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电磁瞬态和动态建模与...
图 V.17：（a）两级二象限直流-直流斩波器（b）斩波器的子拓扑................................................................................................................................84
通过几年的核心瞬态吸收光谱
使用镍的几秒极端紫外线（XUV）瞬态吸收光谱在镍M 2、3边缘进行镍中光激发载体动力学的直接测量。可以观察到，可以通过高斯拓宽（σ）和地面吸收光谱的高斯拓宽（σ）和红移（ωs）来描述光激发镍的核心水平吸收线形状。理论预测，实验结果证明，在初始快速载体热化后，电子温度升高（t）与高斯拓宽因子σ呈线性成正比，从而提供了电子温度松弛的定量实时跟踪。测量结果揭示了50 nm厚的多晶镍纤维的电子冷却时间，为640±80 fs。使用热热载体，光谱红移与电子温度变化ωs∝T 1具有幂律关系。5。通过载流子散射的快速电子热化伴随并遵循标称的4-FS光激发脉冲，直到载体达到二硫代平衡为止。与<6 FS仪器响应函数结合在一起，从在不同泵浦流动下获取的实验数据中估算了从34 fs到13 fs的载体热化时间，并且观察到电子热化时间随着泵的增加而降低。该研究提供了一个初始示例，即用XUV光实时测量金属中的电子温度和热化，并为在具有核心水平吸收光谱的金属中进一步研究光诱导的相变和载体传输的基础。
人工智能的瞬态信息适应
大型项目越来越多地在复杂的环境中运行，同时利用一系列复杂的数据点，需要精确的分析才能准确控制和干预，以减轻可能的项目失败。再加上在变革项目中越来越依赖新的信息系统和流程，全球 90% 的大型项目未能实现其计划目标。在颠覆性技术创新的背景下，人们对人工智能 (AI) 概念重新产生兴趣，旨在通过项目生命周期增强项目经理的认知能力并提高项目卓越性。然而，尽管人们的兴趣日益浓厚，但对于项目经理在复杂环境中利用人工智能提高认知负荷的能力，经验见解仍然有限。因此，本研究采用探索性顺序线性混合方法来解决复杂项目中人工智能的瞬时适应性以及对认知负荷增强的影响的未解决的经验问题。通过对领域专家进行半结构化访谈得出的初步主题发现表明，为了利用人工智能技术和流程随着时间的推移可持续地增强复杂数据的认知负荷，项目经理需要提高知识水平并获取相关技术，这些技术可以调解复杂项目中的数据流程，但同样反映不同项目阶段的应用。这些初步发现支持进一步的假设检验，即通过一项更大规模的定量研究结合结构方程模型来检验人工智能与项目经理在复杂环境中的项目数据认知负荷之间的关系。关键词：瞬态信息、适应性、人工智能、人工智能、可持续、数据流程、复杂项目、项目管理、项目失败、项目成功、认知负荷、大型项目、智能系统、驾驶舱设计、大型项目。引用本文 Dacre, N., Kockum, F., & Senyo, PK.(2020)。人工智能的瞬态信息适应：面向复杂项目中的可持续数据处理。英国管理学院，英国曼彻斯特。https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3813559
瞬态热流分析的电模拟方法
人们经常要求使用建筑结构部件的耐火性能来预测或估计未经测试的结构的耐火性能。在某些情况下，有用的估计可能基于可用的数据。然而，在大多数情况下，最终结果气候的质量在很大程度上取决于评估人员对问题的经验和感觉。为了帮助更准确地做出此类估计，该局设计并建造了一个电子设备，用于进行必要的计算。对建筑物的各个部分进行了耐火测试，以确定建筑物在火灾影响下的适用性。虽然机械行为可能经常限制该结构在这方面的实用性，但通常情况下，热传输是决定其耐火能力的关键因素。此类测试 [1] 1 中使用的装置要求在炉内封闭结构中应用与标准火灾暴露相对应的时变温度函数。该程序还允许通过辐射和对流从样品未暴露部分发生热损失。这些条件使得使用分析方法解决传热方程变得不切实际。因此，使用一些高速近似方法来计算暴露于火中的结构的热行为似乎是可取的。人们考虑使用数字和传统模拟计算机，并取得了一定程度的成功，近似地解决了这些问题。然而，似乎使用热电路和电路之间的直接类比可能会在解决问题时提供更大的灵活性，并简化“编码”。该设备的构造与 Lawson & McGuire [2] 开发的设备有些相似。这直接利用了电气和热电路之间的类比，而不需要大量组装电子机械操作器或单元
激光诱导瞬态各向异性和大振幅...
借助光，人们可以找到耗散最小的机制来影响磁化。[1] 在这方面，亚铁磁材料迄今为止对超快激光激发表现出最显著的响应，首先是用单个 40 飞秒激光脉冲观察到金属亚铁磁合金 GdFeCo 中的磁化转换。[2] 已证明该机制是通过激光诱导加热后的强非平衡瞬态铁磁相 [3] 进行的。[4] 后来，通过光诱导磁各向异性变化，在介电亚铁磁体中实现了磁位的非热光学记录机制。[5] 最近，人们发现这种亚铁磁性电介质还能实现一种新颖的热辅助磁记录 (HAMR) 机制，[6,7] 它不需要像 GdFeCo 那样几乎完全退磁，而是依赖于磁各向异性的温度依赖性。 [8] 这就提出了一个问题：磁各向异性的超快变化是否也会在金属亚铁磁体中发挥作用。然而，尽管人们对金属亚铁磁体的研究兴趣浓厚，但尚未讨论磁各向异性超快动力学导致的磁化动力学和最终的磁切换。在这里，为了研究磁各向异性的温度依赖性在金属亚铁磁体的激光诱导磁化动力学中的作用，我们考虑了亚铁磁 Gd/FeCo 多层。在过去的几年中，人们研究了激光诱导的稀土过渡金属 (RE-TM) 多层异质结构现象，并将其与合金进行了比较，主要关注全光切换。 [9–13] 在这方面，多层膜与合金相比最大的区别在于，由于 RE-TM 接触面积减小，且被限制在界面上，因此稀土和过渡金属自旋之间的有效反铁磁交换相互作用较弱。一个较少暴露的方面是结构各向异性对磁各向异性的影响，这种影响是由各向同性合金的层状排列引起的。也就是说，当界面处的对称性被破坏时，结构可以获得对磁各向异性的额外和可控贡献。[14,15] 通过对磁场和泵浦通量进行泵浦探测磁光测量，我们发现我们的多层膜中的激光诱导动力学与已知的
预测高建筑物上的瞬态风压...
摘要在过去十年中，机器学习（ML）对风工程应用引起了极大的兴趣。先前基于机器学习的高层建筑物的基于机器学习的研究主要仅限于时间史或静态压力，而无需考虑空间坐标系。ML模型需要预测空间分布和瞬态风流，以设计风敏的高建筑物。因此，利用三维（3D）空间坐标系统，本研究采用ML来预测高建筑物上的瞬态风压。通过计算流体动态模拟获得了建筑物表面上的瞬态压力数据，这些模拟使用风洞数据验证。选择了极端梯度提升（XGB）模型作为机器学习模型，并且在训练和测试中都获得了良好的预测准确性。此外，在建筑物表面上，XGB模型已经很好地预测了诸如流动分离和陡峭压力梯度之类的独特流动现象。因此，这项工作演示了如何使用机器学习来预测高大建筑物的风负载并捕获重要的流动特征。
刺猬激活通过瞬态克隆能力
简介生长板 - 位于长骨边缘的薄盘状软骨 - 为产后骨骼生长提供了主要驱动力（1）。从结构上讲，生长板由3个形态学 - 静止，增殖和肥厚的区域组成，具有具有克隆起源的软骨细胞的特征柱（2，3）。生长板是内侧软骨骨形成的必不可少的结构，该过程逐渐被骨骼逐渐取代（1，2）。位于产后生长板顶部的静息区载有慢循环软骨细胞，表达甲状旁腺激素相关蛋白（PTHRP）（4），该蛋白（4）提供了生长板中所有其他软骨细胞的来源。这些“静止”的软骨细胞通过不对称分裂进入细胞周期，成为增殖的软骨细胞，分化为表达印度刺猬（IHH）的有丝虫后自生型前软骨细胞（IHH），变成肥大的软骨细胞的生长板和死亡的骨骼或因素而变成骨的底部或因素而变成骨的底部或因素而转变为骨的底部，因为主要海绵中的成骨细胞。
金属 - 有机络合物的瞬态自组装
汽车行业在过去100年中经历了快速发展，并为人们的生活带来了极大的便利。1然而，全球电动汽车（电动汽车）无疑是解决环境问题增加的解决方案，2随着高能量密度，低成本和耐用的储能系统的发展，一个关键的推动剂。电动汽车的早期电池技术包括铅酸和镍金属氢化物化学，以及诸如氢燃料电池和超级电容器之类的技术。3然而，锂离子电池（LIBS）是电动汽车的当前首选技术。在这里，常见的阴极化学分配包括氧化锂（LCO），氧化锰锂（LMO），磷酸锂（LFP），锂镍钴氧化铝（NCA）和锂镍 - 锰镍 - 锰 - 少量氧化物（NMC），并有效地相比之下。电池化学。由于用法依赖性降解和LIB的不稳定性，在某些操作窗口之外，实时嵌入电池管理系统（BMS）对于维持安全性和可靠性至关重要。4 BMS的关键目标是监视关键状态，最小化降解状态，5个平衡单元6并检测故障。7 LIB中的研究和开发传统上专注于多个长度尺度的电极和电解质开发，但是8将这些见解与BMS的设计联系起来仍然是迫切的需求。9电荷状态（SOC）10是关键状态之一，表示细胞中的剩余能力，而状态为