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World File Search System收集器
与相变材料集成的热水储水罐的数值分析
摘要太阳能收集器与潜热热量储能系统（LHTESS）的组合已被用来更有效地利用太阳能，因为该技术可以提供平衡功能以符合供求的可变性，从而减少电力供应挑战。计算流体动力学（CFD）已被证明是用于优化目的的重要数学工具。因此，它可用于验证不同的设计配置。这项研究旨在使用ANSYS/Fluent进行数值模拟，以研究与热太阳能收集器集成的相变材料（PCM）存储系统的热行为，并将其与文献综述的实验数据进行了比较，目的是研究对存储介质材料的适当选择。数值仿真结果与实验结果之间的良好对应关系验证了拟议的数值模型，以置信度使用，以评估不同配置中太阳能收集器的性能。所评估的配置包括不同类型的相变材料和NEPCM（Popaffin Wax，RT64HC，Beeswax，Rt64Hc，rt64hc，占Cu的1 wt。beeswax，beeswax，占GNP的0.15 wt。％）。进行了时间步骤灵敏度分析，并获得的结果表明，数值模型不取决于时间。从获得0.15 wt的蜂蜡获得的结果中，水的最高峰值是水的平均温度的最高峰，但是PCMS的整合在热增加方面并不带来重大好处，以补偿与这些材料相关的最高成本。关键字：太阳能热水器，热量存储，相变材料（PCM），潜热存储，计算流体动力学（CFD），热性能。
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样本兼容性 兼容所有样本收集滤纸。滤纸、带框或不带框的卡片上的干燥样本。例如 Whatman FTA 卡、FTA PlantSaver 卡、Protein Saver 卡、Guthrie 卡、Bode Buccal DNA 收集器。
手动UROVO DT50
Ureovo DT50数据收集器是其类别最轻的设备之一，在整个工作转移过程中，符合舒适度的正确人体工程学。RFID阅读性能和较高的接收器灵敏度，允许超级和准确的捕获，包括最难读取标签。
手动UROVO DT50
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通过信息理论实现量子学习的最佳下界*
摘要 尽管在某些情况下使用量子样本可能比使用经典样本更有效地学习概念类，但 Arunachalam 和 de Wolf [3] 证明，在量子 PAC 和不可知论学习模型中，量子学习者的渐近效率并不比经典学习者更高。他们通过量子态识别和傅里叶分析建立了样本复杂度的下限。在本文中，我们通过信息论方法推导出 PAC 和不可知论模型中量子样本复杂度的最佳下限。证明可以说更简单，相同的想法可用于推导出量子学习理论中其他问题的最佳界限。然后，我们转向优惠券收集器问题的量子类似物，这是概率论中的一个经典问题，在 PAC 学习研究中也具有重要意义。Arunachalam、Belovs、Childs、Kothari、Rosmanis 和 de Wolf [1] 将该问题的量子样本复杂度表征为常数因子。首先，我们证明了上述信息论方法无法得出最佳下限。作为副产品，我们得到了任意高维纯态的自然集合，这些纯态不易（同时）区分，而集合具有接近最大的 Holevo 信息。其次，我们发现信息论方法为该问题的近似变体得出了渐近最佳界限。最后，我们通过广义 Holevo-Curlander 集合可区分性界限，推导出具有精确领先阶项的量子优惠券收集器问题的尖锐下限。我们研究的量子优惠券收集器问题的所有方面都取决于相关 Gram 矩阵的谱的属性，这可能是独立的兴趣所在。
材料中的能量相互作用 - UTS 的 OPUS
小型能量收集设备是绿色能源革命的重要组成部分。尽管硅太阳能电池等大中型设备已经彻底改变了能源生产方式，但小型个人设备仍然不切实际。[1] 市场上缺乏小型能量收集设备的原因是，此类设备可捕获的能量相对较少，并且在从设备中提取能量以供使用（电源管理）时会产生损耗。事实上，室内光收集的可用能量比室外光收集低三个数量级（表 1）。[2] 虽然可以通过优化材料界面和电子电路来改善能量提取的损耗，但可供收集的能量是有限的。因此，为了提供更高的能量和功率输出，必须找到能够提高总可用环境能量利用率的小型能量收集器。传统的能量收集器主要集中于单一能量源，包括机械能（力[3,4]和摩擦能[5]）、电磁能（光和磁体[6]）或热能，并且在提高其效率方面取得了巨大进步。
提高太阳能工厂的效率
摘要该文章致力于改善海水淡化太阳能电厂的设计，以更有效，更有效地生产淡化水，这是由于沸腾溶液的密集蒸发，减少对外部环境的能量损失以及不需要连续调整Solar工厂的光线指导方向的需求。在实验中证实了镜头光轴倾斜角度的倾斜角度参数和太阳辐射的发生率向量（确保太阳能电厂的高性能）得到了实验证实。在阳光明媚的天气下，在超过50°C的温度下以及在可变的云酸的温度下，使用配备了额外的热收集器的太阳能收集器将允许在50°C的温度下提供水，这将有助于提高脱盐材料材料的效率。在多云条件下存在热量蓄能器和一层热绝缘材料允许将操作水温保持在33 - 36°C下的4.4倍长4.4倍。