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无窗的硅雪崩光二二极管对90-900 eV范围中电子的响应
硅雪崩光二极管（APD）被广泛用作光子探测器，但是它们也可用于检测具有能量𝐸𝐸100keV的电子。尤其是，近年来对APD的使用来检测中等能量范围（10-100 KEV）的电子，特别是对于空间任务中的应用[1-3]，APD耐用性与对磁场对磁场的敏感性相结合，具有吸引人的特征。虽然已经进行了一些研究使用APD来检测低能电荷颗粒[4]，但使用APD来检测低（<1 keV）的能量电子是一个较少研究的领域，这是这项工作的主题。本文介绍的结果是在新型UV光检测器（Nanouv）开发的背景下产生的，并具有由垂直分配的碳纳米管制成的光（5-8]。垂直分配的碳纳米管可以使用化学蒸气沉积技术[9]生长至几百μm的长度，结果是获得高度各向异性的材料，并获得了管道方向的理想情况下，具有理想的消失密度[10，11]。由这种材料制成的光电行为可以显着降低照相电子重新吸收的可能性，这是现代紫外线探测器的不良效率的主要原因，因为光电子将直接散发到真空中，并且能够使纳米纤维ex nanotubes exul is the Mommante is pare the tube tube tube ubsum tube ubsum tub tubsum tubsum tubsum tub tub。然后通过施加的电势δ𝑉10kV加速电子，然后由位于真空管另一端的硅APD检测到长达几厘米。在图中可以看到Nanouv检测器概念的示意图1。
个人的雪崩临界性、流体智力和工作记忆 1
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 （未经同行评审认证）提供，是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2020 年 10 月 8 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.08.24.260588 doi：bioRxiv 预印本
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学，CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。 背景与目标：该研究项目是圣埃蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者奥拉诺公司长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有不同于传统流体的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气力输送、筒仓卸料……）中发现了它们，其中含有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量颗粒（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟所产生的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来为 CFD 模型提供数据。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下一个领域拥有理学硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学、CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。背景和目标：该研究项目是圣艾蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者 Orano 长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有与传统流体不同的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气动输送、筒仓排放……）中发现它们，其中有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量粒子（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟生成的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来输入 CFD 模型。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下领域获得硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题。好奇心、严谨性、参与度、批判性分析能力、倾听能力，当然还有对科学和技术的热情，这些都是成功答辩优秀论文的关键资产。英语流利 + 愿意学习基础法语。申请：文件包括四项：求职信 + 简历 + 至少一封推荐信 + 硕士排名或学术成绩。其他：最好从 2020 年 10 月 1 日开始。在工业资助和合作下
碎石雪崩丘的形态分析......
图 5：研究区域提取的丘陵地图（n = 65）。蓝色至紫色显示逆向 DEM 上的洼地填充区域，指示局部丘陵和山脊的位置。黑色实线表示已识别丘陵的丘陵边界。请注意，根据对正射影像和实地观察的解释，并非所有洼地填充区域都被识别为丘陵。山体阴影图像来自 RPAS 得出的 36 厘米 DEM（前景）和 10 米 PRISM-DEM 5
加拿大冰川国家公园的雪崩地形建模
第四章：雪崩的统计偏差建模.....................................................................................................................91 4.1 简介..............................................................................................................................91 4.2 数据来源回顾..............................................................................................................93 4.3 alpha-beta 偏差模型................................................................................................96 4.4 数据集描述.........................................................................................................................98 4.4.1 异常值的识别.........................................................................................................98 4.4.2 残差的正态分布检验....................................................................................100 4.4.3 用于回归分析的数据集的描述性统计.............................................................101 4.4.4 回归模型变量之间的相关性....................................................................104 4.5 方法.............................................................................................................................107 4.5.1 雪崩剖面和确定最佳拟合模型.....................................................................108 4.5.2 Alpha-beta滑行模型结果................................................................................................110 4.6 验证...................................................................................................................115 4.7 将三个预测因子（公式 4.6）应用于高速公路雪崩路径的示例......................................................................................................116 4.8 在偏远地区仅应用 beta 值的示例（公式 4.7）.............................................................119 4.9 讨论......................................................................................................................119 4.9.1 潜在的错误来源....................................................................................................123