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有机/复合相变的最新进展用于储能
相变材料（PCM）存储并在相变过程中释放能量。近年来，由于其出色的特性，例如高潜热储能能力，适当的固定液相变温温度，热可靠性和低成本，PCM引起了越来越多的关注。Herein, classification, characteristics, and evaluation criteria of organic/composite PCMs are systematically illustrated, and some typical preparation methods are introduced, such as in-situ polymerization, interfacial polymerization, spray drying method, porous materials adsorption method, sol-gel method, melt- impregnated and mixing method, electrospinning method, vacuum infiltration and ultrasonic method are introduced.此外，本综述还提出了PCM在太阳能，建筑材料，空调，工业废物热恢复以及军事伪装和隐身利用中的一些应用。最后，讨论了PCM的开发趋势。关键字：相变材料（PCM）;热量储能；准备方法；应用。收到：2020年7月18日；接受：2020年8月25日。文章类型：评论文章。
使用机器学习应用的集中不平等
浓度不平等作为许多独立随机变量功能的尾巴概率上的上限。在组合优化问题上说明了浓度不平等的范围。详细描述了伯恩斯坦不等式的路径，强调了一个事实，即随机变量的对数宽带变换上的良好界限为尾巴概率提供了指数界限。本课程的主要主题将是伯恩斯坦式不平等的推导，用于一般功能。martingales方法提供了构建伯恩斯坦样不平等的一般配方。与Martingales相关的指数性超级马丁甲公司以有限的增量相关联，可以重新确定著名的有限差异不平等。尽管并且由于其普遍性，但使用Martingale方法可能很难。这促使搜索更具用户友好的方法，例如（例如）熵方法。Efron-Stein不等式说明了熵方法中的第一步。后者的不等式在独立随机变量的一般函数的方差上提供了一般且通常很紧的上限。在组合优化问题上首先说明了Efron-Stein结合。
117_AUDI E-GT数字手册
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