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World File Search System物理过程
能力中心能源和热管理
各种程序可用于数学建模和仿真，这些程序根据特定应用程序使用：ComsolMultiphysics®，OpenFoam®，OpenModelica®，MSExcel®。每个程序就要建模的过程，建模复杂性，速度和准确性都提供个人优势和缺点。建模是根据特定应用程序进行的，具体取决于必要的物理过程，例如传热，传质和流量（CFD）或力学。如果需要，这些过程也可以组合模拟以获得所有相关结果。比例尺从微观到宏观水平范围。与实验研究相比，模拟的优势是减少参数变化的物质工作，尤其是时间努力的限制，因此，对发展的快速反馈以及识别最佳参数的可能性。尤其是在复杂模型的情况下，建议（部分）验证，并且可以借助现有的实验室能力来覆盖热表征。
意识经验与量子意识理论
摘要：经验的存在一般是可以接受的，但更难的是说清楚经验是什么以及它是如何发生的。此外，哲学家和学者们一直在谈论与经验有关的心灵和心理活动，而不是物理过程。然而，事实上，自然科学领域中量子物理已经取代了经典牛顿物理学，但人文社会科学领域的学者们仍然在过时的牛顿模型下工作。目前已经有少量研究用量子理论来解释心灵和有意识的经验。本文认为，经验不可能既是物理现象，又是非物理现象。在讨论因果关系和先验同一性时，量子理论可能暗示有意识经验的量子物理性质，人们将因果关系与有意识的经验联系起来，结果就是双重方面理论和心灵/大脑同一性理论将被驳斥。
“ Maiss Mausam”地球科学部
此外，随着气候变化的发展，气氛变得越来越混乱。这会导致现象，例如孤立的大雨事件和局部干旱，从而构成了洪水和干旱的同时挑战。在印度地区，云端爆炸，强烈的雷暴，闪电和野蛮人最不了解。了解这些复杂模式需要深入了解云，云外部，表面和上层大气层，海洋和极地区域内的物理过程。这需要（a）在地面以及整个地球系统（大气，海洋和极地区域）上进行高频观察，并具有改进的空间和垂直分辨率，以有效地监视和记录地球动态系统，以及（b）改善NWP模型从12 km到6 km到6 km的水平分辨率，从而生成了panchayat级别的panchayat级别。
从电池存储系统故障事件的空气羽流建模中学到的经验教训
简介电池储能系统（BES）故障可能会演变为热失控，并随着相关的细胞破裂和脱落而发展。这具有随后的燃烧羽流燃烧点火的可能性。是否有火焰，BESS失败会散发出气体和颗粒到大气中，这些气体可能会顺风移动，并可能通过化学反应或物理过程（例如，在地面或其他表面沉积）进化。此进化也可以称为“命运和跨端口”。所有者和运营商必须实施安全缓解技术和操作方法，以减少故障风险，并执行危险评估和社区风险评估评估，以了解潜在的现场或下风影响的范围。这包括对空气羽流演化的模拟建模。1，2
热带太平洋观测系统（TPO）赤道太平洋...
●计划在2026年至2027年进行Tepex。其初步计划利用了持续的停泊阵列和新的观察技术的主要升级，并以数年的现场建模研究为重点。的目标是更好地了解塑造热带太平洋变异性的过程，并学习如何最大程度地利用持续的观察系统，该系统比时间尺度更长的时间比在强化现场活动中涵盖的过程更长。●在目前缺乏全面的空气交互现场活动的地区，TEPEX的现场观察将使全球研究和运营社区能够解决ENSO预测必不可少的关键物理过程。这将通过改进基本理解和预测模型中这些过程的表示来实现。
过程理论中的综合信息
近年来，Giulio Tononi 及其合作者开发了一套用于研究综合因果行为的工具包，名为综合信息理论 (IIT) [Ton04, OAT14]。该理论最初是作为一种意识的科学理论提出的，其基础是意识起源于大脑中综合的或“整体的”内部动态。更广泛地说，IIT 方法已被用于研究简单信息处理系统中的综合行为，包括自主性 [MKW + 17]、因果关系 [AMHT17]，以及状态分化研究 [MGRT16]。虽然 IIT 背后的原理似乎非常通用，但它通常仅适用于简单、有限的经典物理系统（通常描述为相互作用的“元素”图）。在相关文章 [KT20] 中，本文作者表明 IIT 的核心算法可以得到显著扩展，从而允许人们基于非常广泛的物理系统概念正式定义广义 IIT。在本文中，我们展示了如何用物理过程理论的语言自然地研究 IIT 的关键概念，包括系统、积分和因果关系，物理过程理论在数学上被描述为对称幺半范畴。过程理论带有直观但严谨的图形演算 [Sel11]，使我们能够以图形方式呈现 IIT 的许多方面。特别是，我们展示了如何从任何合适的过程理论出发定义广义 IIT，从而允许我们将 IIT 扩展到新的物理设置。选择经典概率过程理论本质上产生了 [OAT14] 意义上的 IIT 3.0。相反，从量子过程理论出发，可以得到 Zanardi、Tomka 和 Venuti [ZTV18] 定义的量子集成信息理论的一个版本，这是本研究的主要动机。这里我们只概述了分类视角在 IIT 等理论中的应用。未来还有很大的发展空间，可以开展更丰富的研究
马里西部近海栖息地条例评估
表 4.5.4：需要纳入 RIAA 的海洋哺乳动物 SAC......................................................................................................... 33 表 4.5.5：需要评估 RIAA 中的影响......................................................................................................................... 35 表 4.5.6：需要纳入 RIAA 的栖息地 SAC......................................................................................................... 38 表 4.6.1：已确定 LSE 的欧洲地点和合格特征......................................................................................... 39 表 5.2.1：与评估对 SPA 的影响相关的设计范围参数......................................................................................... 42 表 5.2.2：与评估对海洋哺乳动物 SAC 的影响相关的设计范围参数......................................................................................................................... 43 表 5.2.3：与评估对 SAC 栖息地特征的影响相关的设计范围参数......................................................................................................................... 44 表5.3.1：嵌入式措施 – 鸟类学 ...................................................................................................... 45 表 5.3.2：与海洋哺乳动物有关的嵌入式缓解措施 ...................................................................... 46 表 5.3.3：嵌入式措施 – 物理过程和水质 ......................................................................
通过量子计算揭示 H2O@C60 内富勒烯对称性破缺的起源
近年来，人们通过巧妙的路线/方法合成了分子内富勒烯，即将几种低质量分子（如 H2、HD、HF、H2O、CH4）封装在富勒烯笼内，这些方法涉及复杂的化学和物理过程，如被称为分子手术的多步有机合成程序。[1–7] 人们随后利用各种光谱技术对这种轻分子内富勒烯进行了研究，例如红外/远红外 (IR/FIR)、非弹性中子散射 (INS)、核磁共振 (NMR)、X 射线衍射，发现它们表现出独特和非常规的性质，因为捕获分子动力学具有高度量子性，特别是在低温实验条件下的证据。[3,8–16] 此外，其中一些物质也因潜在的长期应用而受到关注
用于工业控制系统入侵检测的机器学习：应用、挑战和建议
机器学习方法正被用于设计能够抵御网络攻击的工业控制系统。此类方法主要关注两个领域：使用通过网络数据包获取的信息在网络级别检测入侵，以及使用代表系统物理行为的数据在物理过程级别检测异常。本调查重点关注用于入侵和异常检测的四种机器学习方法，即监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。精心挑选、分析了公共领域中可用的文献，并将其放置在 7 维空间中，以便于比较。调查针对研究人员、学生和从业人员。确定了使用这些方法所面临的挑战和研究差距，并提出了填补这些差距的建议。