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不明空中现象的物理限制
我们根据标准物理学和已知的物质与辐射形式，推导出对“高度机动性”不明空中现象 (UAP) 的解释的物理约束。具体而言，我们表明，UAP 与周围空气或水的摩擦预计会产生明亮的光学火球、电离壳和尾巴——这意味着有射电特征。火球光度与推断距离的 5 次方成比例。雷达截面与流星头回波的比例类似，为物体周围球体有效半径的平方，而由此产生的电离尾的雷达截面与电离圆柱体的半径成线性比例。对于不具备距离门功能的单站点传感器来说，缺少所有这些特征可能意味着距离测量不准确（从而得出速度）。
相变和关键现象1简介
统计物理学在多体问题中以微观量表的粒子本身的动力学与宏观集体行为之间提供了联系。这样做，对系统属性的分析是感兴趣的。这些属性可以被概念化为密度，因为它们与自由能W.R.T.的第一个衍生物相对应。相关领域或作为敏感性，与相关自由能的第二个衍生物相对应，这通常是在没有领域的情况下实现的。通常，这些功能是平稳的，但是在突然变化的情况下，系统内有相变[1]。本报告将通过首先分析水的相图，然后再分析简单的铁磁铁的相位图来解释相变的模糊表述，以了解相变的原理。随后，提供了相变的定义，而磁系统的相图则强调了Ehrenfest和Landau的分类。ehrenfest特别使用了自由能衍生物的不连续性的描述作为相变的定义，而Landau则描述了通过对称断裂的相变，从而允许订单参数的概念。专注于磁系统的ISING模型，相图说明了区分一阶和二阶转换的相变。此报告
提高物理现象建模的准确性
在建立物理现象或过程的模型时，科学家不可避免地要在模型的简单性（定性-定量变量集）和准确性之间做出妥协。数百年来，定律的直观简单性证明了提出它的科学家的物理思维的天才和深度。目前，对周围世界和新发现的物理现象有更深的物理理解的渴望促使研究人员增加模型中考虑的变量数量。这个方向导致选择不准确甚至错误模型的可能性增加。本研究描述了一种估计测量精度极限的方法，其中考虑了模型构建阶段在存储、传输、处理和观察者使用信息方面的信息。由于模型中存储的信息量有限，这个限制允许您选择最佳变量数以最好地再现观察对象，并计算测量理论中模型与所研究现象之间的阈值差异的精确值。我们考虑两个例子：声速的测量和物理常数的测量。
SCH1309运输现象II II
在传热中，我们处理在不同体内/流体之间发生的热能或热量的转移。在这里，我们从转运现象的Axiom-4开始。此公理类似于热力学的第一定律。它指出“能量是保守的”，这意味着无法创造或破坏能量。能量可以从一种形式转移到另一种形式，也可以将能量转移到另一种位置。系统中的能量转移取决于它与周围环境的相互作用。在此，该系统定义为正在研究的设备 /单元的区域。其他所有内容的其余部分都称为周围的周围环境，它在系统的边界之外。根据系统在热，工作和质量交换方面与周围的相互作用，该系统可以分为三种类型。（1）在这里孤立的系统，系统无法与周围环境交换热量，工作或质量。因此，隔离系统的总能量不变或ΔE= e 1 -e 2 = 0，其中ΔE是系统在两个不同状态1和2的系统总能量的变化。（2）关闭系统，系统无法与周围的质量交换，但是可以交换热量和工作。因此，可以计算两个不同状态内封闭系统的总能量的变化，可以计算为ΔE=ΔQ+ΔW，其中，ΔE是系统能量的变化，ΔQ是添加到系统中的热量，而ΔW是周围系统对系统完成的工作。系统的总能量变化，ΔE等于系统的电势，动力学和内部能量的变化。但是，系统的潜在能量和动能的变化通常可以忽略不计，因此，总能量E仅由于内部能量的变化而变化。因此，对于一个封闭的系统，我们可以写入ΔU=ΔQ+ΔW（3）在开放系统中的开放系统所有三个质量，热和工作都可以与周围环境交换。
初步评估：不明空中现象 25 ...
根据 2021 财年 IAA 随附的参议院报告 116-233 的规定，UAPTF 的长期目标是扩大其工作范围，将更多 USG 人员和技术系统记录的更多 UAP 事件纳入其分析范围。随着数据集的增加，UAPTF 使用数据分析来检测趋势的能力也将提高。最初的重点是使用人工智能/机器学习算法来聚类并识别数据点特征中的相似性和模式。随着数据库从已知的空中物体（例如气象气球、高空或超压气球和野生动物）积累信息，机器学习可以通过预先评估 UAP 报告来查看这些记录是否与数据库中已有的类似事件相匹配，从而提高效率。
载体传输现象 - Jung Y. Huang
载流子的迁移率受散射机制影响。散射机制有两种类型——声子和杂质 [A] 电子在固体中的完美周期势中自由移动，不受干扰。• 但热振动会破坏势函数，导致电子或空穴与振动晶格原子之间的相互作用。• 这会影响载流子的速度和迁移率，这称为声子散射。[B] 在半导体中添加杂质原子以控制或改变其特性。• 这些杂质在室温下被电离，因此电子或空穴与电离杂质之间存在库仑相互作用。• 这种库仑相互作用产生散射或碰撞，也会改变电荷载流子的速度：- 杂质散射。
增强对深色溶剂现象的见解
环境问题激发了人们寻求更可持续和更安全的溶剂，旨在取代工业过程中的侵略性和有害化学产品。响应这种需求，深层溶剂（DES）已成为离子液体的逐步进化。这些创新的溶剂是由两种或多种化学化合物的协同组合引起的，当在特定的摩尔级分中混合时，熔点显着降低，最终在室温下实现了液态。近年来，一种自然变体称为天然深色溶剂（NADE）已获得突出。这种环境友好的替代方法是通过巧妙地结合糖，氨基酸或有机酸等化合物的巧妙结合，为可持续和环保化学过程提供了有希望的途径。这些“绿色”溶剂超出了化学或材料工程中的应用，在诸如生物催化，提取过程和二氧化碳捕获等不同领域中找到了应用。尽管他们的顾问众多，包括低成本，易于准备，可调性和生物效果，但由于理解不足，DES的全部潜力仍然难以捉摸，从而阻碍了他们无缝整合到工业应用中。虽然先前的评论主要集中于定义和展示DES的应用，但它们经常忽略物理化学表征的关键方面。类似于其他溶剂类别，DES的理化特性，例如极性，粘度，密度和电导率在确定其适用性方面起着关键作用。认识到这一差距，本综述的主要目标是提供一个实用的指南，其中包括DES的准备，表征和应用，从而为研究人员和从业人员都提供了对这些溶剂的全面理解。此外，手稿将深入研究DES的各种类型，探索其独特的物理化学特性和针对各种不同领域的各种应用程序量身定制的潜在修改。
热现象，电动汽车的性能和管理
mie 1135h-课程内容本课程描述了电动汽车（EV）的热现象，包括与动力列车，机舱和电池相关的主要冷却/加热电路。主要重点是电池，电力电子和电动机的热性能和热管理，还包括与机舱电子系统有关的热问题。重点是锂离子电池（LIB），预计将继续是未来十年中电动汽车最广泛使用的电池。本课程将涵盖Lib细胞及其基本面；操作原则；电化学和传热配方，建模和仿真；对LIB性能和寿命的热相关影响，包括衰老，降解，安全性和热失控； EV系统和组件级，LIB，电动传动系统，机舱和快速充电器的热建模。本课程中的学生有望对电化学术语和本科级别的流体力学，热力学，传热和数值方法有基本的了解。
关键保护屏障中的转运蛋白调节
我想首先感谢我的博士主管Hae-Young Kee教授。在过去的几年中，她一直指导和指导我，并与我一起度过了最好和最糟糕的时代。我只能希望我从互动中成为一个更好的人，我将永远随身携带她教给我的教训。我要感谢我的监督委员会，杨·博克（Yong-Baek Kim）教授和斯蒂芬·R·朱利安（Stephen R. Julian）教授，以支持整个计划的委员会成员和老师。说我遇到了很多人是轻描淡写的。Whether it be fleshing out physics ideas or casual quality of life interactions I would like to thank in no spe- cific order Andrei Catuneanu, Jacob S. Gordon, Austin Lindquist, Nazim Boudjada, Emily Zinnia Zhang, Vijin Venu, Peihang Xu, CJ Woodford, Daniel Baker, Leonardo Jose Uribe Castano, Sopheak Sorn，Wonjune Choi，Li Ern Chern，Geremia Mas-Sarelli，Adarsh Patri，Eli Bourassa，Eli Bourassa，Ilan Tzitrin，Heung-Sik Kim，Yige Chen，Vijay Shankar Venkataraman，Robert Scha函数Diana Swiecicki，Ilia Khait，Pranai Vasudev，Sergey Eyderman。非常感谢您向Heung-Sik Kim提供无尽的帮助，希望我不会像我怀疑那样打扰您。我相信，如果不是我的朋友，同事和同志Aris Spourdalakis和Dionysia Pitsili-Chatzi，我不会活着，我永远对此表示感谢。在我的努力中，他们无休止的支持，我非常感谢我的母亲Panagiota Karouni和姐姐Stavroula Stephi Stavropoulos。感谢您多年来的支持和支持。我也很感激我的朋友在海洋中，瓦西利斯·罗卡吉（Vasilis Rokaj），彼得罗斯·安德烈亚斯（Petros Andreas Pantazopoulos），乔治·巴塔吉安尼斯（George Batagiannis），perseas christodoulidis，gilho ahn，savvas ros-tadis，savvas rostadis，kalliopi souvatzi，以保持我的精神振奋。最后，我将不感谢物理学系的所有受雇于的工作，他的持久工作使我和其他所有研究生都成为可能。特别感谢伊莎贝拉（Isabella）在该部门的晚上工作之夜是友好的面孔。
BCI 学习现象可以通过梯度来解释......
脑机接口 (BCI) 实验表明，动物能够调整记录的神经活动以获得奖励。最近的研究强调了两种现象。首先，学习 BCI 任务的速度取决于所需的神经活动与预先存在的活动模式的匹配程度：学习“流形外”任务比学习“流形内”任务慢。其次，学习是通过“重新关联”进行的：在任务学习过程中，神经活动模式的整体分布不会发生显著变化。这些现象被视为 BCI 学习的独特方面。在这里，我们使用模拟和理论分析表明，这两种现象都源于一个简单的假设，即行为和表示通过基于梯度的算法得到改进。我们援引奥卡姆剃刀原理，表明在解释这些实验观察时应该优先考虑这种直接的解释。