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通道和管道中磁流体力学流动的能量稳定性
我们研究了矩形管道中压力驱动层流磁流体动力学流动的能量稳定性，该管道具有横向均匀磁场和电绝缘壁。对于足够强的场，层流速度分布具有均匀的核心和凸起的哈特曼和谢尔克利夫边界层，这些边界层位于垂直和平行于磁场的壁上。该问题通过横向流坐标中的切比雪夫多项式的双重展开进行离散化。临界雷诺数的线性特征值问题取决于流向波数、哈特曼数和纵横比。我们考虑了小纵横比和大纵横比的极限，以便与基于一维基流的稳定性模型进行比较。对于大纵横比，我们发现数值结果与基于准二维近似的结果具有良好的一致性。升力机制在零流向波数极限中占主导地位，并使管道中的临界雷诺数和哈特曼数呈线性依赖关系。小纵横比的管道结果收敛到 Orr 的原始能量稳定性结果，即对平面泊肃叶基流施加展向均匀扰动。我们还研究了特征模态的不同可能对称性以及管道几何中的纯流体动力学情况。
在人工智能时代将缩放到1,000层3D NAND -MEDISEROMER
3D NAND垂直堆栈缩放缩放量主要是在膜沉积和蚀刻方面引起的挑战，这与设备通过功能尺寸减小进行缩放不同。与图案，隔离并连接垂直集成的3D存储器设备，需要难以高纵横比（HAR）蚀刻。通常将孔或沟槽的纵横比定义为深度与孔或沟槽宽度的比率。3D NAND制造中的关键过程包括替代堆栈膜沉积，高纵横比蚀刻和文字线金属化。找到位密度，读写速度，功率，可靠性和成本之间的平衡对于应用至关重要。当我们在结构中添加更多层，并且还有额外的资本支出，随着层的数量增加，增加更多的存储容量变得越来越昂贵。
核工程，设计和Vex Robotics
一个方面不是工程设计过程的技术方面的一部分，而是不可或缺的一部分，它是与团队建设，沟通，领导力，创造力，士气，参加比赛和友谊的互动水平，并以人际交往能力的发展和友谊，这些技能是在下面为我们团队所捕获的。这还包括通过比赛，互动或通过我们的社交媒体帖子获得乐趣。许多此类技能很常见，并在核工程设计过程中申请成功。
Phil 250教学大纲240820大纲
主题与小组中的任何其他学生都不重叠。本文将在AI项目的一个方面。例如，一个学生可能会选择探索算法偏见的潜力，然后考虑减轻这些问题的方法。同一团队中的另一个学生可能会考虑认知科学中的理论问题，例如AI的设计是否正在对心理学或社会学方面进行假设。同一团队中的另一个学生可能会考虑实际的社会影响，例如AI是否以及如何保护医疗隐私。
可抓取的食物和工具在Visual Cortex中引起类似的反应
图1。主要刺激和行为结果。（a）行为任务中使用的48个对象图像和与事件相关的fMRI运行。图像由六种对象类型的8个示例组成：食品，食品工具，其他工具，自我工具，可操作的物体和动物。示例具有两种广泛的长宽比（深色颜色=较高的纵横比；较浅的颜色=较低的纵横比），并且在对象类型之间具有可变的，匹配的方向。（b）针对对象类型三重态任务的组平均RDM和2D MDS解决方案。（c）组的RDM和2D MDS解决方案，用于对象形状三重态任务。对于（b）an（c）Spearman的三重态任务和模型RDMS之间的ρ相关性。* = p <0.05。（d）用于区分工具与可操作对象的三个任务的平均李克特评分的条图。* = p <0.05。错误条是正常的95％CI
人工智能驱动的自主光网络
摘要 随着先进相干技术的部署，光网络中的动态性、复杂性和异构性急剧增加，光交叉连接技术和多样化的网络基础设施对网络运营商的光网络管理和维护提出了巨大挑战。在本文中，我们提出了一种人工智能驱动的自主光网络的“3S”架构，该架构可以帮助光网络“自我感知”网络状态、“自适应”网络控制和“自我管理”网络操作。为了支持这些功能，已经研究了许多人工智能 (AI) 驱动的技术来提高从设备方面到网络方面的灵活性和可靠性。自适应掺铒光纤放大器 (EDFA) 控制是设备方面的一个例子，它根据网络状况提供功率自适应能力。从链路方面，开发了自适应光纤非线性补偿、光监控性能和传输质量估计，以自动监控和缓解与链路相关的信号损伤。从网络方面来看，流量预测和网络状态分析方法提供了自我意识，而人工智能驱动的自动资源分配和网络故障管理则增强了自适应性和自我管理能力。得益于充足的网络管理数据、强大的数据挖掘能力和成熟的计算单元，这些人工智能技术具有巨大的潜力为光网络提供自主功能，包括网络资源调度和网络定制。
能源应用材料（C004523）
简介：能源问题：基本方面、范围、时间框架、挑战理论方面：电化学（还原/氧化、离子电导率、固体电解质界面）、能带图（PN 结、LED、二极管）、材料热行为（热导率、多孔材料、微电子）材料技术方面：电池和氢燃料电池（电极材料、表面改性、存储……）。光伏（材料、结构、串联、抗反射涂层……）、材料热行为（发射率、窗户涂层……）。低功耗计算和功率转换。（LED）照明效率。