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World File Search System循环的
水循环的早期儿童研究
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大西洋循环的多稳定性和中间倾倒
临界点（TP）通常被认为是通过单个主导的积极反馈对系统状态的不稳定来实现的，关键的强迫参数阈值。但是，与其他子系统，其他反馈和空间异质性耦合可能会促进进一步的小振幅，突然对地球物理流动的重新组织迫使水平低于关键阈值。使用原始方程式海洋模型，我们模拟了由于冰川熔体的增加而导致大西洋子午倾覆循环（AMOC）的崩溃。在崩溃之前，会发生各种突然的，质量变化的质量变化。这些中间临界点（ITP）是多个稳定循环状态之间的过渡。使用2.75亿年的模型模拟，我们发现了一个非常坚固的稳定性景观，其参数区域最多为9个共存稳定状态。通过一系列ITP的AMOC崩溃的路径取决于融合水输入的变化速率。这挑战了我们预测和定义TPS安全限制的能力。
心脏是控制血液循环的次要器官
图 1 循环的进化模型：早期脊椎动物、鱼类、两栖动物和哺乳动物的循环系统。文昌鱼是一种原始脊椎动物，没有心脏作为中央循环器官，也没有鳃，氧气通过皮肤吸收。血液在没有内皮衬里的血管内自主流动。鱼类有单环、以静脉为主的循环，心脏有两个腔，一个心房和一个心室，与鳃和体循环串联。从水中到陆地的过渡要求新器官——肺的发育，以及心脏变态为由两个心房和一个心室组成的三腔器官。在两栖动物中，来自肺的动脉血和来自身体的静脉血在心室内混合，这为并行的低压肺循环和体循环提供服务。温血哺乳动物的循环系统进一步发育，代谢率更高，对氧气的需求也更大。这是通过完全分离肺循环和体循环实现的。除了现有的为肺循环服务的心室外，还发展出一个新的腔体，即左心室，为高压动脉循环服务。这两个循环是串联的。鸟类的心肺系统体现了独特的代谢适应能力，可适应较低气压和温度以及相对缺氧的极端条件（Scott，2011）。生理性高热和高血压所反映的高代谢率使鸟类也能克服重力，成为空气生物。（改编自 Furst（2020a），经 Springer-Nature 许可使用。）
量子卡诺循环的数值“精确”模拟
我们基于开放量子动力学理论研究了量子卡诺发动机的效率。该模型包括用于控制等温和等熵过程的子系统以及控制这些过程之间转变的系统-浴 (SB) 相互作用的时间相关外部场。在不同循环频率下，使用这些场下的分层运动方程，在非微扰和非马尔可夫 SB 耦合机制下进行数值模拟。严格评估了应用于整个系统的功和与浴交换的热量。此外，通过将准静态功视为自由能，我们首次计算了量子热力学变量并使用热力学功图分析了模拟结果。对这些图的分析表明，在强 SB 耦合区域，SB 相互作用的场是主要功源，而在其他区域，子系统的场是功源。我们发现，在准静态情况下可实现最大效率，并且效率仅由浴温决定，与 SB 耦合强度无关，这是卡诺定理的数值表现。由 AIP Publishing 独家授权发布。https://doi.org/10.1063/5.0107305
通过计算机丰富 7e 学习循环的效果 - ...
虽然计算机动画有可能帮助学习者理解困难的概念并消除误解，但支持这一说法的研究却很少。这项研究调查了与计算机动画相结合的 7E 教学模式如何影响学生对食物制作和植物生长的概念理解和误解。实验组学习了 7E 学习周期模型 [7E LCM] 和带有计算机动画的 7E LCM [CA]，而对照组学习了传统教学方法。使用两层概念理解多项选择测试和半结构化访谈来收集数据。方差分析显示，在食物制作和生长之前植物概念理解 [FMGPCU 之前] 和误解之前测试分数 [MC 之前] 方面，不同组或性别之间没有显著差异。然而，FMGPCU 后和 MC 后平均分数存在显著差异，带有 CA 的 7E LCM 在提高概念理解和减少误解方面表现出更好的效果。 MANOVA 显示，男女学生在 FMGPCU 和 MC 后的结果之间没有统计学上的显著差异。结论是，与其他教学方法相比，带有 CA 的 7E LCM 可以更有效地增强学生的概念理解并最大限度地减少误解。建议在生物学教学中使用类似的设计。
通过交替循环的完美匹配的最短重新配置
组合重新构造是一个基础研究主题，它阐明了组合（搜索）问题的解决方案空间，并连接了各种概念，例如优化，计数，枚举和采样。以其一般形式，组合重新配置与组合问题的配置空间的特性有关。组合问题的配置空间通常表示为图形，但其大小通常在实例大小中指数。因此，组合重新配置上的算法问题并不是微不足道的，需要新颖的工具才能解决。有关最近的调查，请参见[11，7]。在组合重新配置的研究中遇到了两个基本问题。第一个问题询问在配置空间中两个给定解之间的路径，即两种溶液的可达性。第二个问题询问是否存在两个给定解决方案之间的路径的最短长度。第二个问题通常称为最短的重新构造问题。在本文中，我们重点介绍了对匹配的发现问题，即独立边缘的集合。有几种定义配对的配置空间的方法，其中一些已经在文献中进行了研究[8、9、6、3、2]。我们将在第1.1节中解释它们。我们研究了另一个配对的配置空间，我们称之为交替的路径/循环模型。该模型是由匹配多型匹配的邻接动机，我们将很快看到。参见图1作为示例。在模型中，我们给出了一个未方向且未加权的图G，还有一个整数k≥0。配置空间的顶点集由g的匹配至少至少k组成。G中的两个匹配M和N在配置空间中相邻，并且仅当它们的对称差异M n：=（M n）\（M n）\（M n）是单个路径或循环时。特别是我们对k = |的情况感兴趣。 V（g）| / 2，即完美匹配的重新配置。在这种情况下，模型被简化为交替的循环模型，因为M△N不能有路径。在交替循环模型下，两个完美匹配的可达到性是微不足道的：答案总是肯定的。这是因为两个完美匹配的对称差异总是由顶点 - 局部循环组成。因此，我们专注于交替循环模型下的最短完美匹配重新配置。
CMIP6中陆生碳循环的表示
1不来梅大学，环境物理研究所（IUP），德国，德国2号航空中心（DLR），大气层研究所，德国Oberpfaffenhofen，德国3，工程学，数学和物理科学学院巴黎，索邦大学，CNRS，巴黎，法国5 MET办公室Hadley Center，UK 6国家大气科学中心，英国利兹大学7个国家大气科学中心7 Biogeochemical Signals Separtment
创建一个安全且循环的锂离子电池价值链
随着向低碳流动性的过渡，工业公司越来越需要展示实施彻底而连贯的战略，以应对电池生命周期的环境挑战。一个关键的挑战将是实施低排放的生产，因为目前，活性材料和其他组件是电池价值链中最高的发射密集型步骤。以更全面的方式，电池供应链可追溯性将需要通过跟踪每个电池的寿命旅行来展示可持续的电池管理。
开源人类在循环的BCI研究框架
大脑计算机界面（BCIS）将大脑活动转化为数字命令，以与物理世界互动。该技术在几个应用领域具有巨大的潜力，从医疗应用到娱乐业，并为认知神经科学的基础研究创造了新的条件。当今的BCIS，仅对用户当前心理状态的原油在线分类，而对精神状态的更复杂的解码取决于耗时的offline数据分析。本文通过利用一组分析管道的改进来直接解决此限制，从而为下一代在线BCI铺平了道路。特别是我们引入了一个开放源研究框架，该框架具有模块化和可定制的硬件设计。此框架促进了人类在循环（HIL）模型培训和再训练，实时刺激控制，并使转移学习和云计算用于脑电图（EEG）数据的在线分类。刺激和研究人员的诊断。使用实验室流层标准和Websocket发送消息。实时信号处理和分类以及机器学习模型的培训，由开源Python包装时间频率促进。框架在Linux，MacOS和Windows上运行。虽然在线分析是BCI-HIL框架的主要目标，但可以通过MNE，EEGLAB或FIELDTRIP（例如Python，Matlab和Julia）对EEG数据进行OfflINE分析。本文描述并讨论了人类在BCI研究平台的理想特性。BCI-HIL框架是根据MIT许可发布的，其示例为：bci.lu.se/bci-hil（或at：github.com/bci-hil/bci-hil）。
CMIP6中陆生碳循环的表示
摘要。在气候模型中对碳循环的仿真由于对气候变化的影响很重要，但是在以前的模型中发现了许多弱点。 参与耦合模型对比项目第6阶段（CMIP6）的地球系统模型（ESMS）中土地碳循环表示的改进，包括对碳和ni-trogen周期的互动处理，改善了光合作用的光合作用和土壤水文学。 为了评估这些模型发展对全球碳循环AST的影响，将Earth System模型评估工具（ESMVALTOOL）扩展为比较CO 2-浓度 - 浓度和CO 2发射驱动的历史模拟，从CMIP5和CMIP6和CMIP6与观察数据集进行了比较。 特定的重点是在有和没有交互式陆氮循环的模型中的差异。 超出了CMIP5中光合作用（GPP）的光合作用（GPP），在CMIP6中大部分分析了具有交互式氮循环的参与模型，但保留模型。 这表明包括营养限制的重要性。 模拟叶片区域内（LAI）仍然具有挑战性，并且在CMIP5和CMIP6中均具有较大的模型。 在ESM中，在CMIP5和CMIP6多模型均值中，全球平均土地碳吸收（NET BIOME生产力（NBP））很好地回复了。 但是，这是北半球NBP低估的结果，这是由概论所补偿的在气候模型中对碳循环的仿真由于对气候变化的影响很重要，但是在以前的模型中发现了许多弱点。参与耦合模型对比项目第6阶段（CMIP6）的地球系统模型（ESMS）中土地碳循环表示的改进，包括对碳和ni-trogen周期的互动处理，改善了光合作用的光合作用和土壤水文学。为了评估这些模型发展对全球碳循环AST的影响，将Earth System模型评估工具（ESMVALTOOL）扩展为比较CO 2-浓度 - 浓度和CO 2发射驱动的历史模拟，从CMIP5和CMIP6和CMIP6与观察数据集进行了比较。特定的重点是在有和没有交互式陆氮循环的模型中的差异。超出了CMIP5中光合作用（GPP）的光合作用（GPP），在CMIP6中大部分分析了具有交互式氮循环的参与模型，但保留模型。这表明包括营养限制的重要性。模拟叶片区域内（LAI）仍然具有挑战性，并且在CMIP5和CMIP6中均具有较大的模型。在ESM中，在CMIP5和CMIP6多模型均值中，全球平均土地碳吸收（NET BIOME生产力（NBP））很好地回复了。但是，这是北半球NBP低估的结果，这是由概论所补偿的