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温度驱动的铀酰有机框架的生长
经验公式C 48 H 24 N 3 O 16 U 2配方重量1374.76温度/K 100晶体系统单斜空间群C2/C A/Å17.8388（13）B/Å56.143（4）C/Å18.6016（14）（14）（14）α/°90α/°90β/°116.66.66.66.66.02（3） 16734(2) Z 8 ρcalcg/cm 3 1.091 μ/mm -1 8.365 F(000) 5160.0 Reflections collected 155999 Independent reflections 14743 [R int = 0.0703, R sigma = 0.0381] Data/restraints/parameters 14743/24/625 Goodness-of-fit on F2 1.041 Final R索引[i> =2σ（i）] r 1 = 0.0407，WR 2 = 0.1138最终R索引[所有数据] R 1 = 0.0465，WR 2 = 0.1168
习惯持久性
2023年和2024年初的全球温度前所未有的飞跃超过0.4°C（图1）。我们和合着者2解释了独特的大型变暖，其归因于中等的El Nino和船舶气溶胶的减少，而目前的太阳能最大值的贡献较小（我们的整个论文，包括抽象和补充材料，在此处单个压缩的PDF中都可以使用）。将通过2025年全球温度提供对我们解释的“酸”测试：与1997-98和2015-16 El Ninos不同，随后，全球冷却分别超过0.3°C和0.2°C，我们预计2025年的全球温度将保持在1.5°C的水平上或高于1.5°C的水平上。的确，尽管La Nina弱，但2025年甚至可能创造了新的记录。有两个独立原因。首先，由于硫酸盐气溶胶在海洋上的减少而引起的“新”气候强迫仍然存在，其次，高气候敏感性（对CO 2倍加倍的CO 2 〜4.5°C）意味着，最近增加的强迫的变暖仍在显着增长。
基于机器学习的光伏系统温度和太阳辐照度的预测
摘要：近年来，在环境问题和对可再生能源的研究中，光伏（PV）系统纳入全球能源景观。对温度和太阳辐照度的准确预测对于优化PV系统的性能和网格整合至关重要。机器学习（ML）已成为提高这些预测准确性的有效工具。这项全面的综述探讨了基于ML的温度和太阳辐照度的PV系统的先驱技术和方法。本文介绍了各种算法和通常用于温度和太阳辐射预测的技术之间的比较研究。这些包括回归模型，例如决策树，随机森林，XGBOOST和支持向量机（SVM）。本文的开头强调了准确的天气预报对PV系统运行以及与传统气象模型相关的挑战的重要性。接下来，探索了机器学习的基本概念，突出了提高准确性的好处，以估算电网集成的PV发电。
控制低温共烧陶瓷收缩以实现无约束烧结
摘要——低温共烧陶瓷 (LTCC) 在烧制过程中的收缩是 LTCC 制造中最难控制的特征之一，因为许多因素都会影响结果。胶带制造商给出的收缩率不能完全转移到准备、使用和设备不完全一致的生产环境中。因此，可预测的收缩模型对于按照规格制造 LTCC 设备至关重要。这项工作的目的是使用强大的实验设计 (DOE) 技术为 Ferro L8 胶带开发此类模型。有四个因素不同：堆叠厚度、设备表面、施加的压力和层压过程中的温度。在这些实验中，其他因素（例如操作员、层压时间或烧制曲线）保持为固定值。结果变量是层压质量和 x、y 和 z 方向的收缩。发现叠层质量主要受叠层厚度和叠层表面积相互作用的影响，而对于 z 方向收缩，这种相互作用以及叠层温度是重要因素，最后对于横向收缩，叠层厚度、表面积和温度是主要影响因素。建立了 z 方向和横向收缩的数值模型。这项工作加强了对 LTCC 收缩的理解，并允许 Ferro L8 用户正确补偿收缩布局。
低温SABATIER CO2甲基化
Brodie于1872年首先描述了CO/CO 2与H 2的混合物与H 2的混合物。[1]三十年后，1902年，“法国正世俗主义”的促进者保罗·萨巴蒂尔（Paul Sabatier）和父亲让·巴蒂斯特·森德伦斯（Jean Baptiste Senderens）[2]描述了他们与CO和CO 2氢化对镍催化剂的反应有关的发现。[3]两种流室MIC反应有选择性地产生甲烷。在镍上，反应在250°C下轻松进行，而在CO 2的情况下需要350°C。[4]使用较高的温度引起的碳沉积。使用钴的使用暗示在较高温度下起作用，以开始反应。几年后，萨巴蒂尔（Sabatier）以有远见的方式提议将这种反应应用于CO 2和电解产生的氢气的产生或加热气体。[5]部分要归功于这些关于CO 2甲基化的研究（今天也称为Sabatier反应），Sabatier于1912年与Victor Grignard一起获得了化学诺贝尔奖。从历史上看
乳酸细菌在时间温度的整合剂中的应用
摘要生物时温度集成剂（TTI）为改善食品安全和防止变质提供了一种新颖的方法。这些智能工具继电器通过不可逆的色彩转移，时间和温度对它们所附加的食物的微生物质量的累积影响。在迄今为止开发的各种TTI中，生物TTI具有再现食物中发生的微生物腐败反应的优势。它们是基于乳酸细菌（LAB）生长和酸化引起的标签中包含的培养基的pH下降。在开发基于实验室的TTI时，仔细的实验室菌株选择，对TTI生产的研究和开发工作是必要的，以与在储存易腐食品的储存过程中生长的变质和致病微生物的行为相匹配。涵盖广泛的时间温度曲线是一个具有挑战性的目标，涉及不同领域（微生物学，食品科学，建模等）的研究。本章介绍了基于实验室的TTI的设计和工作原理，如何将它们进行参数化以跟踪宽范围的架子传动以及如何评估其性能。还讨论了这种使用乳酸细菌的创新方式的当前应用和未来前景。
基于物理不可克隆函数的环形振荡器高温效应研究
摘要 —PUF（物理不可克隆函数）已被提出作为一种经济有效的解决方案，为利用内在过程可变性的电子设备提供信任根。它们仅在设备开启时生成识别签名和密钥，避免将敏感信息存储在可能成为攻击目标的内存中。尽管 PUF 具有许多明显的优势，但它们也存在诸如对温度敏感等缺点。事实上，它们的行为可能会受到高温会加速永久性和瞬态现象（例如老化和晶体管开关速度）这一事实的影响。在本文中，我们展示了外部感应热量对环形振荡器（RO）功能的影响，而环形振荡器是 RO-PUF 的基础。此外，我们讨论了对 PUF 进行温度攻击的可行性。索引术语 —物理不可克隆函数、老化、环形振荡器、硬件安全
垂直腔体发射激光器具有改善的宽温度依赖性
垂直腔体发射激光器（VCSEL）是高性能计算系统，数据中心和其他短距离光学网络中高速和功率短得分光学互连（OIS）的首选光源。这样的OI通常在0至70°C的温度范围内运行。但是，基于VCSEL的OIS的某些新兴应用，例如在某些军事系统中的汽车光学网络和光网络中，需要在温度范围更大的温度范围内运行，例如从 - 40到125°C。VCSEL是OI温度最敏感的组件，并且成本和功率效率所需的未冷却/未加热的操作需要降低温度依赖性的VCSEL，在温度范围更大的情况下运行。VCSER性能的温度依赖性源于光谱和共振波长偏移之间的光学增益和不匹配的变化。减轻这些效果的方法包括使用具有适当增益式失调的VCSEL和增益工程，以扩大光学增益频谱。本文研究了在大温度范围内优化运行的850 nm VCSEL。关键研究包括阈值 - 旧电流与性能参数（纸张A）的相关性和chire QW VCSels的设计，以稳定跨温度（Pa-per）。洞察设计为极端环境设计强大的VCSEL。