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被动能量的质感和刚性毛细管材料...
毛细血管本质上是无处不在的，直接参与了生活系统的功能。[1]天然多孔培养基的特征是随机（例如，土壤，海绵）或有序（例如木材，肺）结构。他们的人造顾问在大多数行业，例如过滤器，瓷砖（编织和非织造），吸收剂，陶瓷或组织脚手架中广泛采用。[2]工程设计了多孔材料的毛细管特性，以提高热量，[3]机械，[4]电气，[5]光学，[6]和生物医学[7]性能。除了本质上多孔的材料（例如，金属有机框架[8]）外，该研究还集中在制造过程上，这些工艺可以很好地构成物质添加（例如3D打印[1,9]）或去除（例如，从Bulking [6,10]）从Bulk buts from Bulk Interal in Bulk Interipition from bualte interctuction。具有工程多功能性的多孔材料对被动能源转换设备特别希望。这些设备通常不需要高质量的能源输入，并且由于没有移动机械零件，需要低维护，并且具有成本效益。此外，它们对于离网装置是最佳的，通常，它们促进了与水能Nexus相关的行业的可持续过渡。[11]这些设备可以利用多孔毛细管介质克服小液压头并在整个系统中提供工作流体，而无需进行主动的机械或电气组合。[19]这些材料提供了有限的优化程度已经提出了用于蒸汽产生的应用，[12]淡化，[13,14]盐沉淀，[15]水卫生，[16]太阳能热能收集，[6]和冷却，[17]等。清楚地，优化这种被动设备中多孔材料的毛细血管特性对于提高其整体性能至关重要：较差的毛细管可能会导致连续蒸发过程中的干燥，并且会显着限制最大可实现的设备尺寸。[18]因此，亚最佳毛细血管特性将显着阻碍系统总体的生产率和尺度能力。被动能量转换设备通常使用非构成毛细管材料（例如纸张或商业纺织品）作为移动工作流体的被动组件。
将人和星球置于明天的能量的核心。
CVE是可再生能源（电力和绿色天然气）的生产商，帮助公司，地方当局和农业部门脱碳，使其活动和用途脱碳。 在每个项目中，我们试图限制人类活动对气候的影响，并产生积极的环境和社会影响。 我们的目的是：将人和星球放在明天的能量的核心。CVE是可再生能源（电力和绿色天然气）的生产商，帮助公司，地方当局和农业部门脱碳，使其活动和用途脱碳。在每个项目中，我们试图限制人类活动对气候的影响，并产生积极的环境和社会影响。我们的目的是：将人和星球放在明天的能量的核心。
基于能量的自我中心视频中的无监督凝视预测
摘要：随着沉浸式计算设备的出现，自我中心感知迅速发展。人类注视预测是分析自我中心视频的一个重要问题，主要通过基于显着性的建模或高度监督的学习来解决。我们定量分析了监督深度学习模型在看不见的域外数据的自我中心注视预测任务中的泛化能力。我们发现它们的性能高度依赖于训练数据，并且仅限于训练注释中指定的域。在这项工作中，我们解决了在不使用任何训练数据的情况下联合预测人类注视点和自我中心视频时间分割的问题。我们引入了一个无监督的计算模型，该模型汲取了事件感知的认知心理学模型的灵感。我们使用 Grenander 的模式理论形式来表示时空特征，并将惊讶建模为预测注视点的机制。对两个公开数据集（GTEA 和 GTEA+ 数据集）的广泛评估表明，所提出的模型可以显著超越所有无监督基线和一些监督凝视预测基线。最后，我们表明该模型还可以对以自我为中心的视频进行时间分割，其性能可与更复杂、完全监督的深度学习基线相媲美。
概述了在阿拉斯加室内利用地热能量的努力
阿拉斯加内部的极端寒冷温度对当地社区使用的供暖和能量系统施加了很大的压力。由于危险的低温，加热系统的失败会导致严重的后果。作为原位热资源，地热能源/资源将提高供应和能源系统的弹性，但是阿拉斯加内部独特的地质和环境条件会在深层和浅水技术的勘探和开发过程中不确定性。这需要开发新技术以及缺乏高温热资源的极端冷区域的考虑。本文对国防部（DOD）的整体看法（国防部）为识别和评估在其装置中利用地热资源的可能性进行了识别和评估。这包括探测低焓，放射性热资源以及极端寒冷环境中浅水技术的考虑。还考虑了未来的发展，包括讨论现有的知识差距，以及在Wainwright堡的地下热量储能（UTES）进行地热区供暖和冷却（GDHC）进行的持续努力。在阿拉斯加内部独特条件下的地热技术证明了利用该地区和其他冷区域的地热区将显着脱离风险，这对寒冷地区社区会带来很大的好处。
通过辅助变量的本地探索学习基于离散能量的模型
离散结构在程序语言建模和软件工程等应用中起着重要作用。当前预测复杂结构的方法通常会以某些牺牲性不可思议的方式考虑自回归模型的障碍。基于能量的模型（EBM）为建模这种分布提供了一种更加灵活，更强大的方法，但需要分区函数估计。在本文中，我们提出了芦荟，这是一种用于学习条件和无条件eBM的新算法，用于离散结构化数据，其中使用学习的采样器来估算参数梯度，以模拟本地搜索。我们表明，能量函数和采样器可以通过新的变化形式的功率迭代形式进行有效训练，从而在灵活性和障碍性之间实现了更好的权衡。在实验上，我们表明学习本地搜索会导致具有挑战性的应用程序领域的显着改善。最重要的是，我们提出了一种用于软件测试的能量模型指导的绒毛，该模型与Libfuzzer（如Libfuzzer）具有可比性的性能。
Yeo为当今的清洁世界提供了能量的未来
强调他们为能源和数字化转型提供了一站式集成解决方案，YEO技术首席执行官TolunayYıldız说：“随着Yeo技术，我们继续为可持续发展的世界工作。我们的目标是保护自然资源并将更清洁的世界留给后代。使用创新技术，我们通过加强在全球能源领域的作用来继续前进。我们在Türkiye和Europe进行清洁能源项目。在30多个大陆的30多个国家 /地区拥有225多个项目，我们为欧洲，中东，中亚和非洲的世界各个角落提供了能源和工业解决方案。我们将继续使用技术来减少排放和脱碳。”
评估直流电弧闪光事件能量的方法
摘要 — 可再生能源系统继续成为能源行业增长最快的领域之一。本文重点介绍储能技术在直流 (dc) 电弧条件下的表现。由于可再生能源系统的快速普及以及缺乏正式的直流等效计算指南（如交流 (ac) 系统的 IEEE 1584），在计算直流系统的弧闪 (AF) 入射能量 (IE) 时，必须依赖不同研究人员提出的不同方程和模型。本文讨论了储能系统在电弧条件下的行为，并介绍了可用方法估计直流弧闪入射能量的结果。本文对所提出的弧闪入射能量计算方法与可用的实验室测试进行了比较分析。解释了各种类型的电池在短路 (SC) 和电弧条件下可能产生的影响。其中包括所提出的计算方法模拟结果与实验室直流电弧测试测量的比较。
具有能量的中子检测器的广义前向拟合 -
图。1。示例能量谱，代表直接驱动DT低温实验的产物，其离子温度为2 keV，而面积的密度为100 mg/cm 2。sev-sev-sev-sup子在冷DT燃料中经历散射或参与分解反应n（d，p）2n，均以面积密度的优势。通过使用中子传输代码iris3d 9来生成这种能量谱，以使中子光谱用于球形和对称分布的冷燃料层，该频率围绕球形，体积分布的中子源。
