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在喜马拉雅山中建模冰川流过程
喜马拉雅山脉及其周边地区拥有巨大的冰川，可与极地地区的冰川媲美，为印度河，恒河和婆罗门河提供重要的融化，为饮酒，权力和农业的下游居民提供支持。随着加速冰川熔体的变化模式，这些盆地中的理解和投射冰川流过程是必须的。本综述评估了喜马拉雅山脉各种冰川流浪学模型中的演变，应用和关键挑战，在复杂的阶段，例如消融算法，冰川动力学，Ice Avalanches和Dermafrost等复杂性。以前的发现表明，与恒河和布拉马普特拉相比，印度河中年度runo的冰川融化贡献更高，在21世纪中叶之前，后者盆地的耐药性峰值在后一个盆地的峰值熔融较小，与由于其较大的糖化区域而导致的印度河流预期的延迟。在喜马拉雅盆地中模拟的runo效分中，不同的建模研究仍然存在很大的不确定性；未来冰川融化的预测在不同的耦合模型对比层层培养项目（CMIP）方案下，在不同的喜马拉雅山子basins处的预测在不同的喜马拉雅山子basins中有所不同。我们还发现，缺乏可靠的气象强迫数据（尤其是降水误差）是喜马拉雅盆地中冰川 - 溶糖建模的主要不确定性来源。此外，多年冻土降解使这些挑战更加复杂，从而使对未来淡水的可用性的评估变得复杂。这些努力对于这个关键的冰川依赖性生态系统中的知情决策和可持续资源管理至关重要。紧急措施包括建立全面的原位观察，创新的遥感技术（尤其是对于多年冻土冰监测），以及推进冰川 - 氢化学模型以整合冰川，雪和多年冻土过程。
modulhandbuch-清洁能源过程
• are able to work independently on a scientific problem from a selected area of the study field clean energy processes within a given time limit • develop independent ideas and concepts to solve scientific problems • deal with theories, terminologies, specifics, limitations and doctrines of the subject in an in-depth and critical way and reflect on them • can apply and further develop suitable scientific methods largely independently - also in new and unfamiliar as well as interdisciplinary contexts - as并以科学适当的形式呈现结果。•可以在口头和书面形式上清楚，适当地向目标群体提出与主题相关的内容，并为此辩论•在实施主题项目时扩大他们的计划和结构技能。
论认知过程所解决的问题
正在《认知科学》上发表。这是对“认知科学的进展与难题”征集信函的回应。直到 20 世纪 50 年代，几乎没有科学词汇来描述由大量简单程序组合而成的复杂过程（Minsky，2011 年）。随着计算机科学、复杂系统的基础工作（Simon 1962 年、Anderson 1972 年；Wimsatt 1974 年）以及认知科学（Marr，1982 年；Minsky，1961 年；1974 年；Gardner，1985 年）的出现，这种情况发生了变化。现在，21 世纪已经过去了近四分之一，认知科学非常严谨和形式化，与人工智能和计算机科学的概念进步相结合，获得了理论和技术上的进步。例如，预测编码、贝叶斯推理和各种机器学习都代表了对 20 世纪中期思想家（如明斯基和维纳）提出的分层预测误差原理的重新审视（Clark，2013；Minsky，1961；1974；Tennenbaum 等人，2011；Wiener，1948）。这些和其他信息处理原理为信息处理问题提供了算法解决方案，从而确定了我们可能在自然智能中发现或在人工智能中构建的功能（Lake 等人，2015）。它们还为我们提供了工具来描述实验研究中观察到的因变量和自变量之间的关系，如决策的漂移扩散模型（Pleskac & Busemeyer，2010）。然而，在急于建立一门严谨的科学时，我们担心目前正在犯一个错误：过于强调描述性或预测性研究，而没有足够重视认知过程的目的——这些过程在遗传和文化上进化是为了解决的问题。想象一下，一位外星科学家面前摆着一辆现代地球汽车。这辆车有各种复杂的机械装置，从发动机里的活塞到电脑里的电路。外星人的任务是弄清楚它是如何工作的。当然，如果他们不知道它的功能是运输，这个任务几乎是不可能完成的，但我们的外星人并不傻。他们知道汽车的作用是把人类从一个地方运送到另一个地方，而汽车的
论量子失相过程的经典性
我们分析了纯失相系统相关的多时间统计数据，这些统计数据反复用尖锐测量探测，并寻找其统计数据满足 Kolmogorov 一致性条件（可能达到有限阶）的测量协议。我们发现了量子失相过程的丰富现象学，可以用经典术语来解释。特别是，如果底层失相过程是马尔可夫过程，我们会发现在每个阶上都可以找到经典性的充分条件：这可以通过选择完全兼容或完全不兼容的失相和测量基础（即相互无偏基 (MUB)）来实现。对于非马尔可夫过程，经典性只能在完全兼容的情况下证明，从而揭示了马尔可夫和非马尔可夫纯失相过程之间的一个关键区别。
量子过程的热力学实现
摘要：最近对小规模系统热力学的理解使我们能够表征在固定输入状态下实现量子过程的热力学要求。在这里，我们扩展了这些结果，以构建给定过程的最佳通用实现，即即使在多次独立且相同分布 (iid) 重复该过程之后，对于任何可能的输入状态都是准确的实现。我们发现，这种实现的最佳工作成本率由过程的热力学容量给出，这是一个单字母和附加量，定义为通道输入和输出之间相对熵与热状态的最大差异。除了作为量子通道逆香农定理的热力学类似物之外，我们的结果还引入了量子典型性的新概念，并提出了凸分裂方法的热力学应用。
量子过程的热力学实现
摘要：对小规模系统的热力学的最新理解已使对固定输入状态实施量子过程的热力学要求的表征。在这里，我们将这些结果扩展到构建给定过程的最佳通用实现，即即使在许多独立且相同分布（I.I.D.）重复该过程。我们发现，这种实用的最佳工作成本率是由过程的热力学能力给出的，该过程的热力学能力是单字母和添加剂定义为输入和输出输出之间热状态的相对熵的最大差异。除了是量子通道的反向香农定理的热力学类似物之外，我们的结果还引入了量子典型性的新概念，并提出了凸出方法的热力学应用。
化学过程的基本原理
Richard M. Felder 是北卡罗来纳州立大学 Hoechst Celanese 化学工程名誉教授。他获得了纽约城市大学的工学学士学位和普林斯顿大学的化学工程博士学位，在加入北卡罗来纳州立大学任教之前，他曾在原子能研究机构（英国哈威尔）和布鲁克海文国家实验室工作。他撰写或与他人合作撰写了 200 多篇有关化学过程工程和工程教育的论文，并在美国和国外的工业和研究机构和大学举办了数百场研讨会、讲习班和短期课程。自 1991 年以来，他一直共同指导美国工程教育协会赞助的国家有效教学研究所。他是《化学工程》出版委员会的成员，自 1988 年以来一直为该期刊撰写“随想”专栏。他获得的荣誉包括 RJ Reynolds 教学、研究和推广卓越奖、AT&T 基金会工程教育卓越奖、化学制造商协会国家催化剂奖、ASEE Chester F. Carlson 工程教育创新奖、ASEE 化学工程部教学奖学金终身成就奖，以及因其工程教育出版物获得的多个国家和地区奖项，其中包括 1988、1989、1996 和 2003 年 ASEE William J. Wickenden 杰出论文奖。他的许多出版物可以在 Ronald W. Rousseau 找到，他是 Cecil J.“Pete”Silas 捐赠主席，也是佐治亚理工学院化学与生物分子工程学院的院长。他是的执行编辑、的出版委员会成员和的主题编辑；他曾担任 Wiley 化学工程系列和 的顾问委员会成员、 的咨询编辑和 的副主编。他是 (Wiley, 1987) 的主编。除了致力于本科教育之外，他还是分离科学与技术领域的活跃研究者。他的工作涉及许多主题，最近关注的是晶体成核和生长的基础以及晶体科学与技术的应用。他对化学分离技术领域的贡献获得了美国化学工程师学会 (AIChE) 分离部门的 Clarence G. Gerhold 奖。他是美国化学工程师学会和美国科学促进会的会员。他毕业于路易斯安那州立大学，并当选为 LSU 工程杰出人物。他曾担任化学研究委员会主席、AIChE 董事会成员和 AIChE 出版委员会主席。博士。费尔德和卢梭共同获得了美国化学工程师学会颁发的 2002 年沃伦 K. 刘易斯化学工程教育贡献奖。
练习技能、策略和流程
ISBN：978-1-941112-07-6（平装本）1. 学习策略——手册、指南等。2. 有效教学——美国。3. 思想与思考——学习与教学。4. 批判性思考——学习与教学。I. Marzano，Robert J. II。标题。LB1025.3 .H3766 2014 370.15—dc23 [2015933534]
工业流程的红外发射器
excelitas是高级，富裕技术的领先提供商，它们有所作为，为生命科学，先进的工业，下一代半导体，航空航天和国防末端市场的全球市场领导者提供服务。总部位于美国宾夕法尼亚州匹兹堡，Excelitas是光子技术的设计，开发和制造的重要合作伙伴，为全球客户提供了感应，检测，成像，光学和专业照明方面的领先创新。excelitas处于解决当今世界的许多相关大趋势的问题，包括精密医学，工业自动化，人工智能，互联设备（IoT）和军事现代化。