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在具有活化能和粘性耗散的多孔培养基中，分析MHD生物学感染的眼环流体流在直立的锥体/板表面上
摘要：在热量和传质应用领域，非牛顿流体被认为起着非常重要的作用。本研究检查了可渗透锥和板上在可渗透锥和板上的磁性水力动力学（MHD）生物感染的眼环流体流动，考虑到粘性耗散（0.3≤EC≤0.7），均匀的热源/水槽（-0.1≤q0 q0≤0.1），以及激活能量（-0.1≤q0 q0≤0.1），激活能量（−1 ucivation usitation（-1）。这项研究的主要重点是检查MHD和孔隙率如何影响微生物的流体中的热量和传质。相似性转换（ST）将非线性偏微分方程（PDE）更改为普通微分方程（ODE）。凯勒盒（KB）有限差方法求解了这些方程。我们的发现表明，添加MHD（0.5≤M≤0.9）和孔隙率（0.3≤γ≤0.7）效应可改善微生物扩散，从而提高质量和传热速率。我们将发现与先前研究的比较表明它们是可靠的。
气候建模的量子计算的机会和挑战
根据政府间气候变化（IPCC）第六次评估报告（Masson-Delmotte等，2021）的说法，全球每个地区的每个地区都已经感觉到人类引起的气候变化的影响（Eyring等人，2021a）。迫切需要更好的气候模型，以使区域预测成为可能，从而可以在缓解和适应方面进行更精确的努力（Shokri等，2022）。气候模型确实会随着每一代的变化（Bock等，2020），与观测值相比，系统偏见仍然是由于模型的水平分辨率有限，通常是数十公里（Eyring等人，2021b）。水平分辨率几公里的模型可以明确表示深度对流和其他动态效应（Hohenegger等，2020），从而减轻了许多偏见（Sherwood等，2014），但计算成本很高。即使考虑到计算能力的预期增加（Ferreira da Silva等，2024; Stevens等，2024），理想的混合ESM的层次结构，结合了机器学习（ML）方法和物理建模，还将继续被要求（Eyring等，2024B）。因此，必须利用新技术来改善和加速气候模型。量子计算机提供了替代计算范式，并且在过去几年中看到了巨大进展，请参见图1。量子硬件的大小和质量正在稳步增加，以及拟议中的量子数量的数量（Sevilla和Riedel，2020），并且一些声称已经实现了量子至上的实验（Lau等人，2022年）。在算法方面，生长 -
地球虚拟化引擎（EVE）|半人马座
Stevens，B。Orcid：https：//orcid.org/0000-3795-3795-0475，Adami，Adami，Ali，Anzt，H.，Aslan，H.，Aslan，Z.，Attinger，S.，S.，S.，S.，S.，S. https: ORCID: https://orcid.org/0000-0000-0002-4366- 3088, Cao, J., Castet, C., Cheng, Y. ORCID: https://orcid.org, Crewell, S. ORCID: https://orcid.org/0000-0000- ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1240-1368，Eyring，V。Orcid：orcid：orcid：https：//orcid.org/000000-0003-0644-7164 https://orcid.org/0000-0002-8615-5702，Freer，O。Orcid：https：6010-6638，Goldfarb，D.，Grieger，J.Orcid：
FESI DOCUMENT A5 房间声学 - Arau Acustica
定向理论众所周知，如果房间的吸声分布不均匀，Sabine 或 Eyring 公式将出现严重错误。然后，为了预测具有非均匀吸声分布的房间的混响时间，必须使用其他公式。已经开发了一些对经典理论进行修正的公式：Fitzroy (1959)、Arau (1988)、Tohyhama (1995)、Neubauer (2000)、Nilsson (EN 12354-6)。不幸的是，即使实际问题非常普遍（例如：教室仅在天花板有吸声，办公室在天花板和地板上有吸声），也很难推荐其中一个公式用于一般用途。一些研究表明，根据使用的公式，结果会有很大差异。但这些研究是针对不同的房间和情况进行的，很难比较结果以给出建议。
NASA地球交换全球每日缩小预测（NEX-GDDP-CMIP6）
NEX-GDDP-CMIP6数据集由源自耦合模型对比计划阶段6（CMIP6）进行的一般循环模型（GCM）得出的全局降低气候场景（GCM）[Eyring等。2016]以及四个“ 1”温室气体排放场景，称为共享社会经济途径（SSP）[O'Neill等。2016; Meinshausen等。2020]。CMIP6 GCM运行是为了支持政府间气候变化小组（IPCC AR6）的第六次评估报告。此数据集包括从方案模型运行的缩小投影[O'Neill等。2016; Tebaldi等。2021]每日场景通过地球系统网格联合会产生和分布。该数据集的目的是提供一组全球，高分辨率，偏见的气候变化预测，可用于评估气候变化对对较小规模的气候梯度敏感的过程的影响以及当地地形对气候条件的影响。
文化景观报告指南
本指南的发展和生产从许多人的参与中受益。从1994年开始，为了为指南提供全面的范围，在华盛顿特区举行了一个研讨会。来自国家公园管理局内外的专业人员在准备文化景观报告方面有经验参加研讨会。这些人包括Randy Biallas和Lisa Sasser，公园历史结构和文化景观计划；查尔斯·伯恩鲍姆（Charles Birnbaum），遗产预设服务计划；史蒂夫·伯恩斯，保罗·克洛伊德，琼·德格拉夫，莫琳·约瑟夫和丹佛服务中心的海伦·斯塔尔；吉尔·考利（Jill Cowley），西南支持办公室；乔治·库里（George Curry），纽约州立大学锡拉丘兹（Syracuse）； Shaun Eyring，Chesapeake支持办公室，佐治亚大学Ian Firth，Hank Florence，Columbia Cascades支持办公室，Mary Hughes，中西部支持办公室；露西·劳斯（Lucy Lawliss），东南支持办公室；罗伯特·梅尔尼克（Robert Melnick），俄勒冈大学； Olmsted景观保存中心Nora Mitchell；国家资本支持办公室Darwina Neal；帕特里夏·奥唐奈（Patricia O'Donnell），陆地上； Marion Pressley，Pressley and Associates；和Cynthia Zaitzevsky。
冰表面自由基-自由基化学的量子力学模拟
星际复杂有机分子 (iCOM) 的形成是天体化学中的热门话题。试图重现观测结果的主要范例之一是假设 iCOM 是在覆盖星际尘埃颗粒的冰幔上由于自由基 - 自由基偶联反应而形成的。我们通过计算量子力学方法研究冰表面上 iCOM 的形成。具体来说，我们研究了涉及 CH 3 + X 体系 (X = NH 2 、CH 3 、HCO、CH 3 O、CH 2 OH) 和 HCO + Y (Y = HCO、CH 3 O、CH 2 OH) 以及 CH 2 OH + CH 2 OH 和 CH 3 O + CH 3 O 体系的偶联和直接氢提取反应。我们利用密度泛函理论计算了两个冰水模型（分别由 33 个和 18 个水分子组成），计算了这些反应的活化能垒以及所有研究的自由基的结合能。然后，我们利用反应活化能、解吸能和扩散能以及通过 Eyring 方程推导的动力学估算了每个反应的效率。我们发现表面上的自由基 - 自由基化学并不像通常假设的那么简单。在某些情况下，直接的氢提取反应可以与自由基 - 自由基偶联竞争，而在其他情况下，它们可能包含较大的活化能。具体而言，我们发现 (i) 乙烷、甲胺和乙二醇是相关自由基 - 自由基反应的唯一可能产物；(ii) 乙二醛、甲酸甲酯、乙醇醛、甲酰胺、二甲醚和乙醇的形成可能与各自的氢提取产物竞争； (iii)乙醛和二甲基过氧化物似乎不太可能是谷物表面产物。
越南CMIP6全球气候模型的绩效评估和排名
气候变化正在全球发生，并在整个地球上产生了许多影响（Arias等人2021）。为了进行气候变化影响评估，并为特定地区设计有效的响应策略，为该地区产生未来的气候预测是先决条件。在全球范围内的气候预测通常基于耦合模型对比项目（CMIP）下的全球气候模型（GCM）的产出。CMIP第6阶段的模型结果（CMIP6）（Eyring等人2016）对最近的第六次评估报告（AR6）显着贡献了气候变化小组（IPCC）（IPCC 2021）。虽然CMIP6 GCM在代表世界各地的历史气候方面表现出足够的表现（例如Seneviratne＆Hauser 2020; Srivastava等。2020; Xin等。2020; Hong等。2021），它们仍然表现出由不同来源引起的系统和区域特异性偏见。例如，CMIP6模型中的偏见可以归因于其海面温度的表示（Wang等人2021; Tong等。2022; Rajendran等。2022），大气循环（Richter＆Tokinaga 2020; Wang等人2021），陆地大气相互作用（Abdelmoaty等人2021; Li等。2021），云过程（Cesana＆del Genio 2021; Wang等人2021）和其他因素。此外，在一个区域中表现良好的模型可能不一定在另一个区域表现良好。2022）。因此，最初已经进行了针对特定区域的单个CMIP6模型的性能进行排名的研究（Papalexiou等人。2020; Anil等。2021; Desmet＆NGO-DUC 2022; Gebresellase等。值得注意的是，以下称为DN22的Desmet＆Ngo-Duc（2022）已开发出一种新颖的方法来对CMIP6模型进行对东南亚的模型。越南是受气候变化和海平面上升的强烈影响的国家之一（Dasgupta等人2007;自然资源与环境部2020）。 近年来已经对越南气候变化进行了各种研究。 使用统计学（2007;自然资源与环境部2020）。近年来已经对越南气候变化进行了各种研究。使用统计学（
2023 年 IEEE 国际可靠性物理研讨会 (IRPS)
TuT1（教程）- 可靠性物理与工程简介，Joe McPherson，McPherson Reliability Consulting LLC 所有材料和设备都会随着时间的推移而退化。因此，可靠性物理具有重要的理论和实践意义。可靠性调查通常从测量材料/设备在应力下的退化率开始，然后对失效时间与施加应力的关系进行建模。这里使用的术语“应力”非常笼统：应力指任何外部因素（电气、机械、化学、热、电化学等）能够产生材料/设备退化的因素。当退化量达到某个临界阈值水平时，就会发生失效时间。由于设备通常需要不同程度的退化才能引发故障，因此故障时间本质上是统计性的，并讨论了两种常见的故障分布：威布尔和对数正态分布。故障时间 (TF) 建模通常假设幂律或指数应力依赖性，具有 Arrhenius 或 Eyring 类活化能。从这些 TF 模型中，可以推导出加速因子，这些因子往往作为加速测试的基础。在本演讲中，将回顾几种半导体故障机制：电迁移 (EM)、应力迁移 (SM)、时间相关电介质击穿 (TDDB)、热载流子注入 (HCI)、负偏置温度不稳定性 (NBTI)、等离子体诱导损伤 (PID)、单粒子翻转 (SEU)、表面反转、热循环疲劳和腐蚀。本教程应为参会者提供坚实的基础，以便更好地理解 IRPS 上发表的论文。TuT2（教程） - 集成电路和半导体器件可靠性分析的机器学习，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 Elyse Rosenbaum 本教程适用于对机器学习（“ML”）如何在其学科中应用感兴趣的可靠性物理专家。它将使用机器学习的广泛定义，将 ML 等同于数据驱动建模，并将其与基于物理知识（即机械模型）的模型和预测进行对比。神经网络是一种流行的数据驱动建模模型结构，因为它具有灵活性；它通常被称为通用近似器。本教程将介绍神经网络训练的基础知识。本文将介绍将 ML 应用于可靠性分析各个方面的研究成果。TuT3（教程）- BEOL 和 MOL 可靠性，Shinji Yokogawa，电气通信大学 BEOL 可靠性在半导体技术中发挥着至关重要的作用，从开发到质量保证。典型的磨损机制包括电迁移 (EM)、应力迁移/应力诱导空洞 (SM/SIV)、热机械稳定性、低介电击穿 (TDDB) 和芯片/封装相互作用 (CPI)。最近，围绕栅极/接触或 MOL 可靠性的可靠性问题已被添加到列表中。由金属和电介质界面中的缺陷及其产生引起的互连、通孔和接触可靠性挑战被认为是重要问题，即使代数、结构和材料发生变化。了解它们以及如何抑制它们是实现高可靠性的关键。了解每个集成电路的寿命分布行为对于确定由许多部分组成的集成电路的可靠性也至关重要。本教程将介绍物理和统计
2023 IEEE 国际可靠性物理研讨会 (IRPS)
TuT1（教程）- 可靠性物理与工程简介，Joe McPherson，McPherson Reliability Consulting LLC 所有材料和设备都会随着时间的推移而退化。因此，可靠性物理具有重要的理论和实践意义。可靠性调查通常从测量材料/设备在应力下的退化率开始，然后对失效时间与施加应力的关系进行建模。这里使用的术语“应力”非常笼统：应力指任何外部因素（电气、机械、化学、热、电化学等）能够产生材料/设备退化的因素。当退化量达到某个临界阈值水平时，就会发生失效时间。由于设备通常需要不同程度的退化才能引发故障，因此故障时间本质上是统计性的，并讨论了两种常见的故障分布：威布尔和对数正态分布。故障时间 (TF) 建模通常假设幂律或指数应力依赖性，具有 Arrhenius 或 Eyring 类活化能。从这些 TF 模型中，可以推导出加速因子，这些因子往往作为加速测试的基础。在本演讲中，将回顾几种半导体故障机制：电迁移 (EM)、应力迁移 (SM)、时间相关电介质击穿 (TDDB)、热载流子注入 (HCI)、负偏置温度不稳定性 (NBTI)、等离子体诱导损伤 (PID)、单粒子翻转 (SEU)、表面反转、热循环疲劳和腐蚀。本教程应为参会者提供坚实的基础，以便更好地理解 IRPS 上发表的论文。TuT2（教程） - 集成电路和半导体器件可靠性分析的机器学习，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 Elyse Rosenbaum 本教程适用于对机器学习（“ML”）如何在其学科中应用感兴趣的可靠性物理专家。它将使用机器学习的广泛定义，将 ML 等同于数据驱动建模，并将其与基于物理知识（即机械模型）的模型和预测进行对比。神经网络是一种流行的数据驱动建模模型结构，因为它具有灵活性；它通常被称为通用近似器。本教程将介绍神经网络训练的基础知识。本文将介绍将 ML 应用于可靠性分析各个方面的研究成果。TuT3（教程）- BEOL 和 MOL 可靠性，Shinji Yokogawa，电气通信大学 BEOL 可靠性在半导体技术中发挥着至关重要的作用，从开发到质量保证。典型的磨损机制包括电迁移 (EM)、应力迁移/应力诱导空洞 (SM/SIV)、热机械稳定性、低介电击穿 (TDDB) 和芯片/封装相互作用 (CPI)。最近，围绕栅极/接触或 MOL 可靠性的可靠性问题已被添加到列表中。由金属和电介质界面中的缺陷及其产生引起的互连、通孔和接触可靠性挑战被认为是重要问题，即使代数、结构和材料发生变化。了解它们以及如何抑制它们是实现高可靠性的关键。了解每个集成电路的寿命分布行为对于确定由许多部分组成的集成电路的可靠性也至关重要。本教程将介绍物理和统计