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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。
项目名称：太阳能混合
•问题和知识差距：公共可访问的高温下的稀疏光学特性数据集•解决方案：开发可靠的光谱技术来测量辐射特性（辐射和发射），以达到最高1000°C的温度以及作为环境条件的功能（惰性和脱离）。•提供了两个研究实验室的反射率和发射的实验数据集的独立验证•开发和共享一个数字数据库，具有测量的辐射特性和与Gen3 CSP相关的精选材料的标准化实验程序
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。
混合0D锑卤化物作为高空间分辨率远程热摄影的空气稳定发光体
上个世纪的快速技术进步导致温度传感领域中带来了新的Challenges。准确，遥远，无接触式和实时微观和纳米级的温度映射在细胞成像，微流体和纳米流体以及集成电路设计中的需求巨大，[1-11]中，这些严格的要求需要使用光学方法。这些通常分为三个主要的猫：红外（IR）隆期，IR直接检测和远程光学/荧光热量表。，由于其出色的热分辨率（10-1 K），其中最常见的是IR射量方法，例如在商业设备中发现的方法。然而，要检测到的黑体辐射的长红外波长导致室内温度（RT）对象的固有低空间分辨率为≈10µm，这是由于abbe差异的限制所期望的。对IR光的检测也遭受了由于吸收而缺乏与广泛的光学成分相兼容。[12,13]或者，在可见区域中运行的远程光学方法，例如，通过测量荧光强度或衰减时间，[14]达到了很高的热分辨率，并且可能由于较低的衍射极限而有可能提供较高的空间分辨率，并且在常见媒体（例如水和玻璃）中透明度。[13,15,16]基于强度的量化，由于光散射（样品拓扑，磷光粒子形态等）而容易出现错误。），不均匀的磷光器分布，非态磷光物种形成或批处理变异性等。虽然基于荧光时代的热量成像是继承了许多此类局限性，但其部署通常会因适合特定应用的特定要求的磷剂的可用性而受到阻碍。我们的本文提出的研究涉及在RT周围温度下在温度下进行高空间和热分辨率热图形的新型热液少量探索。在这种情况下，我们发现已知的热燃料载体，即有机染料，聚合物，量子点，稀有掺杂的金属氧化物，[17-25]面临限制，例如材料制造或薄膜沉积，耐用性和健壮性的耐用性和稳健性的耐磨性，或者不适合特定范围的特定方法或常见的特定方法。
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。
基于热电冷却器（TEC）用于空间应用的热控制系统：数值研究
本研究设计并数值研究了一个新的热控制系统，用于用于航天器系统光学有效载荷的检测器。系统使用热电冷却器（TEC）作为维护冷手指在所需的设定点保持探测器温度的活性元件，使其在整个操作过程中保持在所需的范围内。该系统没有使用任何热管网络，而是使用附着在TEC热侧的辐射器将热负载耗散到环境空间环境中。使用有效属性的系统级建模用于对TEC的性能进行建模，而无需对任何内部复杂的几何形状进行建模。与温度相关的电流轮廓用作TEC的输入条件，因此TEC仅消耗所需的外部功率。研究了散热器的TEC设定点和几何参数的效果，并观察到，通过使用较大的设定点或具有较大尺寸的散热器，获得了功耗或提高性能系数的大幅度降低。该系统将进一步研究不同的热载荷和占空比（在100分钟的轨道周期内高达50％），以评估其在不同操作条件下的功效。还研究了该系统的连续操作周期，可以观察到，连续循环之间的循环误差最终将其变为零至零，因此表明在整个系统的整个生命中，都满足了连续的循环的温度控制要求。
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。-
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
委员会成员：Ing. Ondrej Mokry，Ing. Jan Kufa 博士Martin Fajkus (Vitesco Technologies Czech Republic sro) Vojtěch Míček (赛默飞世尔科技
委员会成员：Ing.沃伊泰克·瓦瑟鲍尔，Ing. Viktor Jurák Petr Chmelíček（Garrett Motion 捷克共和国 sro） Tomáš Bajánek（ABB sro）、Jiří Pikula（Garrett Motion 捷克共和国 sro） Denisa Bajánková（E.ON 捷克共和国 sro）