物理科学
自适应实验机器学习可帮助科学发现
机器学习可帮助科学家设计实验科学发现依赖实验 建立我们对自然现象的理解 传统上以试错为基础视目标而定,不同的机器学习策略可用于自适应实验:主动学习、最大信息增益、贝叶斯最优化、强盗法和加固学习Cheng SoonOng机学习科学家
复制性 :逆时效果如何解释量子奇特
自量子理论最早数日以来,物理家一直在努力调和量子力学要求的表面非局部比光速交互澳洲悉尼大学的Rod Sutherland博士认为, 答案在于回溯性-概念允许量子测量影响过去事件[.]
Occam的剃刀原理能告诉我们什么暗物质理论
今天,物理家设计了数十项理论来解释暗物质的性质至今为止,没有一个通过实验获得了具体证明欧本大学Eugene Oks教授主张应用重要的哲学概念,常用于考虑复杂问题和多候选解决方案使用Occam剃刀
电子和声频如何促进物料系统热传输
微量化是当前和未来信息处理控制技术的关键特征之一裁小电子组件容量的能力受电导率下降和热能散射增加的限制,因为设备接近纳米级系统通过研究高纯度电子振荡特性
令有机化学有趣、有意义和无障碍
多本科生将有机化学模块看成大学生涯中的自生课程常使用腐化记事制,这不仅疏远他们,而且使他们无法深入理解学科社会和经济因素也可能是研究这一基本题目的重大障碍。从她广博教学经验中提取例子IroshaN博士
FAME-传统生物柴油绿色革命
全球从石油化工生产向生物解决方案的转移提升了传统生物柴油生产者。但他们正面临着挑战者 内部-再生生物柴油由Dylan Karis博士率领的美国可飞研究实验室化学家和工程师团队无所畏惧地发现传统生物柴油-或脂肪酸甲酯
仿真碱性金属离子动态水分
Alkali金属离子-lii+-naiion-K++iqiion-Rb++i池子Hayamizu教授及其在日本徐洲大学的合作者应用了基于核磁技术
建模分析粘合液流超出纳维-斯托克斯方程
Navier-Stokes方程对科学和工程很重要,因为它们描述流体运动举例说,它们用来模拟动脉内流血、洋流和飞机周围空气动态上世纪理论物理家和数学家提高纳维尔-斯托克斯方程使用而不是视这些偏差方程为
废入起始素材溶剂回收聚合物行业
聚合体制造是一项基本业务,但它从环境角度提出了数项挑战。多化学过程耗能强,因为它们需要高温或高压发生寻找回收和回收废物的方法,因此极为重要APKAG德国分队Dominik Triebert和Hagen Hanel