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PM GWS
radar signal data to perform target detection, verification, tracking, and classification Controlled sensor emissions through cueing, sensor data fusion Lightweight multi-spectral imagers and rangefinders Compact, marinized, electro-optical and radar sensors Payload elevation concepts to increase horizon distance for maritime platforms ► Loitering Munitions and fires capabilities to include:
性别，妇女和性研究的艺术学士
学生必须完成所有GWS课程的C-或更高。The following courses should be taken sequentially during the suggested terms: • GWS 2200 - Feminist and Queer Research Methods, only offered in the Spring, (take Spring of your junior year) • GWS 3280 – Queer Theory, only offered in the Fall • GWS 3510 Feminist Theory, only offered in the Spring • GWS 4750 – Feminist Research and Activism, only offered in the Spring, (take Spring of your高年级）顾问联系信息：SOJ Sirivanchai，ssirivan@msudenver.edu，303-615-2037或访问CLAS学术咨询
![arXiv:2109.06864v3 [gr-qc] 2022 年 8 月 20 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\69079e1ae0e9ce8f9d129451df6b61d8df85c9df.webp)
arXiv:2109.06864v3 [gr-qc] 2022 年 8 月 20 日
广义相对论的伟大预言之一是引力波的存在。对双黑洞合并产生的引力波的观测[1]开创了天文学和宇宙学的新纪元。讨论引力波时，一个基本问题是它们的能量。20 世纪 50 年代，人们曾对引力波是否携带能量存在争议。最终，Bondi 通过一个简单的思想实验解决了这一争议[2]。直到 Isaacson 等人的研究，人们才对引力波的能量进行了数学描述，在 Isaacson 的研究中，通过用短波近似对几个波长的波场梯度平方取平均值，得到了引力波的有效能量动量张量[3,4]。在极早期宇宙物理学应用中，感兴趣的涨落波长大于哈勃半径，Mukhanov、Abramo 和 Brandenberger 导出了有效能量动量张量 [5,6]。在这些被称为几何方法的方法中，引力场被分为背景部分和波部分，有效能量动量张量来自波对背景的反作用。另一种方法被称为场论方法，其中有效能量动量张量通过拉格朗日-Belinfante-Rosenfeld 程序导出 [7-9]。结果是伪张量的各种表达式 [10-17]。尽管文献中提出了不同的获取引力波能量的方法，但它们都存在一些缺陷。在几何方法中，需要对引力场进行人工划分，而在场论方法中，伪张量取决于坐标。此外，这两种方法都需要一个额外的复杂平均方案，才能获得有意义的引力场有效能量动量张量。对这些人工对象的依赖会导致一些模糊性。因此，不同的方法
数据驱动参数化中的数据不平衡，不确定性定量和转移学习：WACCM中重力波动量传输的经验教训
抽象的神经网络（NNS）越来越多地用于天气和气候模型中数据驱动的亚网格尺度参数化。虽然NNS是从数据中学习复杂的非线性关系的强大工具，但将它们用于参数化存在一些挑战。这些挑战中的三个是（a）与学习稀有（通常是大振幅）样本有关的数据失衡； （b）预测的不确定性定量（UQ）提供精确指标； （c）对其他气候的概括，例如那些具有不同辐射的刺激的气候。在这里，我们使用基于整个大气的社区气候模型（WACCM）物理学的重力波（GW）参数化来解决这些挑战的方法的性能。WACCM具有地讲，对流和前驱动的GWS的复杂状态，对对流和前驱动的GWS。对流和地形驱动的GWS由于在大多数网格点缺乏对流或地球而具有显着的数据失衡。我们使用重采样和/或加权损失功能来解决数据不平衡，从而成功地模仿了所有三个来源的参数化。我们证明了三种UQ方法（贝叶斯NN，变异自动编码器和辍学器）提供了与测试过程中准确性相对应的集合差，提供标准，用于识别NN何时给出不准确的预测。最后，我们表明这些NN的准确性降低了温暖的气候（4×CO 2）。但是，通过应用转移学习，仅使用约1％的新数据从温暖的气候中重新训练一层，从而显着提高了它们的性能。这项研究的结果为开发可靠且可推广的数据驱动参数的各种过程（包括（但不限于）GWS）提供了见解。
风电场效率和相互作用的线性理论
摘要：我们使用具有瑞利摩擦的双层线性动力学模型研究了重力波 (GW)、风电场形状和风向对风电场效率和相互作用的影响。使用了五个综合诊断量：总风差、涡度一阶矩、涡轮机功、扰动动能和垂直能量通量。涡轮机阻力对大气所做的功与扰动动能的耗散相平衡。提出了一种基于“涡轮机功”的风电场效率新定义。虽然重力波不会改变总风差或涡度模式，但它们会改变风差的空间模式，通常会降低风电场的效率。重力波会减缓逆风向的风速，并减少对附近下游风电场的尾流影响。重力波还会将部分扰动能量向上传播到高层大气中。我们将这些想法应用到新英格兰海岸拟建的 45 平方公里（15 平方公里）风能区。这些风力发电场彼此接近，因此风力发电机在风力发电场互动中发挥着重要作用，尤其是在冬季西北风吹拂时。控制方程是直接求解的，并使用快速傅里叶变换 (FFT) 求解。线性 FFT 模型的计算速度表明，它未来可用于优化这些风力发电场和其他风力发电场的设计和日常运营。
通过引力波揭示引力的量子指纹
编辑：N. Lambert 我们引入了一种创新方法，使用新颖的理论框架探索引力的量子方面。我们的模型深入研究了引力诱导纠缠 (GIE)，同时避开了 LOCC 原理施加的传统通信限制。具体来说，我们将非相对论二维量子振荡器探测器与线性极化引力波 (GW) 连接起来，利用 GW 固有的量子特性在振荡器的量子态中观察 GIE。由于我们的模型遵循“事件”和“系统”局部性，因此检测到的 GIE 可作为引力量子性质的可靠指标。通过引力波探测器探测这种纠缠可以证实引力的量化并揭示其源的关键特性。
长期持续时间存储示范请求信息
随着加利福尼亚州加速可再生能源以实现脱碳目标的部署，电网将继续发展，以容纳更多可再生能源，LDE的重要性将继续增长，以帮助维持网格可靠性。因此，CEC正在追求新兴LDES技术的演示和部署，该技术使用商业锂离子（Li-Ion）技术的替代方案。这些非LI技术可以帮助加利福尼亚实现其雄心勃勃的目标，即在2035年之前部署19.5吉瓦（GWS）的储能和52 GWS。为了满足这一具有挑战性的目标，CEC正在与行业合作伙伴合作，以使该州的储能组合多样化。在2022-2023和2023-2024财政年度中，CEC分别获得了1.4亿美元的一般资金和1.9亿美元的温室耗气资金（GGRF），以通过LDES计划来支持这一工作。CEC使用初始LDES计划资金授予将部署五种独特的非LI LDE技术的赠款协议。为了使未来的竞争力，非LI技术系统的尺寸必须为20-40兆瓦时（MWH），并旨在在未来3 - 6年内扩展到200-400 MWH或更多。
Elevate 对 NYSERDA 大宗进口计划的评论
一、引言 2022 年 1 月，《气候领导和社区保护法案》（CLCPA）颁布，要求纽约州到 2030 年实现 70% 的可再生电力，到 2040 年实现 100% 的零排放电力，霍楚尔州长宣布，纽约州打算到 2030 年将其能源存储目标翻一番，从 3 吉瓦 (GW) 增加到 6 吉瓦 (GW)。在采取一系列监管步骤之后，包括准备和向纽约州公共服务委员会 (Commission) 1 提交纽约 6 GW 能源存储路线图：持续增长的政策选择以及随后的公众意见征询期，委员会于 2024 年 6 月发布命令，将该州的能源存储目标扩大到 2030 年的 6 GW，中期目标是到 2025 年达到 1.5 GW，并采纳了路线图的许多建议以实现该目标。 2 除了到 2030 年需要安装 6 吉瓦的能源存储的法定要求外，委员会还在命令中承认了路线图的结论，即该州未来电网的可靠性需要更多的能源存储——到 2040 年需要大约 12 吉瓦，到 2050 年需要超过 17 吉瓦。3
精神分裂症的社会隶属关系的一种努力的方法：在实时社会互动期间提高Theta和Alpha连接性的初步证据
构建一种理论，即统一量子力学（QM）和一般相对论（GR）一直是一项近一个世纪的努力，一直持续到今天。即使在理论量子重力方面取得了长足的进步，我们仍然没有完整的解决方案。也许是由于这项努力的巨大困难，因此早期实现了体验物理学在量子重力领域中起着的关键作用，这是早期实现的，这是对重力波（GWS）在2015年提高引力波（GWS）的首次观察的作用[1-4]。在2016年GW发现论文之前，量子重力实验探针的建议包括γ射线爆发[5]，米歇尔森实验室量表的干涉仪[6]，超高的能量宇宙射线和界面[7] [7] 9]，重力耦合G [10，11]，量子与重力散射[12，13]，分子干涉测定法[14]，洛伦兹违反了签名和约束[15]，以及许多其他[16] [16] [16]，两种模型依赖于模型的空间（例如，弦量量子量）（例如，弦量量子量）（例如，独立的量子）。从2016年开始，在越来越多的新（或更新）的实验溶液（包括干涉仪）中，可以检测到GW的较弱领域中可能弱的信号。实际上，尽管GR正确地解释了所有当前的GW观察结果[17-19]和重力测试[20]，但仍然有可能