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World File Search System冷浪波
冷膨胀在不同材料上的应用
冷胀或冷孔胀是应用于工程结构圆孔以提高使用性能的机械表面处理方法之一。其主要机理是通过超大心轴或球引起非均匀塑性变形，从而在应用孔周围产生有益的压缩残余应力场并增加硬度。冷胀是提高航空工业中特别轻质材料和部件疲劳寿命的重要方法。此外，除了铝合金和钛合金外，钢等不同材料也通过冷胀处理以提高疲劳寿命。本文详细介绍/回顾了冷胀中使用的不同方法的特点。此外，还根据冷胀在不同材料上的应用进行了综述。读者可以导航到感兴趣的材料并找到对相同和/或相似材料进行的先前研究。因此，这篇综述展示了一个新的方向以及以前尚未研究过的成熟流程。
冷链 - 运输最佳实践
全球冷链联盟颁布的信息旨在是关于冷藏仓库行业的资源。虽然已经仔细编译了材料，但GCCA和该指南的作者对其使用，准确性或适用性不承担任何责任。无条件的所有信息用户都不同意：（1）不以任何方式或以任何方式负责用户的行动或此类诉讼的后果（S）的后果（S）与所提供的信息以及（2）有关GCCA的使用以及对GCCA的使用以及对所有费用，费用，费用，费用，费用，成本，损害，损害，achards，achards和achards和其他信息的使用。如上所述，GCCA的意思是GCCA的核心合作伙伴以及每个组织的董事，官员，雇员，志愿者，成员和代理商。
对低零温度冷的全面审查...
能源行业需要通过提高效率并增加可再生能源在能源组合中的份额来对气候变化采取行动。最重要的是，制冷，空调和热泵设备占全球用电量的25％至30％，并且在未来几十年中将大大增加。但是，一些浪费冷能源尚未完全使用。这些挑战引发了人们对开发冷热储能的概念的兴趣，该概念可用于回收废物冷能，增强制冷系统的性能并改善可再生能源的整合。本文全面回顾了低于零温度下的冷热能源存储技术的研究活动（从大约-270°C到0℃以下）。各种现有和潜在的存储材料都用其特性制成。针对不同存储类型进行的数值和实验性工作是系统地总结的。用
加利福尼亚冷气候热泵的适用性。
加利福尼亚州的脱碳目标包括到2030年安装600万次热泵，这可能会从夏季到冬季开始在加利福尼亚的峰值电荷转移。虽然热泵有效地提供空间加热（COP> 3），但传统上是使用效率低下的电阻条加热（COP = 1）安装的。这种带热泵在最冷的室外温度时加热泵减少了输出，在温和的加利福尼亚气候下，这可以为20-30°F。带状热也可以在除霜周期期间提供舒适性。如果这600万个热泵的平均水平为5 kW，则这些热泵引起的冬季峰将增加30,000兆瓦。“冷气候”热泵有能力在几乎所有加利福尼亚气候中有效提供供暖，可能没有补充热量，但通常比传统的热泵更昂贵。本文介绍了在大多数应用中消除条纹需求的方法，并评估网格稳定性和碳含量影响。这是否需要更昂贵的“冷气候”热泵？如果是这样，更高的热泵成本与降低网格升级之间的成本权衡是什么？在哪些气候下可以使用“标准”热泵而无需带有带热的热泵？“右尺寸”热泵可以成为解决方案吗？如果不使用条带热，如何解决舒适问题？应该如何设计和控制热泵以避免/最小化条带热量？有什么可行性的可行性是有助于减少冬季峰的可行性？
标量波计算的未来
随着技术继续以惊人的速度发展，计算的未来正在呈现令人兴奋的新维度。该领域最有前途和最有趣的新兴技术之一是标量波，这一概念挑战了传统的计算范式。标量波具有革命性计算、通信和各种其他应用的潜力，因为它具有即时数据传输、降低能耗和抗电磁干扰等优势。在本文中，我们将探索标量波的世界，并深入探讨其重塑计算未来的潜力。标量波，也称为纵波，是一种电磁波，在几个基本方面与传统的横波不同。横波沿垂直于其运动的方向振荡，而标量波沿其传播方向振荡。这一独特特性使它们与众不同，并提供了大量应用和优势。标量波最早由著名科学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦于 19 世纪中叶提出，但直到 19 世纪末 20 世纪初尼古拉·特斯拉的发现，标量波才开始受到重视。特斯拉对非赫兹波（即不受光速限制的波）的概念很感兴趣，他相信标量波可以提供革命性的可能性。然而，他的工作在很大程度上仍然不为人知，直到最近几年，这一概念才开始受到关注 [1]。
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。