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SURF 和 VURP 摘要将最小浸入与...联系起来
将曲面上扁平线束的最小浸入与临界特征值度量联系起来 Santiago Adams 导师：Antoine Song 在现有文献中，第一个特征值在曲面上临界的度量与该曲面在任意维球面中的最小浸入之间存在着密切的联系。我们知道，对于具有临界度量的曲面，存在一组拉普拉斯算子的特征函数，它们定义了进入球面的最小浸入。我们旨在使用局部参数将该理论扩展到扁平线束特征截面的情况。也就是说，给定一个第一个特征值在线束上临界的度量，我们旨在使用其特征截面的升力来定义其通用覆盖在球面中的最小浸入，并更好地理解是否存在原始曲面进入球面的最小浸入。伊辛铁磁体在经典和量子极限下的热力学性质 Sophia Adams 导师：Thomas Rosenbaum 和 Daniel Silevitch 该项目旨在探测模型伊辛铁磁体 LiHoF 4 在经典和量子相变中的热力学性质。经典跃迁发生在临界温度 1.53 K 和零磁场下，而量子跃迁发生在零温度极限下 50 kOe 量级的临界横向磁场下。我们将使用比热数据来比较两个跃迁的临界指数及其之间的交叉。 一种使用基于分类器的生成器生成和预筛选蛋白质以确定结合亲和力的新方法 Victoria Adams 导师：Matt Thomson 和 Alec Lourenco 由于当前方法筛选蛋白质结合功效的速度和规模，测试新的工程结合蛋白设计非常无效。定量而不是定性筛选新蛋白质将进一步提高效率。 Thomson 实验室开发了一种高通量筛选方法，用于收集有关结合蛋白的信息并实现蛋白质设计。在我的项目中，我致力于开发一种使用蛋白质语言模型预筛选生成蛋白质的新方法。应用现有的蛋白质大型语言模型 (pLLM)，例如进化尺度模型 (ESM) 和 AlphaFold 2 & 3，我正在研究一种生成蛋白质然后预筛选其结合亲和力的方法。我还有机会学习如何使用实验室的高通量筛选分析来实验性地测试蛋白质设计。到目前为止，我还没有完全开发的方法/模型，但我有一个需要微调的基本分类器，并且需要一个仍需要指定最佳参数的生成器。我希望能够完成这些编程改进，并可能能够在夏季结束前通过应用高通量筛选来测试它们。来自路径积分的时间类纠缠 Zofia Adamska 导师：John Preskill 和 Alexey Milekhin 大多数量子力学形式主义都从不同的角度来看待空间和时间，这从相对论物理学的角度来看似乎是不自然的。为了解决这种不对称性，我们提出了一种时空密度矩阵的新定义，该定义源自路径积分方法，以更好地分析时空中的量子信息。我们的动机基于相对论量子场论中的观察，其中该密度矩阵的 Renyi 熵与通过从空间类分离到时间类分离的解析延续得出的结果完全一致。我们演示了如何使用这个密度矩阵来限制时空相关函数，并表明我们的界限比其他方法更紧并且遵循 Lieb-Robinson 界限。此外，我们在量子计算机上测试了这个时空密度矩阵对单量子比特系统的预测。使用我们的方法计算的时空纠缠构成了热化的新探针，并且可以为选择用于量子多体系统时间演化的有效张量网络假设提供启示。使用合成细胞建立病毒宿主相互作用的最小模型 Layla Adeli 导师：Richard Murray 和 Zach Martinez 利用最小模型研究合成细胞病毒感染的潜力使其成为研究尚未得到充分研究的病原体的首选。为了设计 PhiX174 噬菌体的合成宿主，我们尝试将 PhiX174 识别的脂多糖 (LPS) 整合到脂质体膜中，以潜在地封装无细胞转录、翻译和复制系统 (PURE Rep)。此外，设计为在脂质体内由 PhiX174 基因触发时发出荧光的立足点开关可以检测 PhiX174 基因组的 DNA 转录——我们目前的工作包括设计一种具有高效性的开关。我们已经成功生产出脂质体，并正在努力整合检测机制我们在量子计算机上测试该时空密度矩阵对单量子比特系统的预测。使用我们的方法计算的时空纠缠构成了一种新的热化探测，可以为选择一种有效的张量网络假设来研究量子多体系统的时间演化。使用合成细胞建立病毒宿主相互作用的最小模型 Layla Adeli 导师：Richard Murray 和 Zach Martinez 利用最小模型研究合成细胞病毒感染的潜力使合成细胞成为研究尚未得到充分研究的病原体的首选。为了设计 PhiX174 噬菌体的合成宿主，我们尝试将 PhiX174 识别的脂多糖 (LPS) 整合到脂质体膜中，以潜在地封装无细胞的转录、翻译和复制系统 (PURE Rep)。此外，当脂质体中的 PhiX174 基因触发时，设计为发出荧光的立足点开关可以检测 PhiX174 基因组的 DNA 转录——我们的工作目前包括设计一种具有高效性的立足点开关。我们已经成功生产出脂质体，并正在努力整合检测机制我们在量子计算机上测试该时空密度矩阵对单量子比特系统的预测。使用我们的方法计算的时空纠缠构成了一种新的热化探测，可以为选择一种有效的张量网络假设来研究量子多体系统的时间演化。使用合成细胞建立病毒宿主相互作用的最小模型 Layla Adeli 导师：Richard Murray 和 Zach Martinez 利用最小模型研究合成细胞病毒感染的潜力使合成细胞成为研究尚未得到充分研究的病原体的首选。为了设计 PhiX174 噬菌体的合成宿主，我们尝试将 PhiX174 识别的脂多糖 (LPS) 整合到脂质体膜中，以潜在地封装无细胞的转录、翻译和复制系统 (PURE Rep)。此外，当脂质体中的 PhiX174 基因触发时，设计为发出荧光的立足点开关可以检测 PhiX174 基因组的 DNA 转录——我们的工作目前包括设计一种具有高效性的立足点开关。我们已经成功生产出脂质体，并正在努力整合检测机制
池塘浸入NMP；父母有关威尔斯病的信息
您可能知道，池塘浸入构成我们森林学校课程的关键部分。学校池塘已经建立了许多野生动植物和植物生命，包括青蛙，纽约和昆虫。学校对这项活动进行了所有建议的风险评估，但是DCC指示我们应向父母/照顾者提供有关Weils病的潜在危害的信息，这些危害可能与停滞的水有关。
浸入式冷却的材料兼容性工作流程
闪点 COC ASTM D 92 / ISO 2592 °C 燃点 ASTM D 92 / 2592 °C 自燃点 DIN 51794/ ASTM E659 °C 倾点 ASTM D 97 / ISO 3016 °C 气味 n/a {TDS 规格} 颜色 ASTM D 156 / ISO 2211 {MSDS 规格} 硫含量 ISO 14596 ppm 比热容 ASTM E 1269 kJ/kg*K @ 40°C 热导率 ASTM D 7896 W/m*K @40°C 任意°C 下的密度 ISO 12185 kg/m3 @ #°C 体积膨胀 ASTM D 1903 /°C
电池组热性能特征的数值研究浸入冷却
抽象电动汽车（EV）具有零排放和高效率的出色优势，这引起了由于化石燃料耗尽和全球全球变暖问题的关注。目前，锂离子（锂离子）电池是电动汽车中的主要能源，这是多种好处，包括高能量密度。但是，锂离子电池的性能特性和安全操作取决于其工作温度，最佳工作温度在25-40 O C之间，电池组内的温度差不超过5 OC。因此，开发有效的电池热管理系统是为了实现电动汽车高性能的有效电池热管理系统。在本研究中，考虑了21700个圆柱体锂离子电池组的热管理的浸入冷却方法。电池组的热性能特性通过电池组中的电池布置不同，电池组和介电液的不同入口/出口配置进行了全面评估。比较结果表明，使用浸入冷却方法的左右两个插座的跨板布置配置和配置和中间和右侧的两个插座可以作为有效的电池热管理系统的潜在候选者。
使用接近索引匹配的固体浸入透镜
半导体材料中的颜色中心是非经典光子状态的有前途的来源。由于它们的局部能级嵌入了宿主的大块电子带隙内，因此它们将单个原子的光学特性与固态环境的scal骨结合在一起。的确，宽带半导体中的中间隙能级产生的增强的电子配置可以在室温及以上启用单个光子发射。1已经发现了许多这样的颜色中心，包括在钻石中，1-8碳化硅（SIC），9,10氮化铝（ALN），11枚硝酸盐（GAN），12-14和六边形的硝酸盐（H- BN）。15这些颜色中心的发现导致了量子技术的令人印象深刻的恶魔，包括纳米级磁性感应，4纳米级量子量子温度计，16个量子中继器，17
通过深钢筋学习和两相浸入冷却
到目前为止，统治计算范式一直是云计算，其设施集中在大型和偏远地区。具有关键潜伏期和带宽约束的新型数据密集型服务，例如自主驾驶和远程健康，将在一个令人饱和的网络下进行。相反，边缘计算使计算设施更接近最终用户，即在边缘数据中心（EDCS）中的OAD工作负载。然而，Edge compling compling combut compland compling compland complos 诸如EDC尺寸，能源消耗，价格和以用户为中心的设计等其他问题。 本研究通过通过两种方式通过深厚的强化学习来优化边缘计算方案，通过两种方式优化边缘计算方案以及智能资源分配来解决这些挑战。 为此，使用用户需求和硬件行为的真实痕迹对能量吸引的策略进行了模拟，模拟和优化几个边缘计算方案。 这些场景包括使用硬件原型设计的气冷和两相浸入冷却的EDC，以及基于优势参与者 - 批评（A2C）代理的资源分配管理器。 我们的沉浸冷却EDC的IT能量模型的NRMSD为3.15％，R 2诸如EDC尺寸，能源消耗，价格和以用户为中心的设计等其他问题。本研究通过通过两种方式通过深厚的强化学习来优化边缘计算方案，通过两种方式优化边缘计算方案以及智能资源分配来解决这些挑战。为此，使用用户需求和硬件行为的真实痕迹对能量吸引的策略进行了模拟，模拟和优化几个边缘计算方案。这些场景包括使用硬件原型设计的气冷和两相浸入冷却的EDC，以及基于优势参与者 - 批评（A2C）代理的资源分配管理器。我们的沉浸冷却EDC的IT能量模型的NRMSD为3.15％，R 2
汞中心浸入式浅色产品SLPS和...
胸部X射线。尿液分析（24小时尿液收集）。头发测试（用于长期暴露）血液检查（全血细胞计数和代谢面板）。心电图。确认暴露于无机汞的最准确方法是尿液测试。第一个早晨的空隙与24小时的收集相关性高达85％，这是最准确的测试。肾功能测试，包括尿液分析，肌酐，面包，尿液微球蛋白和微藻尿症，应在尿液汞水平升高的个体中进行。血液汞水平不是无机汞暴露的准确指标。血液中的总汞通常小于6 µg/l。如上所述，应进行尿液汞水平升高的尿液测试。但是，在汞尿液水平> 5 µg/g肌酐的患者中，应每隔几个月重复一次尿液汞测试，以确认水平在下降，直到尿液水平低于5 µg/g肌酐。
浸入丙烯酸胶粘性能和粘结强度对湿复合材料的影响
本文介绍了针对海洋维修应用开发的基于丙烯酸的粘合剂的研究。单独使用粘合剂陈化了12个月以上，并定期测试拉伸样品，以表征40°C时海水老化的影响。单独的粘合剂可在海水中塑化，在12个月后损失了大约40％的模量和强度，但干燥后很大程度上恢复了这些模量和强度。并行，在相似的衰老时间后测试了粘合的玻璃和碳纤维复合组件。在40°C的天然海水中12个月后，两者都保留了超过80％的未染色明显剪切强度。在粘结之前浸入海水长达12个月的湿复合底物的粘合键合，以确定残留键强度。湿玻璃纤维复合材料组装的断裂强度不受底物浸入长达12个月的影响，而在粘合键后，碳纤维复合组件的强度在延长的底物浸入后的强度下降至约50％。讨论了这种差异的原因。结果表明，这种粘合剂显示出良好的耐用性，应考虑海洋维修应用。
浸入未来：构建设计课程，使设计学生能够与机器学习合作
机器学习（ML）用于增强越来越多的智能产品，但它在用户体验（UX）设计教育中并不是一个探索的主题。mL使用收集的数据及其技术属性（例如，准确率）在使用时会不断变化。对于UX设计学生来说，很难了解ML技术，更不用说围绕ML确定设计机会，或者实施ML增强设计建议。尤其是ML的可生长性质，例如其不可预测的，不断变化的和数据驱动的性质，使得很难在构想和原型中应用ML。为设计学生准备与ML一起作为UX设计中的可生长计算/设计材料，我们建立了一个名为“ Information Products”（DIP）的设计课程。为此，我们设计了一个教学基础设施，使设计学生能够用ML技术巧妙地构思和原型。我们还提出了一种针对设计学生背景和ML的生命周期量身定制的自行车教学方法。最后，我们介绍了DIP的设计项目，并分享了让设计学生与ML合作的经验。DIP课程的结果和学生的反馈表明，我们的工作有助于设计学生培养ML素养，以了解其可生长的性质，从而创造性地构思和实际上是原型ML增强产品。此外，我们分享了从建立DIP课程中学到的经验教训，并强调了开发未来ML相关课程的方向。
使用玻璃珠作为临时浸入生物反应器中植物微繁殖的支撑矩阵的可能性
引言植物组织培养是一种无菌技术，用于快速对健康，无病原体和真实型植物的微繁殖。1目前，在商业植物组织培养实验室中常规大量批量生产及其方案是通过器官发生或胚胎发生建立的。然而，这种方法仍然面临一些局限性，例如微繁殖过程的耗时性质和每个生产的植物的成本高成本。导致成本增加的主要因素是劳动力，材料和化学物质。2此外，许多小型文化船的清洁，归档和处理需要更多的时间和劳动。此外，在适应和转移到土壤期间可能会丢失一些植物。已努力降低成本并提高再生植物的质量和数量。3最有希望的方法是光自养微繁殖（带有无琼脂培养基）和生物反应器。琼脂是昂贵的成分之一，它被添加为胶凝剂，用于凝固培养基并防止外植体浸没。在植物组织培养中测试了不同的支撑矩阵作为琼脂的替代品，例如木薯粉，玉米粉，煮土豆，