对 ME 学生） 学习与记忆 电磁波 地球材料与过程（针对 CE 学生） 心灵哲学 光子学概论 电气与电子实验室 认知科学研究方法 医学成像系统
大脑行为量化和同步 (BBQS)
• 推进新方法的工具，用于实时捕获和量化行为的多个维度。 • 推进环境感知（例如物联网 [IoT]）和/或改善情境测量与行为测量集成的工具。 • 现有智能硬件技术（例如手机、可穿戴技术）的新应用和/或利用，用于捕获动态行为和/或在同一时间尺度上整合行为和生理测量。 • 不太显眼的无线移动设备（例如无背包），具有长期和高存储容量（例如，内存或功耗允许跨天采样而不是间歇采样），以实现更高的时间分辨率和/或跨时间尺度（例如从毫秒到几天）的使用。
人类机器人：智能人类指导机器人
ix。参考文献[1] Huang，Y.，Wang，X.，Li，J。，＆Zhang，P。（2015年）。基于RSSI估计的基于BLE的人遵循机器人。*国际机器人与自动化杂志 *，32（4），405-414。[2] Sola，R.，Garcia，M。，＆Suarez，P。（2018）。使用超声波和红外传感器用于移动机器人的障碍物检测和避免。*传感器和执行器期刊 *，21（3），512-523。[3] Zhang，L。，Chen，T。，＆Liu，F。（2017）。PID控制算法用于人遵循的机器人：速度和距离调节的研究。*机器人控制系统杂志 *，10（2），225-232。[4] Patel，M.，Singh，R。和Kumar，A。（2016）。Kalman过滤技术，用于提高机器人跟踪中传感器数据的精度。 *IEEE关于仪器和测量的交易 *，65（9），2301-2310。 [5] Miller，J。，Adams，S。，＆White，H。（2017）。 状态机体系结构用于移动机器人中的动态行为控制。 *国际机器人研究杂志 *，36（7），789-797。 [6] Shao，Y.，Tan，R。和Li，Z。 （2019）。 当前的挑战和未来的指示在人遵循的机器人系统中。 *机器人技术和自治系统期刊 *，115，52-63。Kalman过滤技术，用于提高机器人跟踪中传感器数据的精度。*IEEE关于仪器和测量的交易 *，65（9），2301-2310。[5] Miller，J。，Adams，S。，＆White，H。（2017）。状态机体系结构用于移动机器人中的动态行为控制。*国际机器人研究杂志 *，36（7），789-797。[6] Shao，Y.，Tan，R。和Li，Z。（2019）。当前的挑战和未来的指示在人遵循的机器人系统中。*机器人技术和自治系统期刊 *，115，52-63。
模块指南大师智能机器人
机器人动力学是一个高级课程，探究了机械系统运动和控制的数学和机械基础。本课程为学生提供了对建模和控制机器人动态行为的原理，方程式和方法的全面理解。它涵盖了理论方面和实际应用，重点是僵化的身体动态和运动控制。机器人动力学课程旨在为学生提供对与机器人系统动态有关的原理和概念的深入了解。此高级课程涵盖了机器人动力学领域的理论基础和实际应用。学生将探索机器人运动的数学建模，力和扭矩的分析以及机器人的控制