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World File Search System表征
表征棘轮效应对基于钢渣的热量储能的填料材料的表征
摘要：热跃层热能存储系统在提高能源密集型行业的能源效率方面起着至关重要的作用。在可用的技术中，由于使用具有成本效益的材料的能力，空气基床系统很有希望。最近，研究中最有趣的填充材料之一是钢铁矿石，这是钢铁行业的副产品。钢炉炉提供负担能力，可用性充足而没有冲突的使用，在高达1000℃的温度下稳定性，与传热液的兼容性以及无毒性。先前的研究表明了有利的嗜热和机械性能。尽管如此，当在许多充电和放电周期中暴露于机械和热应力时，经常被忽视的方面是炉渣颗粒的耐力。在整个热循环过程中，储罐内的炉渣在升高温度下经历了大量载荷，经历了热膨胀和收缩。这种现象会导致单个颗粒的恶化和对储罐结构的潜在损害。但是，由于在相关规模上进行热循环所需的相当长的时间，评估这些系统的扩展性能是具有挑战性的。为了解决这个问题，本文介绍了专门设计的快速测试设备，为15年的运行时间提供了实尺度系统的相应测试结果。
人工智能：表征与问题解决
• DPLL、CDCL、WalkSAT、GSAT • 确定一个句子是否可满足 • 描述后继状态公理 • 描述和实现 SATPlan（规划为可满足性） • （混合代理）
钢的断裂韧性表征 ...
在这些标准下，我们开展了一项探索性计划，以表征普通强度造船钢（即 ABS A、B、C、D、E 和 CS 级）的动态断裂韧性。试验材料（板材）从几个造船厂和钢厂随机获得，以表征当前炼钢产品的特性。断裂韧性趋势通过落锤试验（NOT，l-in）定义。DT 和标准夏比 V 型缺口试验，并将观察到的韧性特征与拟议的韧性标准进行比较。发现 ABS A、B 和 C 级非热处理板材的韧性不足以满足合理的断裂韧性要求。另一方面，发现 ABS C、D、E 和 CS 级正火板材表现出改善的韧性趋势，在大多数情况下可以满足拟议的要求。
材料表征百科全书
本材料表征系列试图满足实际材料用户的需求，重点关注表面、界面和薄膜微观表征的新领域。该系列由第一卷《材料表征百科全书》和大约 10 卷后续卷组成，这些卷集中介绍了各个材料类别的表征。百科全书中有 50 篇简短文章（每篇 10-18 页），采用标准格式呈现，方便读者阅读，并附有简单易懂的技术描述及其实际使用示例。除了文章之外，还有每种技术的一页摘要、相关技术分组的介绍性摘要、完整的首字母缩略词词汇表以及所有 50 种技术主要特征的表格比较。该系列共 10 卷，专门针对特定材料类别进行特性描述，包括硅加工、金属和合金、催化材料、集成电路封装等。特性描述是从材料用户的角度进行研究的。因此，一般来说，格式是基于特性、加工步骤、材料分类等，而不是基于技术。所有卷的重点都是表面、界面和薄膜，但重点会根据这些领域对相关材料类别的相对重要性而有所不同。每卷的附录都复制了百科全书中相关的一页摘要，并对百科全书中未涵盖的任何技术提供了更长的摘要。该系列的概念来自与 Manning Publications Comparly 的 Marjan Bace 的讨论。材料特性描述通常的呈现方式与很大一部分受众（材料用户、工艺工程师、经理或学生）的需求之间存在差距。根据我们的经验，当在关于分析技术的讲座或课程结束时，有人问到如何解决某种材料（或加工）特性问题时，答案往往是演讲者“是技术专家，而不是材料方面的专家，没有处理过那种特定情况的经验”。本系列试图通过从材料用户的角度而不是分析技术专家的角度来处理特性问题，从而弥补这一差距。我们要感谢 Marjan Bace 提出最初的概念，感谢 Charles Evans and Associates 的 Shaun Wilson 和表面科学实验室的 Yale Strausser 帮助进一步定义本系列，并感谢所有单卷的编辑努力制作实用的、基于材料用户的卷。
先进材料加工和表征...
关于机械系 机械工程系成立于 2014 年 7 月，开设本科 (B.Tech) 课程，目前提供博士学位课程。 敬业的教师在机械工程的各个领域都拥有专业知识，例如工业 4.0、智能制造、人体工程学、设计自动化、能源工程以及热和流体科学。 该系为 IGCAR Kalppakam、Pondicherry Power Corporation Limited Karaikal 等地的学生提供积极的工业项目。 通过这些项目，学生可以了解当前的技术、创新和工业需求，并解决实际问题。 该系还鼓励学生参加体育、文化活动和课外活动，以提高他们的专业技能并培养他们成为全面发展的人才。
什么是神经表征主义？
本综述对神经表征论进行了更新，神经表征论是一种理论框架，它将意识体验定义为多模态、情境调查，并从大脑系统构建源自我们环境和身体的感觉的最佳猜测表征来解释其神经基础（Pennartz，2015）。它假定意识体验具有五个基本特征：（i）多模态丰富性，（ii）情境性和沉浸性，（iii）统一性和整合性，（iv）动态性和稳定性，以及（v）意向性。此外，意识还被认为具有生物学功能，其框架是反射和习惯（不需要意识）与目标导向、计划行为（需要多模态、情境调查）之间的对比。因此，意识体验被理解为一种感官丰富、空间包罗万象的身体和环境表征，而我们仍然有直接体验外部现实的印象。预测处理模型有助于理解意识背后的神经机制，这些模型以无监督的方式进行训练，不一定需要明显的动作，并且已经扩展到深度神经网络。然而，即使有了预测处理，问题仍然是为什么这种类型的神经网络活动会产生现象体验。在这里，我建议用多层次表征的概念来解决这个难题，这些概念会突然产生与现象体验相对应的多模态、空间广泛的超级推理。最后，将神经表征主义与其他意识神经理论进行了比较，并讨论了它对定义动物、人工智能设备和患有意识障碍的不能移动或无反应的患者的意识指标的影响。
自动检测和表征紧密...
空间领域感知的一个基本方面是能够探测和描述目标卫星附近的物体。在地面光学望远镜监测 GEO 卫星的情况下，由于物体的暗淡以及大气模糊和光学系统的衍射极限对角分辨率的限制，这种“近距离物体”（CSO）问题变得具有挑战性。本文介绍了在 AMOS 进行的基于散斑干涉法的 CSO 实验，散斑干涉法是一类允许从一系列短曝光图像中恢复高空间频率信息的技术。散斑干涉法不需要自适应光学 (AO)，因此在光线不足以进行被动 AO 且操作激光导星不切实际的情况下仍然有用。