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地形罗斯比浪潮在南方中国海
摘要：使用观测值和高分辨率数值模拟研究了深渊南海（SCS）的地形波浪波（TRW）。这些能量波可以占中央SC中深层边界电流和海拔区域中动能（KE）的40％以上。这一比例甚至可以在北部和南部SC的斜坡上达到70％。TRW诱导的电流表现出柱状（即相位）结构，其中速度向下增加。波特性，例如周期（5-60天），波长（100-500 km）和垂直捕获量表（10 2 –10 3 m），根据SC的环境参数的不同。TRW能量沿陡峭的地形传播，相位传播在海上。trws具有高频的攀岩效果比低频的攀爬效果更强，因此可以进一步上坡。对于具有一定频率的TRW，波长和捕获量表以地形β为主导，而组速度对内部Rossby变形半径更敏感。带有水平剪切的背景循环可以改变TRW的波长和方向，如果流速与组速度相当，尤其是在中部，南部和东部SC中。一个案例研究提出了TRW的两个可能的能源：上层的中尺度扰动和深层的大规模背景循环。前者通过压力工作提供KE，而后者通过斜压不稳定性转移了可用的势能（APE）。
时钟频率为 4 GHz 的 GaAs MESFET 逻辑
TA Zimmerman (S'62-S'64-M'71) 获得了辛辛那提大学 (俄亥俄州辛辛那提市) 的电子工程学士学位，以及普渡大学 (印第安纳州拉斐特市) 的硕士和博士学位。他目前是加利福尼亚州雷东多海滩 TRW 系统集团微电子实验室电荷转移 LSI 产品部的部门经理。他负责所有 MOS 和 CCD 电路的设计和应用。此外，自 1972 年 7 月以来，他一直指导 TRW 的 CCD 应用项目。在担任现职之前，他从事微电子传感器技术工作。加入 TRW 之前，他曾在普渡大学负责发起和开发一个涉及地球物理涡旋“现场”测量的研究项目。他还曾担任普渡大学的研究生导师，目前是加利福尼亚大学洛杉矶分校的副教授。他是30多篇技术论文的作者，拥有一项国内专利和一项国外专利以及多项专利申请。
Bunker-Ramo_Computer_Pictures.pdf - Bitsavers.org
bitsavers.org › pdf › trw › Bunker-... PDF 二月 23, 2009 — 二月 23, 2009 低成本和高可靠性... 需要模拟和模数转换电路- ... 飞机制造商使用了控制计算机系统-
RW-300_Brochures.pdf-Bitsavers.org
bitsavers.org › pdf › trw › RW-300_Bro... PDF 2009 年 10 月 12 日 — 2009 年 10 月 12 日 RW-300 先进设计所固有的高可靠性，...借助 RW-300 DIGITAL控制计算机。风洞......导弹和飞机。
提供机电一体化的体验学习机会
新兴的机电一体化技术领域着重于开发和实施用于工业应用的先进自动化。因此，机电一体化包括高级领域，包括机器人技术，人工智能（AI）和网络安全。尽管对机电一体化专业知识的需求正在增长，但机电一体化的可用体验劳动力发展机会仍然有限。该项目将通过在线机电一体化教育门户网站（MEP），体验式机电一体化实践（MP）计划和机电一体化行业途径轮换来研究和开发教育材料和工具，并为项目参与者提供体验机会。MEP和MP模块专注于机器人技术，力学，电子/控制，网络安全和人工智能的五个机器人支柱。该项目利用密歇根州技术大学，西岸社区学院，戈吉比克社区学院，三个非营利组织以及九个地区行业合作者之间的合作伙伴关系。主要项目目标是通过体验式学习机会来改善跨学科的机电一体化培训；制定一个灵活而全面的计划，以促进多样化和包容性的STEM劳动力：并促进以机电卫星劳动力准备和安置为中心的项目合作伙伴之间的可持续合作。作为机电一体化教育门户网站的项目研究和开发的一部分，正在开发允许进行远程机器人操作和编程的遥控机器人工作电脑（TRW）。TRW由FANUC协作机器人，三个用于对用户实时反馈的摄像机和一个用于托管已开发软件的计算机服务器。客户端的界面将由虚拟教学吊坠组成，其中包含一个覆盖的真实教学吊坠的显示屏幕和两个显示窗口，显示了由安装在物理机器人工作表中的摄像机传递的不同角度的机器人。TRW将通过安全环境中的Internet从世界任何地方的用户远程访问机器人。在本文中，作者提供了TRW的研发阶段的详细信息。
dbt是用于维持蛋白质的代谢开关...
尽管很长一段时间都知道哪些大脑领域支持语言理解，但我们对这些额叶和时间区域实施的神经计算的了解仍然有限。一个重要的未解决的问题涉及组成语言网络的神经种群之间的功能差异。利用颅内记录的高时空分辨率，我们检查了对句子和语言降解条件的响应，并发现了三个在时间动力学上有所不同的响应曲线。这些轮廓似乎反映了不同的时间接受窗口（TRW），平均TRW约为1、4和6个单词，如用简单的单参数模型所估算的。表现出这些概况的神经种群在整个语言网络中交织在一起，这表明所有语言区域都可以直接访问语言输入的独特多尺度表示，这是一种可能对语言处理的效率和稳健性至关重要的属性。