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气候科技指数 2024_禁发版本
过去几年中，我们一次又一次地听说，气候科技公司在 A 轮融资之后获得资金确实面临挑战。虽然各个行业、地区和技术领域的公司面临的挑战并不相同，但公司从验证概念到进入商业市场的转变点几乎是一个普遍存在的障碍。气候科技指数的数据证明了这一挑战。首先，该指数中种子轮（24%）和 A 轮（52%）以及后期 B 轮（11%）和 C+ 轮（13%）的公司份额之间存在巨大的差距。A 轮是该指数中失败公司最多的阶段（47%），并且从一个融资阶段进展到下一个融资阶段的公司份额在 A 轮和 B 轮之间最低——只有三分之一进入 A 轮融资的公司进展到 B 轮融资。
学生事务
“与原始的 [欣赏式探询] (AI) 4-D 模型一样，AI 的战略规划方法始于一项调查 - 使用无条件的积极问题来发现组织的核心价值观、愿景、优势和潜在机会。调查是反思过去的优势以及这些优势是如何构建的，着眼于创造我们可能想要的改变。接下来，参与者进入想象阶段，花时间梦想和共同构建理想的未来。在这个转变点，价值观得到肯定，并提出长期目标、战略替代方案和建议。下一阶段是创新时期，开始战略设计目标、战术和功能计划、综合方案、结构和系统，以最好地实现理想的未来。为了确保取得可衡量的成果，AI 方法和 SOAR 框架认识到 [我们] 必须通过真实的认可和奖励制度受到启发。简而言之，评估、规划、实施和控制的过程被‘探究’、‘想象’、‘创新’和‘启发’的概念所取代。”
从密度泛函理论系统地调整二元 III-V 半导体的应变诱导带隙
III-V 半导体带隙性质和大小的改变对于光电应用具有重要意义。应变可用于系统地在很宽的范围内调整带隙，并引起间接到直接 (IDT)、直接到间接 (DIT) 和其他带隙性质的变化。在这里，我们建立了一种基于密度泛函理论的预测从头算方法来分析单轴、双轴和各向同性应变对带隙的影响。我们表明系统性变化是可能的。对于 GaAs，在 1.52% 各向同性压缩应变和 3.52% 拉伸应变下观察到 DIT，而对于 GaP，在 2.63 各向同性拉伸应变下发现 IDT。我们还提出了一种通过将双轴应变与单轴应变相结合来实现直接-间接转变的策略。确定了应变 GaSb、InP、InAs 和 InSb 的进一步转变点，并与元素半导体硅进行了比较。因此，我们的分析为二元 III-V 半导体中的应变诱导带隙调整提供了一种系统且可预测的方法。
Abelkis, P. R., 257-273 声发射, 195 活化能, 130 飞机, 241, 257 铝合金, 6,16, 57, 243, 258 退火, 85, 103, 175 粗糙度, 69, 71 ASTM E 8, 215 ASTME 112,215 ASTM E 399, 178, 193, 215, 216 ASTM E 561, 242 ASTM E 647, 65, 149, 178 Attaar, M. H., 173-190 俄歇光谱, 80 自生气体钨极电弧金属 (GTAW), 175
^^^ Tanabe, Y., 121-139 致密型 (CT), 7,48,65, 104, j - ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^u g, 16, 103, 211 122, 149, 175, 193, 215, 275 ^^^j^^^ ^ L., 5-30 锁孔, 296 j ^ ^ ^ ^ j j ^ ^ j ^ ^ ^^^_^J2 光谱载荷, 246,257,261,297 j^ansgranular, 8,20, 51, 70,91, 107, 稳定性, 19 155^ 30^ 堆垛层错能, 38 转变点, 8, 98 钢透射电子显微镜奥氏体，122（TEM）34 97奥氏体不锈钢，6，16，32，175，y^联合设计，'164'^^孪生，20，56，76铸碳和低合金，142，294铁-镍，6铁-硅，64，106 4340，193Vacas-Oleas，C，140-160，293-312高锰，32，48，121真空，85，182马氏体时效，19真空熔炼，32，48，65温和，43，275Verkin，B.I.，84-101Stephens，R.I.，1-2，140-160， 293- 空洞，158 312，315-320 应变幅，32，35，143 W 应力强度因子 ^ang，C.M.，293-312 闭合（^ci）或打开（/Top），67，^^^^ 预应力，194 ^^' '^^' 2^^^ 焊缝/焊接件，8，122，175，275 有效（A^eff），67，71，181，196，^jj^gj，^ ^ 210-237 283 固有有效（AKett），114 X 阈值（AKth），65，71，87，106，152，174，178，194 ^"'"^y衍射，87 应力集中因子（^t），253，y 296 应力释放，275 屈服强度，34，69，96，142，175 拉伸区，135 Yokobori，T.，121-139 条纹，8，51，87，91，107，155，杨氏模量，7，18，77，97，133，199，287，304 184，220，278 亚晶粒，97 钇，212 取代原子，42 Yu，W.，63-83
Abelkis, P. R., 257-273 声发射，195 激活...
^^^ Tanabe, Y., 121-139 致密型 (CT), 7,48,65, 104, j - ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^u g, 16, 103, 211 122, 149, 175, 193, 215, 275 ^^^j^^^ ^ L., 5-30 锁孔, 296 j ^ ^ ^ ^ j j ^ ^ j ^ ^ ^^^_^J2 光谱载荷, 246,257,261,297 j^ansgranular, 8,20, 51, 70,91, 107, 稳定性, 19 155^ 30^ 堆垛层错能, 38 转变点, 8, 98 钢透射电子显微镜奥氏体，122（TEM）34 97奥氏体不锈钢，6，16，32，175，y^联合设计，'164'^^孪生，20，56，76铸碳和低合金，142，294铁-镍，6铁-硅，64，106 4340，193Vacas-Oleas，C，140-160，293-312高锰，32，48，121真空，85，182马氏体时效，19真空熔炼，32，48，65温和，43，275Verkin，B.I.，84-101Stephens，R.I.，1-2，140-160， 293- 空洞，158 312，315-320 应变幅，32，35，143 W 应力强度因子 ^ang，C.M.，293-312 闭合（^ci）或打开（/Top），67，^^^^ 预应力，194 ^^' '^^' 2^^^ 焊缝/焊接件，8，122，175，275 有效（A^eff），67，71，181，196，^jj^gj，^ ^ 210-237 283 固有有效（AKett），114 X 阈值（AKth），65，71，87，106，152，174，178，194 ^"'"^y衍射，87 应力集中因子（^t），253，y 296 应力释放，275 屈服强度，34，69，96，142，175 拉伸区，135 Yokobori，T.，121-139 条纹，8，51，87，91，107，155，杨氏模量，7，18，77，97，133，199，287，304 184，220，278 亚晶粒，97 钇，212 取代原子，42 Yu，W.，63-83
社论：结合模型降阶和数据科学的先进材料建模
材料建模一直是一个具有挑战性的问题。此类建模中出现了许多复杂性，例如非线性材料行为、复杂物理和大变形，以及多物理现象。此外，材料通常会表现出丰富的厚度响应行为，这阻碍了使用经典简化方法，并且在使用经典模拟技术时需要极其精细的网格。模型简化技术似乎是减少计算时间的合适解决方案。许多应用和材料成型过程都受益于模型简化技术提供的优势，包括固体变形、传热和流体流动。此外，数据驱动建模的最新发展为材料建模开辟了新的可能性。事实上，使用数据建模对模拟进行校正或更新导致了所谓的“数字孪生”模型的形成，从而通过数据驱动建模改进了模拟。通过使用机器学习算法，也可以对当前模型不准确的材料进行数据驱动建模。因此，在材料制造过程和材料建模框架内有效构建数字孪生的问题如今已成为一个越来越受关注的话题。数字孪生技术的最新进展是使用实验结果来校正模拟，同时也在无法通过实验定义基本事实时将其变化纳入正在运行的模拟中。本研究主题讨论了模型简化技术、数据驱动建模和数字孪生技术的最新发展，以及它们在材料建模和材料成型过程中的应用。在 Victor Champaney 等人的论文中，作者解决了非平凡插值的问题，例如，当曲线中的临界点（例如弹塑性转变点）移动位置时就会出现这种问题。为了找到该问题的有效解决方案，本文展示了几种方法，结合了模型简化技术和代理建模。此外，还展示了通过为预测曲线提供统计界限来量化和传播不确定性的替代品。本文展示了几种应用，以经典材料力学问题为例。
科学艺术与手工艺（SAM）
材料建模一直是一个具有挑战性的问题。此类建模中出现了许多复杂性，例如非线性材料行为、复杂物理和大变形，以及多物理现象。此外，材料通常会表现出丰富的厚度响应行为，这阻碍了使用经典简化方法，并且在使用经典模拟技术时需要极其精细的网格。模型简化技术似乎是减少计算时间的合适解决方案。许多应用和材料成型过程都受益于模型简化技术提供的优势，包括固体变形、传热和流体流动。此外，数据驱动建模的最新发展为材料建模开辟了新的可能性。事实上，使用数据建模对模拟进行校正或更新导致了所谓的“数字孪生”模型的形成，从而通过数据驱动建模改进了模拟。通过使用机器学习算法，也可以对当前模型不准确的材料进行数据驱动建模。因此，在材料制造过程和材料建模框架内有效构建数字孪生的问题如今已成为一个越来越受关注的话题。数字孪生技术的最新进展是使用实验结果来校正模拟，同时也在无法通过实验定义基本事实时将其变化纳入正在运行的模拟中。本研究主题讨论了模型简化技术、数据驱动建模和数字孪生技术的最新发展，以及它们在材料建模和材料成型过程中的应用。在 Victor Champaney 等人的论文中，作者解决了非平凡插值的问题，例如，当曲线中的临界点（例如弹塑性转变点）移动位置时就会出现这种问题。为了找到该问题的有效解决方案，本文展示了几种方法，结合了模型简化技术和代理建模。此外，还展示了通过为预测曲线提供统计界限来量化和传播不确定性的替代品。本文展示了几种应用，以经典材料力学问题为例。