2021 年 2 月,一场严重的冬季风暴过后,德克萨斯州经历了一波停电,导致 400 多万德克萨斯州人没有暖气和电力,全州数百人死亡。冬季风暴 Uri 造成的停电使能源弹性成为美国人关注的焦点,因为我们亲眼目睹了在气候变化未得到缓解的情况下基础设施薄弱所带来的后果。随着像 Uri 这样的极端天气事件发生频率增加,我们可以预计,在 2022 年中期选举前,这将继续成为一个热门话题。民主党利用这种情况来凸显共和党的失败,并正在推动一项充满基础设施投资和气候法规的议程。另一方面,共和党人则处于守势,一再保证电网现在是安全的,能够抵御冬季天气,无视针对他们的攻击,而是专注于他们通过的电网防冬立法。
摘要。由于摩尔定律随后的衰落,每个人都在寻找一种推动计算技术进一步发展的方法。神经形态计算是我们接近下一代计算机技术的一种方式。神经形态芯片一直是当前的热门话题,因为它涉及多种策略来制定给定的信息,不仅可以做出特定的决定,还可以修改网络以记忆信息并更有效地完成工作。随着时间的推移,VLSI 力学的进步以及对神经形态计算的进一步研究和开发,导致神经形态工程在应用中的能力和能力稳步增长。这些芯片执行复杂的任务,例如图像识别、导航和解决问题。在本文中,我们介绍了神经形态计算的历史、需求、功能、当前项目、它们的主要特征以及神经形态计算的技术能力。
IRACM的新颖性依赖于研究培训的教学方法:除了S1期间的经典班级(请参阅计划结构中的绿细胞),专门用于化学的主要领域(有机,无机,光谱,光谱等),学生还将逐渐沉浸在我们的实验室中。从S1到S4,学生将拥有“综合研究类别”(请参阅程序结构中的黄色细胞),特别关注:智能机构材料,纳米医学晚期催化过程中的胶体分散体,化学模型的可视化(化学建模和短暂性光谱)。此外,将通过MOOC课程,多学科或工业项目(S2)和实验室项目I和II(S3和S4)来鼓励学生的自主权和倡议。最后,全球专家将举办高级课程和研讨会,介绍诸如化学和其他21世纪热门话题之类的主题。
鼓励思想多元化:多元化和包容性是当今几乎每个工作场所的热门话题。公司和其他组织表示他们希望促进多元化和包容性。一些公司在培训和意识计划上投入了大量的时间和金钱。许多公司有意识地、而且往往是广为人知地努力提拔和招募来自不同背景的个人。然而,大多数组织并没有真正倾听这些人提出的不同观点和想法。这是一种遗憾,因为倾听不同的观点是做出正确决策的关键之一。最好的想法如果从未被听到,就无法取胜。这就是为什么 Red Team Coaching 包含一系列旨在帮助您的客户从整个团队中提出想法和见解的技术——因为正如我们的 D&I 实践负责人 Ellie Cloke 喜欢说的那样,“没有包容性的多元化是一种妄想。”
在EDR,我们总是想知道“为什么?”。“这是一个机会吗?在这里工作吗?我们将如何实现它?”有时,我们通过研究发现机会,而其他人则在与正确的,聪明的人的讨论和偶然会议上向我们揭示了机会,他们也问“为什么?”并已经超越了今天,出于许多原因和所有观点,电子车辆(EV)和电池是一个热门话题 - 从个人车辆到卡车,火车和其他运输方式,以及考虑涉及的资源,组件,机制和流程时。和里贾纳。全球电动汽车和电池制造业的全球领导者的关注进入了更大的里贾纳地区,并引起了讨论,探索和持续的考虑。此外,他们对我们的兴趣鼓励我们对它们及其行业感兴趣。本报告是我们好奇心引起的最初利益的结果,并受到公司,研究和其他领导者的知识的支持。本报告有助于确定电动汽车的可能性及其机会,我们希望鼓励其他人也会问“为什么?”
通过指南®-心力衰竭是美国心脏协会的协作质量改进计划,该计划旨在提高对住院患者心力衰竭的患者的依从性。注册表有助于输入和监视心力衰竭患者数据的机会。指标在住院,二级预防策略,出院和后续护理方面进行了跟踪。此外,通过我们最新平台的创意报告功能,团队可以优化其质量改进活动。超级用户帐户可用于卫生系统质量的员工,以监视所有附属站点的性能,以允许整个系统中的高质量计划。美国心脏协会通过指南平台与知识渊博的质量改进顾问团队一起支持GET。我们的客户的附加价值正在进行的虚拟教育,其中包括指导驱动的护理,当前的热门话题,模型共享,专家顾问小组等等!
●与技术合作伙伴紧密合作以进行温室气体会计;方案规划;并使用国际能源机构和其他合适的运输建模进行详细详细的1.5°C途径分析。●有助于确保排放途径的基本假设,碳预算和方法论基础完全统一。●准备报告和演示文稿总结运输数据和分析结果。●协助技术合作伙伴和SBTI运输领导者在专业咨询小组(EAG)会议之后选拔运输标准。●协助审查和创建EAG演示文稿。包括数据分析,运输建模方案计划以及EAG会议的“热门话题”信息。●协助对技术委员会的任何反馈和有关标准草案的公众咨询。●协助为已发表标准的内部SBTI利益相关者和外部方面开发培训材料。
尽管有一些经验方法可以预测表面沉降,但理论分析很少见,而且初步[1-4]。修改的经验啄式公式用于预测水丰富的沙质鹅卵石地层中的表面沉降[5]。lu等。[6]提出了一个基于表面沉降的大量观察数据的高斯函数模型,该模型可以描述表面沉降的几何形状。基于Mair的理论,Yang等。 [7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法,而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。 所有经验方法都有明显的局限性,它们需要所有难以获得的隧道条件。 尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11],但没有明确的成功,这是极其困难的。 通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14],但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。 大数据理论和机器学习成为一个热门话题,因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。 尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22],但机器学习方法不是隧道过程的选择方法,因为丢失的数据使实时预测不可能。基于Mair的理论,Yang等。[7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法,而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。所有经验方法都有明显的局限性,它们需要所有难以获得的隧道条件。尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11],但没有明确的成功,这是极其困难的。通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14],但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。大数据理论和机器学习成为一个热门话题,因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22],但机器学习方法不是隧道过程的选择方法,因为丢失的数据使实时预测不可能。
宏观系统的热力学是一种可追溯到19世纪的封闭理论。随着介观和纳米物理的发展,应制定基于量子力学的小型系统的热力学。 的确,在过去的几年中,这个热门话题不仅引起了人们的关注,这不仅是一种基本理论,而且还引起了其在构建小型热发动机,纳米机器[1]和分子电动机[2]中的应用。 由于小型系统(几乎)总是表现出quan tum特征,因此在开放量子系统中面临着过程的非平凡问题[3,4]。 作为统计力学是“原子世界与物体世界之间的桥梁” [3] [3]设计任何设备的“构建块”本质上是基于自然的量子性能,因此面临着高度非平凡的量子不可逆性的问题。 在本文中,我们将注意力限制在非常稳定的系统的特定特性上:基于非渗透材料的传播量子的热流[5]。 量子位在不同温度下耦合到两个无准热库。 很明显,任何使用热能流动的任何热发动机或任何其他用来运行的是热电导的阶段。随着介观和纳米物理的发展,应制定基于量子力学的小型系统的热力学。的确,在过去的几年中,这个热门话题不仅引起了人们的关注,这不仅是一种基本理论,而且还引起了其在构建小型热发动机,纳米机器[1]和分子电动机[2]中的应用。由于小型系统(几乎)总是表现出quan tum特征,因此在开放量子系统中面临着过程的非平凡问题[3,4]。作为统计力学是“原子世界与物体世界之间的桥梁” [3] [3]设计任何设备的“构建块”本质上是基于自然的量子性能,因此面临着高度非平凡的量子不可逆性的问题。在本文中,我们将注意力限制在非常稳定的系统的特定特性上:基于非渗透材料的传播量子的热流[5]。量子位在不同温度下耦合到两个无准热库。很明显,任何使用热能流动的任何热发动机或任何其他用来运行的是热电导的阶段。
空中和太空雷达在民用和军事用途中发挥着重要作用。有许多应用,例如地球观测、监视等。高性能杂波抑制是许多此类雷达系统的重要组成部分。时空自适应处理 (STAP) 已成为杂波抑制应用的热门话题。虽然对于大多数移动目标指示 (MTI) 雷达,其他应用也用于杂波抑制。本硕士论文分析了用于机载雷达应用的双天线配置的 STAP。第一种配置基于辅助天线,第二种配置基于称为离散长球面序列 (DPSS) 的多锥化方法。本文表明,这两种天线配置都是 STAP 应用的有效选择。虽然后一种配置 DPSS 通常具有更高的杂波抑制性能。但是,DPSS 配置的一个问题似乎是该配置存在根本限制。本文简要讨论了这些限制,但在实施 DPSS 配置之前还需要做更多的工作。
