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热红外单幅图像去雾及盲图像质量评价
图像去雾是一种减少图像中雾霾、灰尘或雾气影响的方法，以便清晰地查看观察到的场景。文献中存在大量传统和基于机器学习的方法。然而，这些方法大多考虑可见光光谱中的彩色图像。显然，由于热红外光谱的波长较长，受雾霾的影响要小得多。但远距离观测期间的大气扰动也会导致热红外 (TIR) 光谱中的图像质量下降。在本文中，我们提出了一种为 TIR 图像生成合成雾的方法。然后，我们分析了现有的盲图像质量评估措施雾感知密度评估器 (FADE) 对 TIR 光谱的适用性。我们进一步全面概述了当前图像去雾的最新技术，并通过经验表明，许多最初为可见光图像设计的方法在应用于 TIR 光谱时表现得出奇的好。这在最近发布的 M3FD 数据集上进行的实验中得到了证实。
Nest Learning Thermostat Gen 3 Pro 安装指南
本文档适用于以专业身份使用 Nest 恒温器的任何个人，主要针对 HVAC 专业人士。但是，它对其他行业的专业人士也很有用，例如建筑商、家庭安全、定制集成、能源效率和电气。本文档为这些行业中的各种角色提供了有价值的信息，包括技术人员、安装人员、销售代表、经理、工程师、建筑师、支持人员、运营人员及其各自的批发合作伙伴。但是，当我们在本文档中使用术语“专业人士”时，我们特指 HVAC 技术人员或安装人员。
在硅上的热生长和化学蒸气沉积膜的折射率曲线
由于仪器错误和软件限制，介电膜的折射率小于50 nm。在解决这个问题时，我们报告了椭圆测量Pro；可靠地评估折射率的可靠评估，以对沉积的各种热生长和化学蒸气，CVD，SI底物的介电膜，介电膜降低到约10 nm的厚度，并且我们在膜片界面界面上的当前了解的结果比较了结果。在所有研究的情况下，我们都发现界面区域在光学上与厚膜不同，并且精确的膜处理实质会改变界面区域的性质。-
Nest Learning Thermostat（第 4 代）Pro 安装指南（...
智能计划会随着时间的推移从用户的温度调节和存在模式中学习，以创建自定义的温度计划。Nest Learning Thermostat（第 4 代）将建议更改用户的计划，以优化舒适度和节能效果。用户可以允许 Nest Learning Thermostat（第 4 代）自动应用这些更改，先查看，然后接受或拒绝建议，或完全禁用智能计划。智能计划在使用的第一周内会学习最多，但永远不会停止学习。即使选择了“自动应用”，当恒温器更改其计划时，用户也会始终收到通知。当恒温器从用户的手动温度调节中“学习”时，恒温器也会在恒温器和应用程序中以视觉方式指示。用户可以随时查看 Google Home 应用程序中的“历史记录”标签，查看何时进行了更改。如果用户的习惯或计划发生了重大变化，用户可以重置智能计划学习，从那时起，恒温器将开始学习他们的偏好。
离子热运动的量子逻辑光谱
量子逻辑光谱 (QLS) 可用于缺乏合适电子能级结构来直接执行这些任务的原子和分子离子种类的内部状态制备和读出[1 – 4]。原则上，通过使用“逻辑离子”(LI) 及其与共捕获的“光谱离子”(SI) 的运动耦合，QLS 可以控制任何离子种类。如参考文献 [1] 中所述，传统 QLS 协议有两个主要局限性。首先，它要求将离子冷却到接近运动基态。其次，它的读出效率与 SI 的数量关系不大，这可能会阻碍将量子逻辑原子钟扩展到多个离子所带来的更高的稳定性[5]。已经开发出使用重复量子非破坏 (QND) 测量来减轻这些影响的方法[6 – 8]。然而，由于电子结构不合适，应用它们可能不可行，重复测量会降低光谱探针的占空比。在这里，我们演示了文献 [9] 中基于几何相位门提出的 QLS 方法
适用于中欧的新模型
摘要：二维（2D）材料中的本地带隙调整对于电子和光电设备而言至关重要，但是在纳米级实现可控制和可重复的应变工程技术仍然是一个挑战。在这里，我们通过扫描探针报告了热机械纳米引导，以在2D过渡金属二核苷剂和石墨烯中创建应变纳米图案，从而在空间分辨率下以调制的带隙启用任意模式，以降低到20 nm。2D材料通过范德华的相互作用与下面的薄聚合物层相互作用，由于加热探针的热和压痕力而变形。特别是，我们证明了钼二硫化（MOS 2）的局部带隙被空间调节高达10％，并且可以约180 MeV的幅度调整为180 MEV，以菌株的线性速率约为-70 meV。该技术提供了一种多功能工具，用于研究具有纳米尺度分辨率的2D材料的局部应变工程。关键字：2D材料，应变纳米图案，钼二硫化，局部带隙，热扫描探针光刻，尖端增强的拉曼光谱■简介
碳减少计划 - 2025年2月
HEET与MIT ESI和MIT Open Learning合作，在1月30日至31日在独立活动期（IAP）的1月30日至31日提供了为期两天的课程“地热能网络：改变我们的热能系统”。本课程的目标是为参与者提供地热网络如何将热系统转换为清洁可再生能源的概述。本课程将汇集不同的专家和利益相关者，以涵盖以下主题，因为它们与地热能网络（GENS）相关：构建气候变化和能源挑战；劳动力，健康和环境正义；政策创新；城市和社会规模的扩张；设计原则；钻探，建筑和调试；生产力的建模和对电网的影响；和案例研究。
机械、热和电的影响...
金属有机骨架 (MOF) 是新兴的低 k 介电材料，可用于下一代微电子和电信设备。通过利用 MOF 普遍存在的介电响应并克服直流电导率和荧光方法的局限性，MOF 电介质可以用作具有高灵敏度和化学选择性的智能传感器。在此，我们研究了材料合成、施加的机械应力 (37-520 MPa)、变化的温度 (20-100 °C) 和客体封装对 HKUST-1 MOF 的频率相关介电响应 (4 Hz 至 1 MHz) 和交流电导率的影响。特别地，我们表明，在 HKUST-1（主体）中三乙胺 (NEt 3 ) 客体分子的限制产生了可通过机械、热和电扰动进行调节的 NEt 3 @HKUST-1 系统。在 10 kHz 至 1 MHz 的频率范围内，在 20 °C 时，我们表明客体封装系统的介电常数 (𝜀 ') 可以调整到 2.8 至 7.2 之间的值；在 100 °C 时，𝜀 ' 的范围甚至可以达到 3.1 至 9.5。相反，我们发现，在使用相同的操作参数时，多孔（无客体）HKUST-1 的介电可调性相对更有限（𝜀 ' = 2.8 至 4.9）。此外，客体分子在 HKUST-1 中的限制增强了粉末在压缩制粒应力下的机械弹性和屈服强度。总之，这些结果阐明了利用 MOF 中的主客体相互作用以及电热机械刺激来调节设计低 k 材料的精确介电响应的新潜力。
热色素学：温度敏感的智能材料
为什么我们要使用太阳玻璃？“情绪戒指”背后的科学是什么？这两个配件的例子以铬材料的流派为中。铬材料是通过由外部刺激的影响引起的物质的电子密度（ð或d电子）改变各种颜色的材料。在大多数情况下，颜色变化是可逆的和可控制的。取决于外部刺激的性质，使用前缀为前缀的后缀染色体命名，该前缀用于描述刺激导致颜色变化。像热色素相似，与外部刺激热有关，光色素与光有关，由于离子的交换而发生离子化，息肉性与刺激的电位相关，溶剂化的溶剂与溶剂与溶剂相关，溶剂与溶剂交易，蒸气色素敏感受到蒸发和机械刺激的影响。表1提供了铬现象和负责任刺激的全面列表[1-3]。
结合锁定热成像和鼓风机激励检测建筑物外墙的空气泄漏
摘要 建筑外围护结构中的空气泄漏是建筑物供暖和制冷需求的很大一部分原因。因此，快速可靠地检测泄漏对于提高能源效率至关重要。本文介绍了一种从外部确定建筑外围护结构中空气泄漏的新方法，将锁定热成像和鼓风机门系统的热激发相结合。鼓风机在建筑物内产生周期性的过压，导致外表面（立面）泄漏附近的表面温度发生周期性变化。通过以已知频率激发的温度变化，以激发频率对热图像的时间序列进行傅里叶变换，可得到突出显示泄漏影响区域的幅度和相位图像。红外摄像机的周期性激发和检测称为锁定热成像，广泛用于表征半导体器件和无损检测。激发通常通过光、电或机械能量输入实现。在本研究中，在 75 Pa 压差下，以三个 40 秒的激励周期对外墙进行了测量，总测量时间仅为 2 分钟。在光照、风和云量变化很大的条件下，空气温差为 5 至 7 K 时进行了测量。与最先进的差分红外热成像测量相比，测量结果显示检测质量更高，受环境条件变化的影响更小。该方法仅在激励频率下突出显示振幅图像的变化，从而过滤掉由环境影响引起的变化。因此，低至几开尔文的温差就足够了，可以从外部检查大型外墙。该振幅图像已经比用差分热成像创建的图像更清晰。使用标量积对振幅进行相位加权，可以进一步减少图像中不需要的伪影。关键词 锁定、热成像、鼓风机门、气密性、泄漏检测、建筑围护结构、建筑节能 1 引言 不受控制的气流通过建筑围护结构，造成 30-50% 的建筑物供暖能耗 (Kalamees，2007 年；Jokisalo 等人，2009 年；Jones 等人，2015 年)。因此，气密性评估，特别是快速可靠地定位泄漏，对于减少供暖能源需求至关重要。风扇加压法或鼓风机门测试在多项国际标准 (Deutsches Institut für Normung e. V.，2018 年；ASTM，2019 年) 中有规定，用于测量建筑物的整体气密性。然而，泄漏定位很麻烦，需要