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通过组合MILP优化和生命周期评估
量子热力学的资源理论一直是一个非常成功的理论，并且在社区中产生了很多后续工作。，它要求在系统，浴室和催化剂上实施能源的统一操作，作为其范式的一部分。到目前为止，这种统一的操作被认为是该理论中的“免费”资源。但是，这只是一个不必要过程的理想化。在这里，我们包括一个额外的辅助控制系统，该系统可以通过打开或关闭的交互来自主实现统一。”但是，由于统一的实施而导致的背部。我们得出了控制装置质量的条件，因此热力学定律不会通过使用良好的量子时钟来改变并证明量子力学定律允许反应足够小，从而可以满足这些条件。我们将非理想的控制纳入资源框架也会引起有趣的前景，在考虑理想化的控制时，这是不存在的。除其他外，第三定律的出现而无需假设光锥。我们的结果和框架将自动量热机器的自动量量子资源理论统一，并为所有量子加工设备与完全自主机统一的所有量子处理设备奠定了基础。
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。
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
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]。
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）
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。
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
通过聚合物3D打印来调整建筑物外墙的太阳能：朝向定制的热特性
立面是控制建筑物太阳能流并影响其能量平衡和环境影响的主要接口。最近，已经探索了半透明聚合物的大规模3D打印（3DP），作为一种制造具有定制特性和功能的立面组件的技术。透射率对于建筑外墙至关重要，因为对太阳辐射的响应对于获得舒适感至关重要，并且会极大地影响电力和冷却需求。但是，仍不清楚3DP参数如何影响半透明聚合物的光学性质。本研究建立了一个实验程序，将PETG组件的光学特性与设计和3DP参数相关联。观察到打印参数控制层沉积，该沉积控制层中的内部光散射和整体光传输。此外，层分辨率决定角度依赖性属性。表明，可以调整打印参数以获得量身定制的光学特性，从高正常透明度（≈90％）到透明度（≈60％），并且具有一定范围的雾霾水平（≈55-97％）。这些发现为大规模3DP的定制立面提供了机会，可以有选择地接纳或阻止太阳辐射，并提供空间的均匀日光。在建筑部门脱碳的背景下，这种组件具有减少排放的巨大潜力，同时确保乘员舒适。
量子过程的热力学实现
摘要：对小规模系统的热力学的最新理解已使对固定输入状态实施量子过程的热力学要求的表征。在这里，我们将这些结果扩展到构建给定过程的最佳通用实现，即即使在许多独立且相同分布（I.I.D.）重复该过程。我们发现，这种实用的最佳工作成本率是由过程的热力学能力给出的，该过程的热力学能力是单字母和添加剂定义为输入和输出输出之间热状态的相对熵的最大差异。除了是量子通道的反向香农定理的热力学类似物之外，我们的结果还引入了量子典型性的新概念，并提出了凸出方法的热力学应用。
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。