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地球物理勘探在关键矿产安全中的作用 - 韩国矿产资源与能源工程师协会期刊
确保矿产资源对一个国家的持续发展至关重要。由于大多数浅层矿体已被开采，深层矿体是矿产勘探的目标。使用地质和钻探数据很难预测深层矿体的几何形状。地球物理勘查为解释深层地下结构提供了三维 (3D) 物理模型。为了提高解释准确性，不仅需要有效地整合地球物理勘探，还需要有效地整合各种复杂的地质信息。我们提出了一种基于数字孪生的矿产勘探方法。包括地球物理数据在内的各种复杂地质信息被集成并内置到数字孪生中。在此基础上，可以提高解释的可靠性，并对勘探和钻探进行精确的模拟。通过使用数字孪生，我们可以预期进行稳定的综合分析，以最大限度地减少每次探索的不确定性并提高探索成功率。
BNL 地下水中的新兴污染物
萨福克县卫生局发现，BNL 下游的一些地产未与公共供水系统相连。2019 年 4 月，BNL 和卫生局达成合作协议，对私人水井进行取样。迄今为止，已对大约 70 口私人水井进行了取样。其中三口水井的 PFOA 浓度略高于拟议的纽约州饮用水标准。其中两口水井位于地区机场附近，一口水井位于社区消防站附近。纽约州环境保护署最近对 BNL 下游 PFAS 污染潜在来源进行了调查，证实这两处设施的浅层地下水中都存在 PFAS。第四口私人水井的 PFOS 和 PFOA 浓度均略高于拟议的饮用水标准。尚未确定这种污染的可能来源。
数字技术对记忆和记忆研究的影响
摘要 ：随着智能手机、电脑和互联网的广泛融合，信息获取和处理发生了重大变化。本文探讨了积极和消极影响，承认通过轻松访问庞大的数据库和外部记忆辅助工具可以扩展认知能力，同时也解决了对记忆巩固减弱和依赖浅层编码策略的担忧。该研究考察了记忆研究的跨学科领域，还强调了心理学、神经科学、社会学和信息科学学者为理解数字技术对记忆的影响而做出的合作努力，并强调了记忆研究的挑战和未来方向，包括数字健忘症、信息过载和隐私问题等问题。总的来说，本文强调需要了解人类记忆与数字工具之间的关系，从而制定策略来增强记忆，抵消潜在的不利影响，并促进在记忆相关任务中平衡利用数字资源。
研究论文深厚复合地层有无支护TBM隧道围岩变形时空效应分析
针对深厚复合地层TBM隧道小比例模型试验中开挖、管片模拟、变形、受力等难题，综合利用TBM模拟实验装置、模型管片环预制装置、数字摄影测量技术，提出计算方法。通过对围岩变形特征及破裂分析，揭示了围岩变形的时空效应：（1）无支撑时，围岩变形的时空效应集中在以下工况：随着时间的推移，围岩变形从复合地层交界处的拱腰两侧开始，衍生出四个圆弧并发生剪切滑移，导致整体垮塌破坏。（2）支撑后，围岩变形的时空效应集中在围岩与支撑相互作用的3个阶段，即初期阶段、平衡过程和失稳状态。空间效应集中在围岩变形破坏区域，最严重区域为浅层围岩，次剧烈区域为边墙拐角处。
超吞噬表面上的液滴反应器可以控制和表征淀粉样蛋白纤维生长
在体外和原位结构表征中产生蛋白质淀粉样蛋白纤维的方法在生物学，医学和药理学中至关重要。，我们首先证明了超氧化物底物上的液滴作为反应器，可通过使用合并的浅层显微镜和热成像来实时监测生长过程，从而产生蛋白质淀粉样蛋白纤维。分子结构的特征是拉曼光谱，X射线衍射和X射线散射。我们证明了样品温度梯度引起的对流流是有序蛋白质纤维的生长的主要驱动力。特别注意PHF6肽和全长TAU441蛋白以形成淀粉样蛋白纤维。通过与分子动力学模拟的结合实验，表征了这些淀粉样蛋白纤维的构象多态性。该研究提供了一种可行的程序，以优化未来研究中其他类型蛋白质的淀粉样蛋白形成和特征。
农业景观中的多年生花条强烈促进worm种群
通过农业强化而丧失土壤生物多样性，是生态系统服务崩溃的主要因素。尽管它们广泛用于促进生物多样性，但浅层条对土壤生物的影响在很大程度上尚不清楚。在这里，我们研究了多年生型层状条对46个具有成对农田和多年生型式剥离的地点的worm群落的影响。earth虫种群密度较高的条带平均比相邻农田高231％。花条可以使他们能够在农田中不存在的植物和epigeic种群建立。此外，浮游条可能是繁殖胚胎的栖息地。我们期望eTthatthatthatththatthepromotionofearthorthortherstripstripsimprovessoilfunctionsfunctionsandbene -fimbene -flyphigher thigher thigher thigher thigher trophic分类群。我们提出，优化的种子混合物，改善的空间配置和建立瞬时条带的时间连续性可以进一步促进土壤生态系统服务。
百年大学科学研究所学报
摘要：隧道内部变形是由于上部结构附加荷载、超载、岩土体内部应力等因素引起的。隧道变形测量对于确定隧道塑性变形的大小具有重要意义，是隧道安全监测的重要环节。本研究采用有限元法分析了位于四层岩层中、受地下水影响、采用新奥隧道施工方法 (NATM) 逐步开挖的马蹄形或蛋形隧道的三维非线性行为。详细研究了随着开挖步骤的不同，拱顶和隧道周围受到不同载荷条件作用而发生的永久变形。此外，通过变形曲线对两种隧道几何形状下所有开挖阶段隧道关键段发生的永久变形进行了相对比较。已经确定，选择隧道几何形状为蛋形而不是马蹄形更有利于减少浅层和层状岩石环境中的下沉和收敛量。
可编程量子计算机的凸优化
量子计算的一个基本模型是可编程量子门阵列。这是一种量子处理器，由程序状态提供信息，该程序状态会在输入状态上引发相应的量子操作。虽然可编程，但已知该模型的任何有限维设计都是非通用的，这意味着处理器无法完美模拟输入上的任意量子通道。表征模拟的接近程度并找到最佳程序状态在过去 20 年里一直是悬而未决的问题。在这里，我们通过展示寻找最佳程序状态是一个凸优化问题来回答这些问题，该问题可以通过机器学习中常用的半有限规划和基于梯度的方法来解决。我们将这个一般结果应用于不同类型的处理器，从基于量子隐形传态的浅层设计到依赖于基于端口的隐形传态和参数量子电路的更深层方案。
立体定向脑电图在脑机接口中的潜力：当前进展和未来方向
立体定向脑电图 (sEEG) 利用局部穿透深度电极来测量脑电生理活动。它最常用于识别难治性癫痫的致痫区。植入的电极通常提供一组独特脑区域的稀疏采样，包括海马体、杏仁核和岛叶等较深的脑结构，而这些结构无法通过皮层脑电图 (ECoG) 等浅层测量方式捕捉到。尽管临床应用重叠，且脑机接口 (BCI) 的 ECoG 解码方面也取得了最新进展，但迄今为止，sEEG 在 BCI 解码方面受到的关注相对较少。此外，相关深部脑刺激 (DBS) 植入物的成功预示着长期 sEEG 应用的潜力。本文概述了 sEEG 技术、BCI 相关研究以及 sEEG 在长期 BCI 应用中的未来发展方向。