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紧凑型腔内热声热泵的数值模型
摘要 - 本文介绍了沿着放置在振荡流的紧凑型腔内的一堆固体板的热声热泵送的数值研究。速度和压力场受两个声源控制：主要的“压力”来源监测流体压缩和膨胀阶段，以及一个次级“速度”来源，产生振动性的流体运动。使用“内部”代码求解Navier进行数值模拟 - 在二维几何形状中低马赫数近似下的Stokes方程。在线性状态下，使用该模型正确描述热声热泵，用于不同参数集，例如堆栈板的热物质特性，压力振荡的幅度或速度源，两个源之间的相移。堆栈板两端之间建立的正常温度差的数值结果与分析估计值和文献中发表的实验结果非常吻合。然后考虑几种对应于在外壁上施加的不同热条件和内部分离板的配置。如果分离板是绝热的，则温度沿堆栈线性变化，从而恢复了经典线性理论的结果。如果分离板是热导传导的，则该模型提供了局部热量和传质的详细说明，表明温度场变得完全二维，并且热泵热泵效率较小。该模型非常适合探索局部传热限制对热泵效率的影响，因此非常适合详细分析更复杂的机制，例如浮力效应。
沃尔沃宣传册 紧凑型轮式装载机 L30Bpro L35Bpro 英文版
传动装置：静液压传动装置，在负载下全动力换挡，无论是在改变方向（前进和后退）时还是在范围之间。在所有范围内均可实现最大牵引力。“英寸/制动踏板”用于可变机器速度控制，并在发动机转速恒定时将动力传输到铲斗液压系统。多功能杆用于改变方向、差速锁和使用伺服控制。车轴：由两个刚性门式车轴实现全轮驱动。差速锁：两个车轴均采用液压驱动的 100% 差速锁。车架：坚固的前后车架，机器人焊接。铰接式摆动接头可实现最佳机动性和牵引力。
食品和饮料的绿色腐蚀保护抑制剂...
尽管基于生物生物的食物机械油脂＃1和＃2几乎可以在任何行业中使用，但它们特别适合润滑食品加工机械。两种油脂均已在NSF非食品化合物注册计划中注册为H1类别润滑剂，从而可以在与食物偶然接触的情况下使用它们。基于生物生物的食品机械油脂＃1是NLGI 1级油脂，适用于低速轴承，振荡机械以及其他环境或低温应用。另一方面，基于生物生物的食物机械润滑润滑脂＃2是NLGI 2级油脂，用于轴承，齿轮和机器滑梯。
巴西电力系统的新基础
巴西电力系统的形态是全球成功的典范，因为它支持巨大的需求，并利用全国各地的发电，确保统一供应。然而，发电集中在间歇性能源——水力发电——导致供应不稳定，增加了电力成本。能源供应由热电园区补充，其基础设施成本高昂，这有助于增加电力。因此，巴西电力系统生产的能源成本非常不稳定，这反映在整个经济的成本中。这是该行业目前需要解决的一个问题，该行业是可再生能源发电的全球典范。
设计富有同情心的框架
核心引擎是一个深度学习框架，它能够分析数据并形成概念。神经网络的不同隐藏层将代表概念。例如，深度学习框架分析来自摆动钟摆的数据。它将构建该数据的内部模型表示并发现像振荡周期这样的不变量（图 2）[1]。深度学习框架还将分析这些数据并形成钟摆周期的概念。这还将通过人类输入关于该概念实际含义的信息以及通过解析来自开源知识语料库（如维基百科）的相应定义来强化（如图 2 所示）。我们假设这些机器将这些不同的信息源连接得越多并形成概念，
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传动装置：静液压传动装置，在负载下全动力换挡，无论是在改变方向（前进和后退）时还是在范围之间。在所有范围内均可实现最大牵引力。“英寸/制动踏板”用于可变机器速度控制，并在发动机转速恒定时将动力传输到铲斗液压系统。多功能杆用于改变方向、差速锁和使用伺服控制。车轴：由两个刚性门式车轴实现全轮驱动。差速锁：两个车轴均采用液压驱动的 100% 差速锁。车架：坚固的前后车架，机器人焊接。铰接式摆动接头可实现最佳机动性和牵引力。
人工智能系统和个人选举决策
假新闻、虚假宣传、上传过滤器甚至选举推荐应用程序并不是什么新鲜事。然而，人工智能系统的使用提高了它们的效率和重要性。此外，人工智能（AI）的使用往往不符合民主公众的透明度要求，机器行为越来越多地取代人类行为。因此，关于人工智能的讨论非常激烈，有时带有“炒作性质”，在两个极端之间摇摆不定：一方面是对更好系统的深远希望，另一方面是失去控制、监视、依赖和歧视等各种担忧。辩论的“炒作性质”可以从民主与人工智能的关系中观察到——尤其是在选举背景下的个人意见形成方面。
温度和强磁场对具有量子阱Hgcdte/Cdhgte异质结构能态密度振荡的影响
在基于量子阱的异质结构材料中，研究能态密度对量化磁场强度和占据的依赖关系，可以为纳米级半导体结构中电荷载流子的能谱提供有价值的信息。当低维半导体材料暴露于横向量化磁场时，能态密度可以通过动力学、动力学和热力学量的振荡依赖关系来测量——磁阻、磁化率、电子热容量、热电功率、费米能和其他物理参数 [3, 4]。由此可见，在横向和纵向磁场存在下研究矩形量子阱导带能态密度的振荡是现代固体物理学的迫切问题之一。