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讲座 3 粒子动力学-能量和动量。......
确定当送菜升降机 (a) 以 2.5 m/s 的恒定速度向上移动且 (b) 瞬时速度为 2.5 m/s 且加速度为 1 m/s 2 且方向均为向上时，电动机 M 提供的功率。
对高的粒子混合行为的数值模拟...
粉末材料的混合是许多行业的关键过程，例如药物，食品，农业和冶金。在冶金炼铁过程中，铁矿石烧结物是用于生产液体熔融铁的主要原材料，是通过铁矿石，通量和燃料的混合物在烧结机中生产的。1,2）在烧结之前，铁矿石的罚款应与焦炭和石灰石混合，然后加入水以改善烧结床的渗透性。颗粒的目的是正确控制颗粒的均匀成分和合适的尺寸。3–5）因此，混合效应在肉芽过程中至关重要，该过程决定了组成和粒度分布，从而影响烧结质的质量。6–8）然而，颗粒系统的流动和混合行为已被证明是令人惊讶的复杂现象，这是容器形状的变化，
植物体内粒子轰击（iPB）
摘要 转化是涉及基因组编辑的现代育种技术的关键步骤。体外组织培养和再生的要求阻碍了该技术应用于许多作物物种的具有商业重要性的品种。为了解决这个问题，我们开发了一种简单且可重复的小麦 (Tritticum aestivum L.) 植物内转化方法。我们的植物内粒子轰击 (iPB) 方法利用茎尖分生组织 (SAM) 作为靶组织。SAM 包含一个称为 L2 的表皮下细胞层，生殖细胞后来在花器官发生过程中从中发育而来。iPB 方法还可用于通过瞬时 CRISPR/Cas9 表达或直接递送 CRISPR/Cas9 核糖核蛋白进行基因组编辑。在这篇综述中，我们描述了 iPB 技术，并概述了其在植物转化和基因组编辑中的当前和未来应用。
粒子对撞机市场发展和演变模型
摘要 本文的主要目标——评估科学项目及其经济影响。该评估包括以基本物理对撞机项目为例的经济和技术可行性。方法包括通过自组织神经图在其他技术领域进行结构整合，以及对激进发现及其最近对经济发展的推动力进行文集回顾分析。自组织神经图有助于揭示技术传播和与其他技术整合的隐藏结构相似性。这是一种揭示技术融合到其他行业的能力的新方法。对基本粒子物理学前沿的新技术的整合和出现能力进行了评估。解释了整合问题。这项研究的新颖之处在于将物理属性整合到经济学中，从而为技术发展模式提供了新的解释。进行了风险调整后的净现值评估。本文对世界各地类似项目的比较显示了对撞机项目发展的共同框架和模型。风险调整模型考虑了所研究技术的整合潜力。结合神经图谱所取得的成果和历史回顾得出结论。
粒子大小和Zeta的墨水测量。 ...
墨水是通过在主搅拌器中混合组件来开发的。铣削或研磨是在轻柔的混合操作后进行的，包括添加一个或多个组件。添加表面活性剂会降低表面张力，以使水中所有成分混合。与分散剂一起，表面活性剂还有助于在随后的球或滚筒铣削的步骤中保持分散体。分散剂也可以用于降低研磨所需的机械能。聚合物（例如聚丙烯酸酯，聚氨酯和聚酯）用于获得粘附到底物的最佳“阻断”特征。必须谨慎平衡表面活性剂和聚合物的相对量，因为它们可能会相互作用，这将降低其在保持悬架适用性和颜色强度方面的有效性。
粒子反常规监视最佳实践
尤其是药品或药物的生产，对公众构成了高风险。在生命科学行业中，从事肠胃外，肠或局部药物工业制造的受监管组织每天都参与大量风险缓解策略和实践。2随后，经常审核从事生物制药和其他医疗产品的组织，通过：（i）食品和药物管理局（FDA），（ii）欧洲药品局（EMA）和/或（iii）其他法规当局。这些机构审核了用于医疗（人）和兽医（动物）治疗的产品和物质的生产。
设计干燥的粒子技术方法 -
与口服和肠胃外制剂相比，吸入的配方具有巨大的好处和增强药物治疗作用的潜力，因此具有吸引力。在可用的吸入配方中，用干杯吸入器（DPI）使用的粉末已成为首选选择，因为它们比其他吸入配方具有许多优势。此外，还需要采用粉末技术方法，并用于DPI配方的精致设计。要使用DPI公式提供适当的治疗，应将含有药物的吸入颗粒递送到单个患者肺的适当部位。必不可少的DPI制剂设计指定适合特定疾病的颗粒特性以及必须输送吸入颗粒的肺中的适当位置。本文侧重于设计DPI公式的当前粒子技术方法以及对肺中吸入的孢子的行为和沉积的数值模拟分析。作为将来的视角，从药物粒子技术的角度来看，实验和仿真方法的结合有望提高获得最大肺部递送的能力，并针对单个患者肺中沉积部位。2019年日本粉末技术协会。 由Elsevier B.V.和日本粉末技术协会出版。 这是CC BY-NC-ND许可证（http：// creativecommons。）下的开放访问文章 org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。2019年日本粉末技术协会。由Elsevier B.V.和日本粉末技术协会出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http：// creativecommons。org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
光滑粒子流体动力学的量子算法
我们提出了一种用于光滑粒子流体动力学 (SPH) 方法的量子计算算法。我们使用规范化程序将 SPH 运算符和域离散化编码到量子寄存器中。然后，我们通过量子寄存器的内积执行 SPH 求和。使用一维函数，我们使用高斯和 Wendland 核函数以经典方式测试一维函数的核和以及一阶和二阶导数的方法，并将各种寄存器大小与分析结果进行比较。误差收敛速度在量子比特数上呈指数级增长。我们扩展了该方法以解决流体模拟中常见的一维平流和扩散偏微分方程。这项工作为更通用的 SPH 算法奠定了基础，最终导致在基于门的量子计算机上对复杂工程问题进行高效模拟。
使用混合量子嵌入粒子跟踪数据
摘要。与目前的 LHC 实验综合体相比，CERN 的高亮度大型强子对撞机 (HL-LHC) 的复杂性和数据量将显著增加。因此，由于同时发生的碰撞次数和随之而来的探测器占用率增加，重建粒子轨迹的任务将变得更加复杂。为了识别粒子路径，HEP.TrkX 项目及其后继项目 Exa.TrkX 正在探索图神经网络等机器学习技术。两者都显示出有希望的结果并降低了问题的组合性质。我们团队先前的结果证明了应用量子图神经网络根据探测器的命中重建粒子轨迹的成功尝试。通过在嵌入空间内以有意义的方式表示训练数据，可以获得更高的整体精度。这已通过应用经典 MLP 包含在 Exa.TrkX 项目中。因此，属于不同轨迹的命中对被推开，而属于相同轨迹的命中对则保持靠近。我们探索了包含相对较少量子比特的变分量子电路在嵌入任务中适用于 NISQ 设备的适用性，并展示了初步结果。