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上校（可晋升） JASON BRAD NICHOLSON 美国陆军安全援助司令部司令 Jason Brad Nicholson 上校（可晋升）是美国陆军安全援助司令部 (USASAC) 的司令。该司令部领导陆军物资司令部安全援助企业；开发和管理安全援助计划和对外军售 (FMS) 案例以建设合作伙伴能力；支持 COCOM 参与战略；并加强美国全球伙伴关系。作为司令官，他负责监督与 140 多个国家/地区、总价值超过 2050 亿美元的 FMS 案例。Nicholson 上校之前曾担任德国威斯巴登美国陆军欧洲和非洲副 G5。尼科尔森上校曾担任过多个外国地区官员，包括美国陆军欧洲和非洲 G5 国际行动部主任；尼日利亚阿布贾陆军武官高级国防官员和国防武官；美国陆军非洲司令部东非司司长：乌干达卡马拉安全合作首席办公室、坦桑尼亚达累斯萨外国地区官员；陆军部政治军事战略家、华盛顿特区 G3/5/7 副参谋长；华盛顿特区联合参谋部 J5 政治军事规划师。尼科尔森上校能说法语和德语，在尼日利亚、乌干达和坦桑尼亚拥有丰富的经验。早期担任连级军官期间，他曾在第 82 空降师、第 1 装甲师和第五军担任多个野战炮兵职位
上校（可晋升） JASON BRAD NICHOLSON 美国陆军安全援助司令部司令 Jason Brad Nicholson 上校（可晋升）是美国陆军安全援助司令部 (USASAC) 的司令。该司令部领导陆军物资司令部安全援助企业；制定和管理安全援助计划和对外军售 (FMS) 案例以建立合作伙伴能力；支持 COCOM 参与战略；并加强美国全球伙伴关系。作为指挥官，他负责监督与 140 多个国家/地区、总价值超过 2050 亿美元的 FMS 案例。Nicholson 上校曾担任德国威斯巴登的美国陆军欧洲和非洲副 G5。Nicholson 上校担任过各种外国地区官员，包括美国陆军欧洲和非洲 G5 国际行动部负责人；高级国防官员和国防武官、陆军武官、尼日利亚阿布贾；美国陆军非洲司令部东非司司长：安全合作首席办公室、乌干达卡马拉、外国地区官员、坦桑尼亚达累斯萨；陆军部政治军事战略家、副参谋长、G3/5/7、华盛顿特区；政治军事规划师、联合参谋部 J5、华盛顿特区。尼科尔森上校会说法语和德语，在尼日利亚、乌干达和坦桑尼亚拥有丰富的经验。早期担任连级军官期间，曾担任第 82 空降师、第 1 装甲师和第 V 军的多个野战炮兵职位，包括第 27 野战炮兵团第 1 营的指挥官。1998 年，他通过北卡罗来纳州立大学陆军预备役军官训练团被任命为野战炮兵军官，在那里他学习了历史和英语。他拥有乔治城大学公共政策硕士学位，目前是犹他大学政治学博士候选人 (ABD)。他的军事教育包括高级军事研究学院高级战略规划和政策计划的高级服务学院奖学金、美国陆军指挥和参谋学院的中级教育、联合和联合作战学校、联合军事武官学校、国防语言学院和国防安全援助管理研究所。他获得的奖项和勋章包括国防优秀服务奖章、铜星勋章、阿富汗战役奖章、全球反恐战争远征奖章、陆军参谋部和联合参谋部身份徽章以及高级跳伞员徽章。
偏远地区混合可再生能源/混合海水淡化潜力：埃及研究的选定案例
Gasser E. Hassan 教授，埃及科学研究与技术应用城（SRTA-City）机械工程与能源副教授。2011 年获英国利兹大学能源与资源工程流体力学（CFD）博士学位。他是联合国工业发展组织（UNIDO）太阳能与热能效率审计认证顾问、埃及科学研究与技术学院（ASRT）院士、埃及未来研究与风险管理委员会（ASRT）秘书、埃及水与能源协会（EWE）主席、埃及亚历山大大学、阿拉伯科学技术学院和法罗斯大学机械工程系兼职教授。他正在领导或参与不同的国家和国际研究项目。
Yang Yang博士在... 上学习电化学工程 供应链管理专业 石油工程BS
Yang Yang博士在纳米级界面学习了电化学工程，并获得了博士学位。 2010年从Tsinghua大学获得。 从2010年到2012年，他是亚历山大·冯·洪堡博士后研究员，并与德国埃伦根·纳鲁堡大学的帕特里克·施穆基（Patrik Schmuki）博士合作。 从2012年到2015年，他是彼得·M·＆露丝·尼古拉斯博士后研究员，并在莱斯大学的理查德·E·斯玛利学院（Richard E. Smalley Institute）与James M. Tour教授合作。 自2015年以来，他一直是中央佛罗里达大学材料科学与工程系的能源转换和推进群的纳米科学技术中心的助理教授。 他目前的研究兴趣涵盖了电化学工程，能源材料的接口工程，能量转换和存储以及太阳能收集，特别关注水性电化学系统。 他发表了100多种经过同行评审的文章，包括自然通信，能源与环境科学，JACS，Angewandte Chemie，Advanced Materials等，总引用超过6600+，H-Index的43个。。Yang Yang博士在纳米级界面学习了电化学工程，并获得了博士学位。 2010年从Tsinghua大学获得。从2010年到2012年，他是亚历山大·冯·洪堡博士后研究员，并与德国埃伦根·纳鲁堡大学的帕特里克·施穆基（Patrik Schmuki）博士合作。从2012年到2015年，他是彼得·M·＆露丝·尼古拉斯博士后研究员，并在莱斯大学的理查德·E·斯玛利学院（Richard E. Smalley Institute）与James M. Tour教授合作。自2015年以来，他一直是中央佛罗里达大学材料科学与工程系的能源转换和推进群的纳米科学技术中心的助理教授。他目前的研究兴趣涵盖了电化学工程，能源材料的接口工程，能量转换和存储以及太阳能收集，特别关注水性电化学系统。他发表了100多种经过同行评审的文章，包括自然通信，能源与环境科学，JACS，Angewandte Chemie，Advanced Materials等，总引用超过6600+，H-Index的43个。他的实验室网站是http://www.yangyanglab.com。
通过 FTIR 显微镜研究干燥脑样本 - IUCr 期刊
为了将空间分辨率极限推向纳米级，基于同步加速器的软 X 射线显微镜 (XRM) 实验需要向材料施加更高的辐射剂量。然而，相关的辐射损伤会影响精细生物样品的完整性。本文报道了软 X 射线辐射损伤在安装在 Si 3 N 4 膜上的常见薄冻干脑组织样本中的程度，如傅里叶变换红外显微镜 (FTIR) 所示。研究发现，冻干组织样本受到振动结构普遍退化的影响，尽管这些影响比文献中报道的石蜡包埋和水合系统中观察到的影响要弱。此外，在常规软 X 射线曝光中，首次可以识别出组织-Si 3 N 4 相互作用的弱、可逆和特定特征，进一步突出了生物样本、其制备方案和 X 射线探针之间的复杂相互作用。
摘要 本培训手册为海军和海军预备役人员准备，介绍了眼镜店使用的理论和实践技能。结合镜子、棱镜、透镜和基本光学系统分析了光学理论。在学习机械设计和构造基础知识后，学习了维护程序，以便获得光学维修的一般知识。特别介绍了望远镜、望远镜、磁罗盘、方位角和方位角圈、六分仪、测距仪、望远镜、双筒望远镜、潜艇潜望镜和夜视瞄准器等仪器。为了给读者提供足够的背景知识，还讨论了车床、磨床、……铣床和钻床的操作。除了用于解释目的的插图外，还提供了有关光学零件结构的信息。 (CC)
摘要 本培训手册为海军和海军预备役人员准备，介绍了光学商店使用的理论和实践技能。结合镜子、棱镜、透镜和基本光学系统分析光学理论。系统。遵循机械设计和构造的基础知识，研究维护程序，以提供一般的知识。光学维修。 特别的。描述了诸如望远镜、望远镜、磁罗盘、方位角和水平仪、六分仪、测距仪、望远镜、双筒望远镜、潜艇潜望镜和夜视瞄准器之类的仪器。为了给读者提供足够的背景知识，还讨论了车床、磨床、铣床和钻床的操作。除了用于解释目的的插图外，还提供了有关光学Mara评级结构的信息。(CC)
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期