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通过中尺度涡流的非对称性
无处不在的中尺度涡流对热量的海洋运输在调节气候变异性和重新分布全球变暖下被海洋吸收的多余热量重新分布中起着至关重要的作用。涡流长期以来一直简化为轴心涡旋及其对热传输的影响尚不清楚。在这里，我们结合了卫星和漂流者的数据，并表明海洋中尺度的涡流是不对称的和方向依赖的，并且受其自动维持性质及其动态环境的控制。涡流诱导的He的方向和振幅都受到涡流的不对称和方向依赖性的显着影响。当将涡流场分解为不对称和对称成分时，涡流动能在这两个组件之间表现出几乎相等的分配。总涡流引起的子午热孔类似地使对称成分引起的热孔增加了一倍，从而突出了涡流不对称的关键贡献对涡流诱导的海洋热传输的幅度。
McGinty-Nottale 尺度方程 (MNSE)
简介 在理论物理的动态领域，统一和调和不同理论的追求往往会催化突破性的进步。本文介绍了 MNSE，这是一个创新的理论框架，它将麦金蒂方程 (MEQ) 与 Laurent Nottale 的标度相对论相结合。MEQ 因将分形几何融入量子场论 (QFT) 而闻名，它与标度相对论的时空分形结构和标度相关物理定律前提相交叉。由此产生的 MNSE 提出了我们对量子力学理解的深刻转变，为时空和量子现象的复杂性质提供了一个细致入微的视角。本文旨在剖析这种整合的复杂性，阐明 MNSE 如何重新定义我们对量子通信的理解，并描述其对全球连接和信息安全的巨大影响。
COO 与 AI：把握尺度
首席运营官需要确保其组织掌握基本知识。首先要确保数据来自公司外部，并与所有利益相关者共享。其次，提供持续的技能培训，为员工做好准备。员工需要确信建议是准确的，这可以通过确保建议是可解释的来实现。第三，在扩展人工智能时考虑道德问题，确保将人工智能考虑因素纳入您的核心价值观和强大的合规流程，并实施特定的技术指南，以确保人工智能系统安全、透明且负责，以保护员工、消费者和其他利益相关者。
多尺度表征的进展与挑战......
图 2 。 (a) 橄榄石 LiMPO 4 中的锂迁移路径。经 24 许可转载。版权所有 2003 电化学学会。 (b) 对于 LiFePO 4 中的不同缺陷浓度，预期畅通容量与锂离子通道长度的关系。经 32 版权所有 2010 美国化学学会许可转载（改编）。 (c) 岩盐状 Li-TM 氧化物中锂跳跃的可能局部环境。 (d) 岩盐状 Li-TM 氧化物中 0-TM 通道渗透网络可获得的锂含量估计值与锂含量和阳离子混合的关系。经 33 许可转载，版权所有 2014 AAAS。
实验磨损的多尺度设计方法
WC-Co 金属陶瓷，也称为硬质合金，是摩擦学应用中最广泛使用的硬质材料。W 和 Co 价格的不断上涨以及经济方面的不利因素提醒人们 WC 和 Co 需要被取代。WO 3 是一种有毒物质，在碳化钨应用过程中在空气中形成，在 750°C 以上升华，在室温下可溶于水。Co 的取代还受到其活性氧化物 Co 3 O 4 的潜在致癌性质的驱动。铌是一种与钨类似的难熔金属，可以部分甚至完全取代硬质合金中的钨。NbC 是一种熔点为 3522°C 的难熔碳化物，它具有热稳定性，在 Fe、Ni 和 Co 中的溶解度非常低。此外，相关氧化物 Nb 2 O 5 具有热力学稳定性，熔点为 1512°C。由于 Co 和 NbC 的润湿性相对较差，在 WC-Co 中用 NbC 替代 WC 必然需要同时替换 Co 粘合剂。NbC-Ni 和 NbC-Fe 或 NbC-Mo 基材料将成为 WC-Co 材料的“非关键且无害”替代品。
多尺度材料建模路线图
1 格罗宁根大学泽尼克先进材料研究所，Nijenborgh 4, 9747 AG 格罗宁根，荷兰 2 桑迪亚国家实验室，新墨西哥州阿尔伯克基 87185，美国 3 劳伦斯利弗莫尔国家实验室，加利福尼亚州利弗莫尔 94551，美国 4 斯坦福大学，斯坦福，加利福尼亚州 94305，美国 5 剑桥大学工程实验室，剑桥 CB2 1PZ，英国 6 埃因霍温理工大学机械工程系，埃因霍温 5600 MB，荷兰 7 IMDEA 材料研究所，C / Eric Kandel 2，E-28906 马德里，西班牙 8 马德里理工大学材料科学系，ETS de Ingenieros de Caminos，E-28040 马德里，西班牙 9 辛辛那提大学，俄亥俄州辛辛那提45221，美国 10 苏黎世联邦理工学院，CH — 8092 苏黎世，瑞士 11 加州理工学院，帕萨迪纳，CA 91125，美国 12 洛斯阿拉莫斯国家实验室，洛斯阿拉莫斯，新墨西哥州 87522，美国 13 不列颠哥伦比亚大学物理与天文系和量子物质研究所，温哥华 BC V6T 1Z1，加拿大 14 伦敦大学学院，Gower Street，伦敦 WC1E 6BT，英国 15 桑迪亚国家实验室，利弗莫尔，CA 94551，美国 16 先进材料模拟跨学科中心（ICAMS），波鸿鲁尔大学，D-44801 波鸿，德国 17 普渡大学材料工程学院和 Birck 纳米技术中心，西拉斐特，印第安纳州 47907，美国 18 系明尼苏达大学航空工程与力学系，美国明尼苏达州明尼阿波利斯 55455
多尺度建模与机器学习相结合
摘要 机器学习越来越被认为是生物、生物医学和行为科学领域一项很有前途的技术。毫无疑问，这项技术在图像识别方面取得了巨大的成功，并可直接应用于电生理学、放射学或病理学等诊断领域，在这些领域我们可以获得大量带注释的数据。然而，机器学习在预后方面往往表现不佳，尤其是在处理稀疏数据时。在这个领域，基于经典物理的模拟似乎仍然无法替代。在这篇综述中，我们确定了机器学习和多尺度建模在生物医学科学中可以相互受益的领域：机器学习可以以控制方程、边界条件或约束的形式整合基于物理的知识，以管理不准确问题并稳健地处理稀疏和噪声数据；多尺度建模可以整合机器学习来创建代理模型，识别系统动态和参数，分析敏感性，并量化不确定性以弥合尺度并理解功能的出现。着眼于生命科学领域的应用，我们讨论了机器学习与多尺度建模相结合的最新技术，确定了应用和机会，提出了未解决的问题，并解决了潜在的挑战和局限性。我们预计它将激发计算力学界的讨论，并触及数学、统计学、计算机科学、人工智能、生物医学、系统生物学和精准医学等其他学科，共同努力为生物系统创建强大而高效的模型。
人工智能信任量表的制作及信度、效度检验
I II III 因素 1 (H1)：不信任他人的自我中心主义 (α=.79) 12. 人们可能会说好话，但最终他们最关心的是自己的幸福。 5.03 (1.12) .65 -.05 .00 16. 人们更有可能维护自己的权利，而不是承认他人的权利。 4.70 (1.06) .64 -.04 .00 2. 人们会做一些轻微的错事来获得自己的利益。 4.48 (1.11) .60 .08 .09 17. 人们撒谎是为了避免麻烦。 4.61 (1.08) .60 .01 .07 6. 人们撒谎是为了出人头地。 4.35 (1.21) .54 .13 .16因素 2 (H2)：相信人们的诚实 (α=.70) 5. 人们通常过着诚实正直的生活 4.16 (1.17) -.11 -.70 .14 8. 人们通常诚实地与他人打交道 4.55 (1.03) .13 -.65 -.15 1. 人们基本上是诚实的 4.36 (1.19) .08 -.61 -.15 14. 人们说到做到 4.00 (1.08) -.11 -.50 .16 因素 3 (H3)：不相信人们的谨慎 (α=.67) 4. 人们怀疑别人对自己很友善，因此很谨慎 3.90 (1.09) .05 -.07 .64 10. 人们认为不信任他人更安全4.03 (1.14) .13 .03 .54 13. 人们内心不愿意帮助别人 3.53 (1.10) .00 .11 .53 9. 人们很谨慎，因为他们认为有人会利用他们 4.38 (1.08) .20 -.15 .43 最大似然法，Promax 旋转 特征值 3.93 1.90 1.16 贡献率 30.3% 14.6% 8.9% 累积贡献率 30.3% 44.8% 53.7% 因子间相关性 I - 0.25 0.55 II - - 0.31
低成本、多尺度和多传感器洪水应用...
Daniele Giordan 1 , Davide Notti 1 , Alfredo Villa 2 , Francesco Zucca 3 , Fabiana Calò 4 , Antonio Pepe 4 , Furio Dutto 5 , Paolo Pari 6 , Marco Baldo 1 , Paolo Allasia 1