摘要:磷酸激光(PL)玻璃的加工(研磨,抛光)涉及在两个截然不同(空间)尺度上的材料去除。在这项研究中,通过在干燥和潮湿的条件下针对SIO 2反地面摩擦玻璃来研究PL玻璃的纳米和宏观文献特性。结果表明,PL玻璃/SIO 2对的摩擦在纳米和宏观尺度上具有相反的趋势。在纳米级,潮湿空气中的摩擦系数(COF)远高于干燥空气中,这归因于界面吸收的水膜的毛细血管效应。另一方面,在宏观上,潮湿空气中的COF低于干空气,因为与水相关的机械化学磨损使磨损的表面不太容易受到裂纹的影响。在两个尺度上,潮湿的空气比干空气更好地促进了PL玻璃的材料,因为应力增强的水解加速了玻璃中的材料解释过程。此外,材料被拆卸对宏观上的接触压力更为敏感,因为在宏观上拆除材料时会发生更强的机械相互作用,并具有多覆盖触点模式。在宏观上,与干空气相比,材料去除对潮湿空气中的接触压力更敏感。几乎所有的机械能都用于去除潮湿的空气中的材料,并且大多数机械能用于在干空气中的PL玻璃中产生裂缝。这项研究的结果可以帮助优化光眼镜的多尺度表面处理。关键字:磷酸盐玻璃;摩擦;穿;水;水解;跨化学
1。米佐拉姆邦政府的首席城镇规划师办公室邀请请求提案,要求“在Amrut 2.0 Gis Subscheme下为Mizoram的Lunglei Town创建地理数据库,以'针对GIS基于GIS的II类人口的总体规划,其人口为50,000 - 99,999”。 2。 该作业的目的是根据设计和标准文档,在功能尺度上使用GIS和无人机/无人机/无人机/无人机/无人机/无人机/无人机/无人机/无人机/无人机/无人机/无人机技术来准备“基于GIS基于GIS的Amrut Cities的制定子计划”的文档。 3。 将根据本RFP中描述的程序选择咨询公司。 4。 RFP包括以下内容:米佐拉姆邦政府的首席城镇规划师办公室邀请请求提案,要求“在Amrut 2.0 Gis Subscheme下为Mizoram的Lunglei Town创建地理数据库,以'针对GIS基于GIS的II类人口的总体规划,其人口为50,000 - 99,999”。2。该作业的目的是根据设计和标准文档,在功能尺度上使用GIS和无人机/无人机/无人机/无人机/无人机/无人机/无人机/无人机/无人机/无人机/无人机/无人机技术来准备“基于GIS基于GIS的Amrut Cities的制定子计划”的文档。3。将根据本RFP中描述的程序选择咨询公司。4。RFP包括以下内容:
这些指标旨在为国家和国家境内政府之间,国家之间和国家之间的沟通创建共同的框架。根据经合组织的领土分类和功能性城市(FUA)方法,它们是为在不同尺度上使用的。在45个指标中,有36个在TL2“大区域”级别上可用(例如在美国),在TL3“小区域”级别35(例如日本的县),在FUA级别25。某些指标在FUA中以更加颗粒状的规模提供,例如在市政,县或地区规模上。
在上次合格考试中,在10点尺度上以10分的比例为60%或CGPA。3.sc/st/pwd:在上一场合格考试中,最低55%分数或55%的CGPA为10点。4。标记 / cgpawill是根据学位授予研究所的允许的,并且不可互换。如果两者都是由DeGreeawardinginstitute授予的,则将考虑越高。5。承认保留类别的候选人将按照印度政府规定。6。在入学时不提交最新资格证明,将取消候选人的入学资格。
对于广大读者来说,我简要回顾一下这段“量子”之旅可能会有所帮助,因为大众媒体经常给人一种感觉,认为 QST 是突然发生的。我必须消除这种印象或信念。量子力学或量子物理学诞生于一百多年前,目的是解释某些似乎是“异常”的现象,根据当时已经获得非常强大结构的古典物理学定律和原理。从马克斯·普朗克的假设开始,量子物理学背后的基本理论原理大约在 20 世纪前 25 年建立起来,薛定谔、海森堡、马克斯·玻恩、尼尔斯·玻尔、狄拉克、冯·诺依曼、爱因斯坦、我们自己的 S.N. 做出了里程碑式的贡献。玻色、泡利、费米和其他几个人。结果表明,自然界在分子、原子和亚原子尺度上按照量子力学定律和原理运行;在日常宏观尺度上则按照经典力学运行。在原子和亚原子尺度上,物质的行为方式与我们日常经验完全相反,但量子力学的预测已被非常仔细和极其精确的实验证明是正确的。所有这些的顶峰就是粒子物理学的标准模型,它似乎解释了我们迄今为止在原子或亚原子领域观察到的一切。通过大量物理学家的持续和杰出贡献,还确定了单个原子和分子在聚集形成宏观系统(如我们熟悉的各种材料)时显然会失去其“个体量子特征”。
已经提出了几种神经机制来解释认知能力的形成,这些认知能力是通过出生后与身体和社会文化环境的互动形成的。在这里,我们介绍了一个三级信息处理和认知能力获取的计算模型。我们提出了构建这些级别的最低架构要求,以及参数如何影响它们的性能和关系。第一个感觉运动水平处理局部无意识处理,这里是在视觉分类任务期间。第二级或认知水平通过长距离连接全局整合来自多个本地处理器的信息,并以全局但仍然无意识的方式合成它。第三级也是认知最高的级别,全局和有意识地处理信息。它基于全局神经工作空间 (GNW) 理论,被称为意识水平。我们分别使用跟踪和延迟条件任务来挑战第二级和第三级。结果首先强调了通过在局部和全局尺度上选择和稳定突触来进行表观遗传的必要性,以使网络能够解决前两个任务。在全局尺度上,尽管感知和奖励之间存在时间延迟,但多巴胺似乎对于正确提供信用分配必不可少。在第三层,在没有感官输入的情况下,中间神经元的存在对于在 GNW 内维持自我维持的表征必不可少。最后,虽然平衡的自发内在活动促进了局部和全局尺度上的表观遗传,但平衡的兴奋/抑制比率可以提高性能。我们从神经发育和人工智能两个方面讨论了该模型的合理性。
1935 年,爱因斯坦、波多尔斯基和罗森 (EPR) 提出了一个量子理论悖论 [ Phys. Rev. 47 , 777 (1935) ]。他们考虑了两个量子系统,最初允许它们相互作用,后来它们分离。对一个系统进行的物理可观测量必须立即影响另一个系统中的共轭可观测量 — — 即使两个系统之间没有因果关系。作者认为这是量子力学不一致性的一个明显表现。在 Bjorken、Feynman 和 Gribov 提出的核子部分子模型中,部分子(夸克和胶子)被外部硬探针视为独立的。标准论点是,在被提升到无限动量框架的核子内部,在硬相互作用过程中,具有虚拟性 Q 的虚拟光子探测到的部分子与核子的其余部分没有因果关系。然而,由于色限制,部分子和其余核子必须形成色单重态,因此必须处于强关联量子态——因此我们在亚核子尺度上遇到了 EPR 悖论。在本文中,我们提出了一种基于部分子量子纠缠的解决这一悖论的方法。我们设计了一种纠缠实验测试,并使用大型强子对撞机的质子-质子碰撞数据进行测试。我们的结果为亚核子尺度上的量子纠缠提供了强有力的直接指示。
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