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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。
石墨烯在改善热耗散和电性能中的作用
石墨烯是在二维蜂窝晶格中排列的单层碳原子，由于其出色的热和电性能，引起了人们的重大关注。其高热电导率（约5000 W/m·K）实现有效的散热，使其成为增强电子设备中热管理的理想材料。石墨烯有效地进行热的能力在各种应用中都利用，包括散布器，热界面材料和复合材料，改善了电子产品（例如处理器和LED）的性能和可靠性。除了其热益处外，石墨烯还具有非凡的电导率，电子迁移率达到200,000cm²/v·s。这种特殊的电导率是由于该材料的DELACALIGETINACTRAIGEDI-π电子和最小散射，从而显着增强了电子成分的性能。石墨烯用于导电油墨，晶体管，超级电容器和电池，推动柔性电子，高速晶体管和能量存储技术的进步。尽管有优势，但仍在大规模生产和将石墨烯集成到现有技术中的挑战。需要解决与生产成本，材料质量以及与其他物质兼容性相关的问题。正在进行的研究重点是改善合成技术和探索新的应用，并有望在各个行业中产生变革性的影响。简介石墨烯的优质热和电气性能可在热耗散和电子性能方面进行实质性改进，并可能扩大其应用并增强技术创新。
碳库存和碳固存的潜力在国家热电厂周围的森林种植库存，Bilaspur，Bilaspur，Chhattisgarh，印度中部
本研究是试图确定印度中部恰蒂斯加尔邦Bilaspur Smart City附近的热电厂附近的森林种植库存的碳库存和碳固存潜力。非破坏性抽样方法用于估计地上生物量和地下生物量。为每棵单独的树测量乳房高度（DBH）处的高度和直径。制作了同类方程，以估计树种的碳储存。在国家热电厂周围记录了35种树种，半径为30公里，在四个不同的方向（东，西，北部和南方）。结果表明，ficus benghalensis是发现碳储存量最大的物种，其次是ficus eligiosa。根据本研究，开发的异形模型可以进一步估算国家热力公司发电厂及其周围森林植被中的碳库存，以及其他热带落叶林。
投影动态计算机视觉的可跟踪热图案
将人造模式添加到QR码之类的对象中可以简化诸如对象跟踪，机器人导航和传达信息（例如标签或网站链接）之类的任务。但是，这些模式需要物理应用，它们会改变对象的外观。相反，投影模式可以暂时更改对象的外观，协助3D扫描和检索对象纹理和阴影等任务。但是，投影模式会阻碍动态任务，例如对象跟踪，因为它们不会“粘在对象的表面上”。还是他们？本文介绍了一种新颖的方法，结合了预测和持久的物理模式的优势。我们的系统使用激光束（精神类似于激光雷达）进行热模式，热摄像机观察和轨道。这种热功能可以追踪纹理不佳的物体，其跟踪对标准摄像机的跟踪极具挑战性，同时不影响对象的外观或物理特性。为了在现有视觉框架中使用这些热模式，我们训练网络以逆转热扩散的效果，并在不同的热框架之间移动不一致的模式点。我们在动态视觉任务上进行了原型并测试了这种方法，例如运动，光流和观察无纹理的无纹理对象的结构。
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
A2M3O12和相关陶瓷家族中的负和接近零热扩展：评论
本综述介绍了A 2 M 3 O 12和相关陶瓷家族中的材料历史，包括它们的异常热膨胀及其对机制的当前理解，以及相关因素，例如水平镜和单斜骨对正常相位过渡。在当前的知识，挑战和应用机遇方面介绍了其他特性，包括热机械，热和离子传导以及光学特性。最大的挑战之一是整体的生产，总结了整合和烧结的各种方法。这些陶瓷与其他材料相结合时具有很大的希望，并且提出了此类复合材料的最新进展。这些问题是在负和接近零热扩展陶瓷的潜在应用的背景下，这仍然对未来的材料研究人员面临挑战。
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。
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。-