- NJIT开发了一种用于水和土壤样品中PFA(全氟烷基和多氟烷基化合物)的高速且高度敏感的检测技术。 -PFA,称为“永久化学品”,是一种在各种产品中发现的人造化合物,从食品包装材料到耐水服装,需要数千年的时间才能分解。有成千上万种不同的类型,当前的测试方法需要成本和时间,环境中的分布程度尚不清楚。 - 新技术包括一种称为造纸喷雾质谱法(PS-MS)的电离技术,该技术分析了样品材料的分子组成,并且比当前的PFAS标准测试方法高10至100倍。 -PFA被离子化并检测到,并且包含的各种PFA物种及其浓度清楚地显示到数万亿(PPT)水平。对于诸如土壤之类的复杂矩阵,使用脱盐的纸陶喷雾质谱法(DPS-MS)用于洗涤抑制PFA的离子信号的盐。这两种方法都显着提高了PFAS检测功能。 PFA的检测极限约为1 ppt,相当于20个奥林匹克大小的游泳池的一滴水。 - We directly analyzed fragments of various food packaging materials, including microwave cooking popcorn paper, instant noodle containers, and fried food and hamburger wrapping paper, and successfully detected traces of 11 types of PFAS molecules, including PFOA (perfluoroctanoic acid) and PFOS (perfluorooctanesulfonic acid), which are associated with cancer risk and suppression of the immune system, within 1 分钟。美国环境保护局(EPA)提议为全国饮用水中的六种PFA设定最大污染水平(MCLS),包括PFOA和PFO。 。- 此外,在2分钟内在局部自来水样品中检测到PFOA的痕迹。在大学的过滤春季样品中未发现PFA的痕迹。此外,使用DPS-MS从40毫克的土壤中识别出两种类型的PFA。我们还将证明空气中包含的PFA的检测能力。 - 还将进行测试,以将这些方法与NJIT BioSmart中心开发的PFA分解催化剂技术相结合。催化剂技术在3小时内分解了饮用水样品中98.7%的PFA。 - 这项研究得到了国家科学基金会(NSF)的支持。
UNIT-I 布尔代数与逻辑门概述:数字系统和代码、二进制算术、布尔代数、开关函数最小化、德摩根定理、卡诺图方法(最多 4 个变量)、奎因麦克拉斯基方法、不关心条件和多输出开关功能的情况。 UNIT-II 组合电路:NAND / NOR 门、开关函数的实现、半/全加器、半/全减器、串联和并联加法、BCD 加法器、前瞻进位生成器、解码器和编码器、BCD 到 7 段解码器、多路复用器和多路分解器、奇偶校验位生成器和检测器错误检测。 UNIT-III 顺序电路:寄存器和计数器简介:触发器及其转换、激励表、同步和异步计数器以及顺序电路的设计:代码转换器和计数器。模式-k 和除以 K 计数器、计数器应用。UNIT-IV 逻辑系列:RTL、DTL、所有类型的 TTL 电路、ECL、电路、I2 L 和 PMOS、NMOS 和 CMOS 逻辑等的操作和特性。 UNIT-V 存储器和转换器:介绍各种半导体存储器和 ROM 和 PLA 的设计,介绍模拟/数字和数字/模拟转换器及其类型(R-2R 梯形网络和逐次逼近转换器) 教科书名称 1. WH Gothman,“数字电子学” PHI 2. RP Jain:“现代数字电子学”,TMH 参考书名称: 1. RJ Tocci,“数字系统原理与应用” 2. Millman Taub,“脉冲、数字和开关波形” TMH 3. MM Mano:“数字逻辑和计算机设计”,PHI。 4. Floyd:“数字基础”,UBS。 5. B. Somanathan Nair,“数字电子学与逻辑设计”,Prentice-Hall of India
电力电子学的基本概念和 4 种不同的转换器类型,由二极管、晶闸管、GTO、MCT、IGBT 和 MOSFET 组成的功率开关的分析,功率和能量方程,参数瞬时值和平均值的计算,电路中线圈和电容器的行为以及有功和无功功率值,非线性源和负载的电路分析以及功率值的计算,THD 和失真因数的解释和计算,非线性负载中整流器的性能分析和方程,CCM 和 DCM 工作模式下 DA-DA 降压转换器的分析,CCM 和 DCM 工作模式下 DA-DA 升压转换器的分析,CCM 和 DCM 工作模式下 DA-DA 降压-升压转换器的分析,Sepic 和 Cuk 转换器的分析,半桥逆变器,全桥逆变器,逆变器对线性和非线性负载的性能分析和检查,AC-AC 转换器,目的和方法。
深度学习已成为解决众多现代问题的常见解决方案,占据了当今技术和社会关注的核心。其权力的配方是基于梯度反向传播的前所未有的大维度和学习过程的结合效应[Lecun等,1998]。,由于神经元模型的简单性,该模型被分解为加权线性总和,然后是非线性激活函数,权重梯度仅由它们各自的输入而不涉及交叉参数依赖性确定。因此,就计算过程而言,梯度反向传播是由梯度链规则自动化的,仅需要对远期输入数据进行缓冲。但是,深度学习在计算上是密集的。图1显示了其典型的操作,其中向前传球在推理和训练中都使用,而后传播仅用于训练。推断,必须存储整个模型参数,并且主要计算是张量点产品。在训练中,除推理外,向前传球还需要缓冲每一层的所有输入张量。它们用于衍生计算,基于梯度的优化器和梯度反向传播所需的张量点产品。也需要基于梯度的学习原理,模型参数和所有信号都是连续数字,通常以32位浮点格式表示。它会导致大量的内存足迹。图2显示了我们的一个示例,以说明
本手册分为六个部分。本简介介绍了本手册的目的和布局,并讨论了过去可能阻碍您采取行动的常见误解。本手册还总结了本手册的内容,包括您可以采取的几种准备措施。第 2 部分提供了有关沿海风暴、洪水和其他灾害的基本信息,可让您做出明智的决定,采取哪些措施来保护您的家人和财产。第 3 部分详细讨论了如何保护您自己和您的家人。它包括有关基本应急物资、疏散工具包、疏散计划和程序的建议,以及应急管理机构希望您在发出警告之前了解的重要信息。第 4 部分介绍了如何保护您的财产免受风和水危害。第 5 部分介绍了一般保险信息和资源,以帮助在发生风暴损害时进行恢复。第 6 部分概述了马萨诸塞州的气候变化以及气候变化如何在未来加剧沿海灾害的影响。
5.1 点估计和区间估计,130 5.2 删失,130 5.3 估计方法,132 5.3.1 Menon 方法,132 5.3.2 x 0.10 的顺序统计量估计,134 5.4 威布尔参数的图形估计,136 5.4.1 完全样本,136 5.4.2 删失样本的图形估计,140 5.5 最大似然估计,145 5.5.1 指数分布,147 5.5.2 指数分布的置信区间——II 型删失,147 5.5.3 指数分布的估计——区间删失,150 5.5.4 指数分布的估计分布 - I 型删失,151 5.5.5 指数分布的估计 - 零失效情况,153 5.6 威布尔分布的 ML 估计,154 5.6.1 形状参数已知,154 5.6.2 威布尔尺度参数的置信区间 - 形状参数已知,II 型删失,155 5.6.3 威布尔分布的 ML 估计 - 形状参数未知,157
是谁做出了这些重要的发现,从而形成了我们今天所知的现代空气动力学?首先,我们要感谢丹尼尔·伯努利 (1700-1782),他是艾萨克·牛顿的同时代人,也是伯努利的同事,莱昂哈德·欧拉 (1707-1783) 和乔治·凯莱爵士 (1773-1857) 被一些权威人士视为重于空气的飞行空气动力学之父。许多其他伟人也参与了空气动力学的发展,特别是在 20 世纪上半叶。这些名字可以归功于少数几个 - 比如阿道夫·布塞曼教授、尼古拉·尤可夫斯基、西奥多·冯·卡门、马丁·库塔、路德维希·普朗特、迪特里希·库赫曼博士和理查德·惠特科姆。这个名单并不完整,本书中还提到了其他几个名字;不过,我向那些没有被提及的人表示歉意,他们也为空气动力学做出了巨大贡献。这些早期研究大部分起源于欧洲大陆——瑞士、德国、俄罗斯和英国,其他国家也有少量研究。美国大型 NACA/NASA 研究中心始于 20 世纪,它们为空气动力学研究做出了巨大贡献,至今仍在做出贡献。