●了解力,运动和能量之间的关系,并基于基本的机械原理来解释它们的相互作用。●展示了电荷,磁场和电流的知识,包括确定电场和磁场。●解释时间变化场的行为,并预测它们对诱导的电场和磁场的影响。●了解离散电路元件的行为,并应用电原理来了解直流,瞬态和交流电路。●描述光波的特性,并应用基础概念来分析基本的光学系统并解决相关问题。
担任情报分析员,负责制作成品科学技术 (S and T) 情报产品。描述外国军事系统的物理特性和性能参数,并预测未来军事系统的战场效能。从相关机械原理、电气/电子原理和/或能源使用方面描述所选战场武器所采用的技术水平。预测侦察、监视和目标获取系统的整体能力,重点是地面防空系统和防空雷达。使用计算机程序和其他分析工具对地面防空武器的能力、局限性和弱点进行分析。
电能应用 1 ING-IND/31 机械原理与应用力学 2 ING-IND/13 - ING-IND/15 能源系统 1 ING-IND/09 技术化学基础 1 CHIM/07 建筑科学 2 ICAR/08 工业厂房管理 1 ING-IND/17 10 企业管理与组织 1 ING-IND/35 10 经济学 2 (宏观经济学) 1 SECS-P/01 5 组织行为 2 ING-IND/35 5 商业数据分析 (CI) 2 ING-IND/35 - SECS-S/01 10 过程分析与建模实验室 2 ING-IND/35 - ING-IND/17 7 项目作业 1-2 nd 期末考试 1-2 nd 3
大量证据支持蛋白质中本质上无序区域(IDR)在正常细胞功能和包括癌症在内的许多疾病过程中起关键作用[1]。尽管我们对IDR如何调节众多生物学过程(例如基因调节和细胞内信号传导)的理解有了很大的进步,但仍有许多空旷的问题和挑战。此外,IDR现在被广泛认为是生物分子冷凝物的驱动因素和调节剂,它们是无膜的亚细胞集线器,在活细胞中生化过程的动态分区中起重要作用[1]。突变已显示导致冷凝物的异常行为,导致细胞质中信号事件的失调以及细胞核中致癌转录程序的激活[2,3]。因此,迫切需要了解IDR的生物学功能的基础机械原理,并利用这些知识来针对其在疾病过程中的异常行为。
安全的交流是自由社会的基本支柱,对于关键基础设施的发布至关重要。确保这一点,加密程序至关重要。由于量子计算中的发展,可能在可预见的将来可能会解密劣化过程,这就是为什么需要“防数量”进行加密通信的原因。即将到来的量子密钥分布技术(QKD),该技术可以基于量子机械原理在物理上安全的通信,而技术将量子失速运输到长距离或可以根据量子通信一词来概括。本报告概述了量子通信的技术日志和技术一代,分析了研究,工业化,测试基础设施和市场的发展,并讨论了技术主权在量子交流中的相关性。
平坦的膜无处不在地变成自然界和人造世界中神秘的复杂形状。在复杂性背后,已连续发现清晰的确定性变形模式是基本应用规则,但仍未实现。在这里,我们破译了薄膜的两种元素变形模式,随着通过缩小的通道的流动滚动和折叠。我们验证这两种模式将厚度范围从微米到原子量表的宽度范围的膜变形。它们的出现和确定性折叠数与föppl -vonKármán数量和收缩比定量相关。揭露的确定性变形模式可以指导二维纸的可折叠设计器微型机器人和精致的结构,并提供了生物形态遗传决定论之外的另一种机械原理。
项目 C4:小分子催化转化为增值产品 PI:Sara Thoi 教授,化学 项目描述:该项目专注于合成和表征新型金属催化剂,用于激活和转化小分子,如二氧化碳(CO 2 )、氮(N 2 )、硝酸盐(NO 3 - )和其他丰富化合物。其中一个例子是开发金属有机骨架 (MOF) 将 N 2 转化为氨(NH 3 ),氨是一种重要的肥料,也是工业和制药化学品的氮前体。 REU 学生的角色: REU 学生将合成和表征各种含有地球丰富金属位点的催化剂,以激活小分子。他们将学习如何进行电化学实验,包括循环伏安法、计时电流法和原位振动光谱。 REU 学生将把催化剂的各种特性(结构、孔隙率、功能组、金属特性)与其催化性能(选择性和活性)关联起来。这些结构-功能关系将阐明机械原理,并为进一步的催化剂设计提供路线图。首选背景和技能:• 普通化学 • 电化学 • 合成
量子计算机使用量子机械原理进行计算,在许多计算问题中,它们比古典计算机更强大(Shor 1994; Grover 1996)。开发了许多量子机学习算法,例如量子支持矢量机,量子主体分析和量子玻尔兹曼机器(Wiebe等人。2012; Schuld等。2015a; Biamonte等。2017; Rebentrost等。2014;劳埃德等。2014; Amin等。2018; Gao等。2018),这些算法比其经典版本更有效。近年来,DNNS(Lecun等人2015)成为机器学习中最重要,最有力的方法,该方法广泛应用于计算机视觉中(Voulodimos等人。2018),自然语言处理(Socher等人2012)和许多其他领域。DNN的基本单元是感知器,它是一种仿射转换,以及激活函数。激活函数的非线性和深度给出了DNN大量表示