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与 CATL（全球最大的动力电池公司）共同开发... - IEST
NCMA-3在粉末状态下的电导率远小于前两个样品，但三个电极之间差别不大，这可能与电极中添加了导电剂有关，减少了在粉末状态下检测到的差别。
地图集文档
搜索使用140 fb - 1在√𝑠= 13 = 13 TEV的proton-Proton碰撞中，搜索在辐射量激量激量仪中腐烂的中性长颗粒（LLP）。分析由三个通道组成。第一个目标配对生产的LLP，其中至少一个LLP的产生具有足够低的增强，以至于其衰减产物可以作为单独的喷气机解析。第二和第三通道的目标LLP分别与衰减衰变的𝑊或𝑍玻色子相关。在每个通道中，不同的搜索区域针对不同的运动学制度，以涵盖广泛的LLP质量假设和模型。没有观察到相对于背景预测的事件过多。higgs玻色子分支分支到成对的一对大于1％的强烈衰减中性LLP，在95％的置信度下排除在95％的置信度下，适当的衰减长度在30 cm至4.5 m的适当范围内，这取决于LLP质量，这取决于LLP质量，这是先前搜索的Hadronic Caloremeter搜索量的三个因素。与横截面高于0.1 pb的𝑍玻色子相关的长寿命深光子的产生被排除在20 cm至50 m的范围内的深色光子平均衰减长度，从而通过数量级提高了先前的Atlas结果。最后，Atlas首次对长期的光轴轴向粒子模型进行了探测，生产横截面高于0.1 Pb，在0.1 mm至10 m范围内排除了0.1 Pb。
使用MATLAB，COMSOL和PYTHON等软件的数学建模和仿真
本研究探讨了MATLAB，COMSOL和PYTHON在精确工程中数学建模和模拟中的应用。这些工具在处理各种工程挑战（从控制系统到多物理模拟和自定义算法开发）方面的优势进行了分析。该研究还研究了人工智能（AI）的作用，在通过自动编码，提供概念解释和协助模型结构来支持数学建模任务中的作用。通过比较计算性能，准确性和可用性，该研究旨在确定适合不同模拟类型的最佳软件，例如热流体动力学和结构分析。调查结果强调了选择合适的软件来优化计算资源，验证模型并实现可靠，有效的仿真的重要性。本研究为弥合理论模型和实际应用之间的差距，提高生产率并促进精确工程的创新而贡献了实用指南。
人类细胞图谱的计算技术
当研究人员收集单细胞数据并将其细化为细胞图谱时，一项关键任务是对每种细胞类型进行表征和标记或注释。“这通常是一项非常耗时、繁重的任务，只有少数生物学专家才能完成，”计算生物学家、麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所 HCA 细胞注释平台负责人 Evan Biederstedt 说。研究人员已经开发了几种自动标记细胞的程序，但这些工具并不总是能得出相同的答案。popV 就是个例子。它的功能简单但功能强大：它将八种自动细胞注释工具整合到一个平台中，并且可以在有更多工具可用时添加 1 。“这是一个加速工具，”联合开发者、加州大学伯克利分校的计算生物学家 Can Ergen 说。拥有新鲜生成的单细胞 RNA 测序数据的研究人员可以将其加载到 popV 中，八种方法中的每一种都会对细胞身份进行“投票”——因此该工具的全名是 popular Vote。对于任何给定的细胞，用户可以检查所有八种注释是否一致，或者对可能的身份是否存在分歧投票。如果这些方法对某种细胞类型的判定一致，研究人员就可以对其身份充满信心；如果存在分歧，可能就没那么自信了。为了量化这一点，popV 提供了“不确定性分数”，以便用户知道在其鉴定中可以给予多大信任度。“这真的很酷，”Regev 说。PopV 使用来自 Tabula Sapiens 的数据进行训练，Tabula Sapiens 是一张人类细胞图谱，涵盖了近 500,000 个细胞，代表了 15 个人的 24 个器官。研究人员随后在来自人类肺细胞图谱 2 的数据库上对其进行了测试；根据最终论文，popV 的预测与大多数注释一致，比任何单个计算注释器都更准确。Biederstedt 计划将 popV 整合到 HCA 细胞注释平台用户界面中，科学家将能够在对细胞类型进行分类时查看 popV 的预测。“它确实让社区更接近自动细胞注释的梦想，并将极大地帮助研究人员，”他说。一旦研究人员发现了一种有趣的细胞类型或状态，他们可能会想知道它还会出现在哪里。Regev 和她的同事开发了 SCimilarity 来回答这个问题。该软件可以获取感兴趣的细胞概况
使用 MATLAB 中的 QSS 和 ADVISOR TOOLBOX 进行 EV 建模
使用 QSS 工具箱在 MATLAB 中进行 EV 建模 为了在 matlab 中建模，我们需要指定我们要设计的车辆的一些参数。
ARCS®基金会亚特兰大学者年鉴ARCS®基金会亚特兰大学者年鉴
Arcs基金会亚特兰大分会成立于1992年。亚特兰大弧基金会的愿景是为将改变世界的STEM学者提供资金。我们对每个学者的支持是我们的信念，即每个学者都拥有更美好的未来的希望。ARCS基金会学者奖是不受限制的，这些资金使我们的学者能够进行研究，从而有可能解决当今的挑战。这是Arcs基金会为我们的捐助者提供的机会，这是改变世界的机会。
使用机器学习搜索Atlas数据中的新物理现象
这项工作的目的是探索机器学习工具在分析与新物理学相关的数据中的潜力，特别是超出标准模型。在数据集分析中也给出了一些基本概念，因为它也构成了这项工作的重要组成部分。该项目遵循一种结构化方法，首先是对在虚拟环境中获得的超出标准模型过程的ATLAS开放数据分析Z'→TT进行检查。分析数据被转换为逗号分隔值（CSV）文件，以在Python笔记本中处理。一旦以这种格式进行数据，就会开发代码以重新创建虚拟机中观察到的相同图。要建立一个神经网络，重要的是要首先不明显哪些变量表现出很强的相关性。然后将CSV文件中的数据分为三个相等的组分开：一个用于培训，一个用于验证，另一个用于均等的测试。通过应用监督的机器学习技术，神经网络被开发，即E ff可以分辨地区分信号和背景。
ATLAS 文档
大部分对暗物质 (DM) 的实验研究都集中在弱相互作用大质量粒子 (WIMP) 上，这种粒子与标准模型 (SM) 粒子直接相互作用，其强度与弱相互作用相当。然而，无论是直接 [ 1 – 9 ] 还是间接探测实验 [ 10 ]，对类 WIMP 暗物质的限制都越来越严格。WIMP 范式的一个引人注目的替代方案是，DM 粒子属于“暗区”(DS)，它在标准模型规范群下是中性的，并且只通过一个或多个标准模型以外的介质粒子与标准模型相互作用 [ 11 – 15 ]。如果介质衰变为 DS 粒子在运动学上是被禁止的，它衰变回标准模型粒子将被标准模型和介质之间的小耦合所抑制，从而产生潜在的宏观固有衰变长度（𝑐𝜏 ≳ 100 𝜇 米）。这些所谓的长寿命粒子（LLP）也在介体粒子通过高维算符与标准模型耦合的场景中被预测，例如在以类轴粒子（ALP）为特征的模型中[ 16 ， 17 ]。
CATL 迈向 BESS 生命周期耐久性之路
振动试验（Masterbox） 连接器连接强度试验（冷却装置） 电气插件插入、拔出次数测试 温度冲击试验（UPS/冷却系统） 高温老化试验（UPS/冷却系统） 高温浮充电试验（UPS） 等