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图 1：美国国家科学基金会人工智能研究所（AI2ES），研究天气、气候和沿海海洋学领域的可信人工智能。更多信息请参见 https://www.ai2es.org。
AI2ES 可信人工智能方法将直接解决 ES 数据带来的主要科学挑战 [4]。例如，在预测龙卷风时，人工智能方法正确处理异构、多尺度、时空数据至关重要。大多数人工智能方法假设样本是独立且相同分布的，但这不适用于 ES 数据。压力、温度或风等基本场具有高度的时空自相关性。龙卷风需要多尺度时空因素的融合 [6, 1, 11]。此外，多尺度因素会影响强风暴的背景概率和龙卷风的强度，例如急流的位置会影响大规模龙卷风爆发的概率 [10, 8, 5]。天气也是非线性和混乱的 [7]，这给人工智能带来了另一个挑战。训练人工智能应对高影响天气也可以
Ba 离子改性 Pb5Ge3O11 单晶的成分相关介电、铁电和电热特性
摘要：本文研究了Ba离子改性的典型氧化物单轴铁电单晶Pb5Ge3O11的一些铁电性质，包括介电常数、DSC、铁电极化和电热效应（ECE）测量。测量结果表明，增加Ba掺杂会显著影响所有测量参数，主要是通过降低居里温度、逐渐扩散相变、降低极化值以及矫顽场来影响。整体ECE的下降受到极化降低的影响。与纯PGO单晶相比，这一降幅从1.2K降至0.2K。然而，扩散相变的影响增加了其发生范围（高达30K），这可能对应用有益。
热意识可提高数据中心的能源效率
数据中心旨在以可靠且可扩展的方式提供按需处理、存储和网络功能。在此背景下，对数据中心 (DC) 内的 IT 设备进行适当的维护至关重要，因为它可以确保服务器的使用寿命延长和资源的不间断可用性。本文重点分析了 10 368 个核心的实际大型 DC 集群中的精确温度如何与 IT 设备的热指南相对应。分析了服务器排气温度、进气温度以及 CPU 温度的可用读数，以发现一般统计特性，随后将其汇总为几个描述性指标，以揭示全局和局部趋势。这项研究的最终结果是通过一系列建议改进 DC 热管理以实现可持续运营。
热声制冷的理论与实验分析
图1.Wheatley 使用的热声系统剖面图 10 图 2.带有支撑结构的三板热声耦合示意图，其中一个热电耦合在 C 和 H 处安装有连接点，用于感应耦合器之间的温差。(Wheatley 等人，1983 年) ......................................................................................... 12 图3.Garrett (1991 年) 使用的四分之一波长热声制冷机示意图。虚线表示管内的压力分布 ...................................................................................... 15 图4.用于分析的带有板和间距厚度的坐标系的扩展视图 ...................................................................................... 29 图5.该图显示了平均温度下能量通量 H（瓦特）和波长 X(m) 随频率 f（Hz）的变化 ............................................................................................. 41 图6.该图显示了图中给出的参数下声功率 W（瓦特）随频率 f（Hz）的变化。5 ........................................... 42 图7.该图显示了图5 ......................................................................................... 43 图8.该图显示了图5 ....... 44 图9.5 ....... 45 图10.11.12.该图显示了在图 5 中给出的参数下声功率 W（瓦特）随压力幅度 PI（帕斯卡）的变化。该图显示了 COP 随压力幅度的变化。在图 5 中给出的参数下 Pi（帕斯卡）。5 ......................................................... 46 图该图显示了在图 5 中给出的参数下速度 u i 随压力 Pi（帕斯卡）的变化。5 ........................................................... 47 图该图显示了在图 5 中给出的参数下能量通量 H（瓦特）随管半径 R（米）的变化。 ................................ 48 图13.该图显示了在图 5 中给出的参数下声功 W（瓦特）随管半径 R（米）的变化。5 ................................................ 49
金属有机触点中无人分子轨道的受保护的电子结构
分子电子性能在用金属原子键合时容易修改，这在很大程度上会阻碍分子电子设备的设计和工程。在这里，我们报告了通过使用低TEM Perature扫描隧道显微镜/光谱法（STM/STS）研究的金属接触中无人分子轨道的受保护的Elec Tronic结构。在AU（111），Dycyanovinyl-己二磷（DCV6T）分子中自组装成各种纳米结构，包括Au原子协调的链，其中轨道重新调整和重新分配被Au-Lig-Lig-Ligligand杂交所指示。相反，当DCV6T沉积之前，将钴原子沉积在AU（111）上时，形成了坐标协调的链。与CO原子的杂交导致配体处的带隙状态，这可能是由钴3D态和占据分子轨道的混合引起的。，STS的测量结果是，在轨道的空间分布和能量比对方面，最低的未占用分子轨道（Lumo）和Lumo + 1与CO原子中的DCV6T键合中表现出与未协调分子中的特征相同的特征。 我们的研究表明，可以通过调整金属/配体组合来保护金属中所需的轨道结构。，STS的测量结果是，在轨道的空间分布和能量比对方面，最低的未占用分子轨道（Lumo）和Lumo + 1与CO原子中的DCV6T键合中表现出与未协调分子中的特征相同的特征。我们的研究表明，可以通过调整金属/配体组合来保护金属中所需的轨道结构。
评估西北喜马拉雅山的气候趋势
抽象的气候变化对喜马拉雅山脉提出了重大挑战，喜马拉雅山的特征是其脆弱的生态系统和依赖环境资源的脆弱社区。准确的CLI伴侣数据对于了解区域气候变化和评估气候变化的影响至关重要，特别是在观察网络有限的领域。这项研究代表了位于喜马拉雅河西北部的jhelum盆地的气候波动的一项PIO Neering努力，并利用各种各样的网格气象数据集（Aphrodite，Chirps，Chirps，Chirps，Cru和Imdaa）以及来自印度气候学院的观察到的气候数据。主要目标是确定具有有限数据的区域的最有效的网格气候数据产品，并探索将网格数据集与观察到的数据相结合以了解气候变异性的潜力。的发现表明，所有数据集中TEM Perature的上升趋势一致，增加的速度增加。cru记录在t max中的升高为1 c，在t min中升高为1.6 c，而阿芙罗狄蒂则显示了t的平均增加约为1 c。观察到的平均年度最大和T min显示净增加1 C和0.6 C。关于降水，除IMDAA以外的所有数据集都表现出越来越多的趋势，与观察到的数据相反，该数据在40年内从1266 mm降低到1068 mm。chirp，CRU和阿芙罗狄蒂显示出趋势的增加，而IMDAA与观察到的数据紧密一致，但往往高估了沉淀的30％。我们的研究将IMDAA视为最多的
大气数据计算机 - 航空电子协会
在长时间持续飞行期间提供稳定且极其准确的测量。压力高度是参考标准海平面压力 29.92Hg 的高度。由于气压会根据天气条件在当地发生变化，因此需要对测量的压力进行本地校正。此气压校正或气压高度参考当地气压，在 FL180 以下使用。飞行员只需拨入高度计或显示控制面板上的当地气压，即可控制应用于测量压力高度的校正量。此校正以以下几种形式之一发送到空气数据计算机：模拟电压、同步格式或数字。必须考虑的最终测量值是空气温度，它会影响许多计算。总空气温度 (TAT) 探头是一种方法，而简单的外部空气温度 (OAT) 探头是另一种方法。
共晶Sn-58Bi焊点在老化过程中的微观组织粗化和力学性能
摘要 随着封装的微型化和异质集成化，人们一直致力于开发低温焊料。Sn-58Bi 共晶焊料的熔点为 138°C，是一种颇具吸引力的替代方案。由于 Sn-Bi 焊料的熔点较低，即使在室温下也可能发生 Bi 粗化。本文观察了室温储存过程中 Sn-58Bi 接头的微观结构演变。室温老化导致焊料基体中 Bi 相的溶解和粗化，尤其是在初生 Sn 相和 Sn-Bi 枝晶中。通过纳米压痕测量了单个富 Sn 相和富 Bi 相的力学性能。结果表明，由于溶液强化，老化焊点中富 Sn 相比富 Bi 相具有更高的杨氏模量和硬度。Bi 相比 Sn 更柔顺，硬度更低。
温度对 Ag2S 基纳米晶体光致发光量子产率 (PLQY) 的影响
在这种情况下，在 OLA 中注入硫之后，反应 5 分钟后，将 100 l 1 M 硒溶液（以 Se 粉末的形式）注入 TOP（通过将 0.7894 ± 0.0001 g Se 粉末溶解在 1.0 ± 0.1 mL TOP 中制备）注入 NCs 分散体中。让溶液反应 10 分钟，然后冷却至室温。当温度达到约 60°C 时，向样品中加入 3 mL CHCl 3 以停止反应。为了净化，将 NC 溶液分成 3 等份，加入 3 个 Falcon 管（50 mL）中，使用乙醇作为非溶剂。所用的乙醇体积约为每个 Falcon 管中纳米颗粒分散体体积的 2/3。将 Falcon 管离心（9000 rpm，10 分钟），弃去上清液。将沉淀物收集在总体积为 10 mL 的 CHCl 3 中。通过 ICP 测量的 Ag 平均浓度为 1 mg/mL Ag。