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可持续建筑物的被动冷却策略
该项目由助理Prashant Anand教授（PI）和副教授Shankha Pratim Bhattacharya（联合PI），来自IIT Kharagpur的建筑与区域规划系。该团队还感谢Nilabhra Mondal先生的努力，在：Tanya Kaur Bedi女士的支持下，Abhinav M.先生，Sakshi Agarkar女士，Jyoti Kushwaha女士，Aniket Sonare先生我们感谢Vikram Murthy先生和Ishrae团队：C。Subramaniam，N。S. Chandrashekar和Anand Kumar博士的宝贵贡献。
探索积极冷却地球的选项
该计划旨在回答有关此类方法通过室内和（必要时）小型，受控的室外实验的实用性，可衡量性，可控性和可能影响的基本问题。在回答这些问题时，我们计划不仅为实验本身提供资金，还计划资助支持实验所需的必要建模，模拟，观察和监测，以及研究所研究方法的道德，治理，法律和地缘政治维度。我们的目标是，该计划收集的信息将允许对是否有一天和道德地使用一种或多种检查的一种或多种方法来进行更明确的评估，以延迟或避免温度引起的气候倾斜点的发作。
制动冷却管：设计和制造
本文研究以参数方式设计制动冷却管道。这是绝对必要的，即使由于在汽车的原型阶段不断变化而持续的变化，它也会不断地改变它，这也会影响管道的设计。该研究还通过最大程度地减少压降下降并查看管道横截面和管道内部流动分离的速度分布，通过更改IT的各种参数来研究计算机流体模拟的优化。在设计阶段之后，进行了管道的工程方面，涉及制动导管的安装和设计方法，系统的包装，所使用的材料和碳纤维上色以及根据Koenigseggsegg Startards的表面质量，以及使风管的内部表面光滑的方法。关键字 - 参数设计，计算流体动力学，混合层压板，增强器/CAUL平板
冷却塔中的肺炎军团肺炎（8/28/2024）
对冷却塔水（8/28/2024）在冷却塔水中对浮游生物肺脂蛋白的抗菌产物有效性测试指南（L. pneumophila）是有氧，无刺的形成，涂抹的，涂抹的，涂抹的，涂鸦的细菌。它通常被确定为军团疾病的病因，这是一种疾病，是通过呼吸在被军团菌细菌污染的水滴中获得的。冷却塔是该细菌的潜在繁殖地。如果冷却塔未正确维护，可能会发生肺炎乳杆菌的雾化。由于污染冷却塔而导致的军团疾病爆发仍在发生。1个卫生部门报告了2018年美国近10,000例军团疾病。2然而，据认为军团疾病被认为不足，因此这个数字可能低估了真正的发生率。疾病控制与预防中心（CDC）最近的一项研究估计，员工疾病病例的真实数量可能是报告的1.8 - 2.7倍。3 2012 - 2013年由于退伍军人疾病而导致的每住院费用估计为37,100美元（$ 7,950 - $ 149,000）。3
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。
威立雅水务技术与解决方案 冷却水中的腐蚀 - Lisa Sweeney
威立雅历史悠久，根植于法国，自然而然地融入欧洲，业务遍布全球，可为您提供全球各地的支持。我们走在生态转型的前沿，致力于服务各个地区，为其经济活力和吸引力做出贡献。
在离网农村地区获得可持续制冷
2. 被动冷却解决方案需要在综合方法中优先考虑。3. 离网电气化的进步和用于离网的各种冷却设备的进一步创新正在带来改变游戏规则的机会。4. 农业、乳制品、渔业和畜牧业以及中小微型企业零售业的离网制冷是需要增长支持的新兴应用。5. 政策雄心、跨部门机构协调和质量保证框架的实施对于提高采用率至关重要。
冷却新加坡2.0
IEEE人工智能会议（AI）2024年6月25日至27日在码头湾沙滩举行，2024年收集了AI-HPC用户社区，以促进与特定行业应用有关AI相关主题的见解。符合我们促进知识共享在优化HPC资源方面的使命，NSCC新加坡在会议期间就大型语言模型（LLM）优化组织了三个有益的讲习班。关于“如何培训基础语言模型（LLM）”的研讨会和“导航AI的前沿：克服LLM数据工程，基础模型的应用和加速策略的挑战”，涵盖了诸如识别数据源的主题，例如识别数据源，构建预先培训的数据集，为开发型模型的启动策略，探索LLM的策略，并探索LLM的策略，并探索LLM的挑战，并探索其挑战的挑战，并探索了LLM的挑战。 LLM使用高性能计算。行业和学术发言人包括企业集团FM模型培训高级研究科学家Jupinder P.先生；新加坡AI工程师Walter Teng先生；新加坡国立大学（NUS）的NRF电气和计算机工程助理教授Shou Zheng Mike教授；新加坡技术与设计大学（SUTD）的支柱（研究）信息系统与技术设计副主管Lu Wei教授和副教授。新加坡NSCC的单独研讨会为与会者提供了即将到来的国家超级计算资源的预览-Aspire 2A+ - 可以支持AI，机器学习和大型语言模型工作负载。在行业专家培训师的带领下，会议展示了一些Aspire 2A+功能及其现成的，完全支持的NVIDIA基本命令软件堆栈，这将加速开发人员的成功。要了解有关NSCC的更多信息以及我们的HPC资源如何支持您的国家AI与国家 /地区的计划，请通过contact@nscc.sg与我们联系。
使用浅色状态
固体对低温的光冷却是一个重要的开放挑战。当前的方法[1-3]是稀土掺杂玻璃中的抗荧光[4]。在此过程中，稀土离子会吸收光，从而产生激发的电子状态，然后在以较高频率重新调用光之前吸收声子。尽管非辐射衰减和背景吸收的竞争加热，但仍达到了低至91 K的温度[3]。这已达到可以有效吸收的声子设置的50 - 100 K [4]的基本极限。相同的特征声子能量也限制了在室温半导体中报道的光学声子的吸收可能的冷却[5,6]（另见参考文献[7]），尽管已经考虑使用各种技术来提高性能以及不同的冷却方案[2,3,6,8 - 10]，但它们并未解决这个问题。达到较低温度的一条途径可利用半导体中的连续电子分散体[11-15]，但尚未达到[7]。在这封信中，我们提出了一种机制，使用合适的缺陷状态的Quasiresonant激发可以克服固态激光冷却的温度底。我们专注于钻石的IV组颜色中心，尤其是带负电荷的硅空缺缺陷（SIV）。该缺陷的状态包括一个地面状态和激发状态歧管，并在两者之间进行偶极运动光学转变[16-19]。对于较弱的驾驶，此过程非常敏感。在足够低的温度下，光谱显示了四条线，其中两条可以互环驱动以产生一种抗孔的形式。但是，为了更强的驱动动力学，动力学会受到激光态的状态而不是原始的电子本征态的控制。通过自动镇效应[20]形成这些状态，导致更复杂的冷却过程，许多