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World File Search System两相
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
基于3D脉动热管的电动汽车电池的两相冷却系统
摘要：这项研究中追求的主要目标是对旨在维护电动汽车使用的电池内最佳温度的创造和彻底评估。，基于锂离子细胞上的电动运动支撑的盛行设备。这些细胞经常需要迅速传递实质性的能力，从而导致随之而来的热量产生。因此，运行温度升高，可能导致电池性能下降，或者在极端情况下的操作故障。此外，偏离建议的温度范围（20–40℃）显着加快了电池的老化过程，并提高了过早故障的可能性。应对这些关键挑战，电池热管理系统的实施在最大化电池效率方面发挥了关键作用。在此调查的框架内，我们建议采用建立在三维脉动热管上的冷却系统，作为电池组的指定热管理技术。我们研究的初步阶段涉及评估建议的脉动热管的性能。之后，通过对真实的电池进行实践实验，对脉动热管的功效进行了严格的审查。经验发现最终强调了拟议系统的大量冷却能力，从而为电动汽车电池面临的热管理挑战提供了强大而有效的解决方案。
对微重力应用中压缩机保护的两相制冷剂行为的研究
蒸气压缩循环（VCC）是一项有前途的技术，可用于对未来太空飞行器的制冷需求，因为它们通常很高的冷却COP。然而，由于微重力，在启动过程中液体淹没压缩机的风险。因此，为了更好地为微重力应用制备VCC，了解两相制冷剂对启动过程中重力的依赖性很重要。在这项工作中，在VCC的启动时评估了液态洪水，并考虑了被动压缩机保护的可能性。实验设置具有两种配置。在第一个中，可以在透明管中观察到两相现象，并且可以测试不同的管插入，以作为其作为液体洪水阻塞的有效性。在第二个配置中，可以评估来自商业蒸发器的液体洪水的不同电荷水平。结果显示，管插入对直管中液体洪水的明显影响，发现毛毡管插入最有效地阻碍了流动。蒸发器测试结果还显示了液体洪水参数与电荷水平的密切相关性，并且仅显示出对蒸发器方向的微小依赖性。
拉脱维亚对新型两相热能与推进空间技术发展的贡献
• 金属加工：现代精密车床、数控机床和手动铣床。 • 焊接：自动 TIG 焊接车床、轨道焊接、手动焊接机。 • 真空：高真空泵、站和室、氦气泄漏检测器。 • 钎焊、热处理和金属多孔材料生产：高温真空炉、
通过两相训练使类人动力运动超过具有挑战性的地形
摘要：人形机器人是机器人技术的关键重点，其导航艰难地形对于许多用途至关重要。虽然取得了进步，但为复杂环境创建适应性的运动仍然很困难。基于学习的系统的进展为强大的腿部运动提供了希望，但挑战持续存在，例如在高速和不平衡的地面跟踪准确性，以及实际机器人的关节振荡。本文提出了一个新颖的培训框架，以通过强化学习采用两阶段的训练范式来应对这些挑战。通过整合命令课程学习，完善我们方法的预知和适应性，进一步构成了所提出的框架。此外，我们将Dreamwaq适应了我们的人形运动系统，并将其改进以减轻关节振荡。，我们实现了我们方法的SIM到真实传输。一系列经验结果表明，与最先进的方法相比，我们提出的方法的出色表现。
从单速度Baer-Nunziato和Kapila Systems的两相多孔介质系统的定量推导
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
一种新型的Lidar-Gnss-Ins两相紧密耦合的集成方案，用于精确导航
摘要在精确导航方面的最新进展已广泛利用全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的集成，尤其是在智能车辆的领域。然而，这种导航系统的功效被非光（NLOS）信号的反射和多径中断所损害。基于积极的感知传感器以其精确的3D测量而闻名的基于主动感知的传感器的光检测和范围（LIDAR）的探测器在增强导航系统方面已经变得越来越普遍。尽管如此，与GNSS/INS系统的激光雷达进气量同化列出了重大挑战。应对这些挑战，这项研究引入了两相传感器融合（TPSF）方法，该方法通过双阶段传感器融合过程协同结合了GNSS定位，激光镜和IMU预融合。初始阶段采用扩展的Kalman滤波器（EKF）与IMU机械化合并GNSS解决方案，从而促进了IMU偏见和系统初始化的估计。随后，第二阶段将扫描到映射激光雷达的进程与IMU机械化相结合，以支持连续的LiDAR因子估计。然后将因子图优化（FGO）用于liDar因子，IMU预融合和GNSS解决方案的全面融合。通过对城市化开源数据集的苛刻轨迹进行严格的测试来证实所提出的方法的功效，与最先进的算法相比，该系统表明性能的增强，可实现1.269米的翻译标准偏差（STD）。
在两相饱和多孔培养基中微生物生长的实验和数值研究
注入氢可以导致地下中微生物的活性增加。微生物撞击已经从以前的城镇燃气量（高达60％H 2）中知道，并显示了用于10％H 2的地下氢存储ELD测试。3,4四种不同的代谢途径被认为是将氢用作能源的方法：甲烷，硫酸盐还原，同型乙酸和铁还原。5最后三个代谢途径将导致能量的不可逆转损失。相比之下，甲烷古细菌的甲烷发生可能导致甲烷的产生，甲烷与氢相比具有有利的化学特性：它具有较高的卡路里c值，可以在现有的气体网格上分布，并用于驱动现有的发电厂，加热系统和车辆。如果将可再生能源产生的氢与捕获的二氧化碳一起注入，并排除任何气体泄漏，则产生的甲烷将是气候中性的。旨在刺激此过程的系统称为地下甲烷化反应器。5 - 7