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World File Search System温度变化
1温度变化和自然灾害
*可以解决任何信件：电话：+44 1437729452。电子邮件：andrew.oswald@warwick.ac.uk。完整地址：沃里克大学，经济系，考文垂Cv4 7al，英国。致谢：特别感谢他对气候科学家布莱恩·霍斯金斯爵士的评论。我们还要感谢Amanda Goodall，David Stainforth，Talia Tamarin-Brodsky和Menghan Yuan。单词计数：9000个字。（不包括表和附录，带有补充材料）。关键词：温度；标准偏差；气候变化；心理健康；福利;环境;绿色的。作者贡献：所有作者都设计了分析并同意结论。数据可用性：数据集可公开使用。ai：AI在任何工作或手稿中均未使用。资金声明：没有明确的资金来源。利益冲突：作者没有声明。道德批准：不适用，尽管原始数据集收藏家获得了批准。
直接测量磁化材料的绝热温度变化
b imem-CNR研究所，帕科地区Delle Scienze 37/A 43124 Parma，Italia。*francesco.cugini@unipr.it摘要磁化材料的绝热温度变化的直接测量对于设计有效且环保的磁性冷却设备至关重要。这项工作报告了测量原理和主要实验问题的概述，这些问题必须考虑获得可靠的材料表征。根据有限差异热模拟和特殊设计的实验，讨论了非理想绝热条件，温度传感器的作用以及材料特定特性的作用。详细考虑了两种情况：薄样品的表征以及对快速场变化的热量响应的测量。最后，在具有一阶过渡的材料的情况下，讨论了不同测量方案的影响。1。引言制冷在我们的现代社会中起着基本作用：它渗透了我们的生活，并有助于人类的进化和健康。但是，它的成本超过了全球能源消耗的18％，并且这一数字不断增加二人组，以扩散发展中国家的制冷技术。1对实际气体压缩系统的这种巨大的能源需求和对环境的高度影响，紧急促进了新的环保解决方案。在新兴技术中，有磁制冷，它有望产生低生态影响，没有危险的液体，高效率和减少的电能消耗。2磁制冷是基于磁性效应（MCE），该效应由绝热温度变化（ΔTAD）或通过施加磁场的变化在磁性材料中诱导的等温熵变化（ΔST）组成。3通过磁场的周期性变化获得制冷剂循环。2四个元素对于建立磁冷却系统至关重要：磁化（MC）材料，磁场的来源，一种将材料相对移动到田间移动的机制以及用于传热的流体。通过应用或去除磁场引起的温度变化是导致传热的驱动力。这取决于材料的特性和施加磁场的强度。当前，最有前途的MC材料显示，在1 T的磁场变化中，可逆的ΔTAD为约3 K，这是可以用永久磁体组装而实现的。4–6尽管在过去的二十年中建造了许多磁性冰箱的原型，但竞争性MC设备的开发仍然需要更多执行的MC材料和新的智能技术解决方案。2,4,7除了对材料的磁性特性的基本研究外，寻找有效的冷却元素还需要测量其MC
过去450万年的全球和区域温度变化
我们对新生代气候的大部分理解都是基于在底栖有孔虫中测得的D 18 O的记录。然而，这种测量反映了全球温度和海平面的组合信号，从而阻止了对气候系统的相互作用和反馈的清晰了解，从而导致全球温度变化。我们在过去的450万年中的温度变化进行了新的重建，包括长期冷却的两个阶段，第二阶段在中期更新世过渡期间（1.5至90万年前）的第二阶段加速冷却，并伴随着从主要的41，000年年度的低振幅定期到占主导地位的100,000年度100,000年级高晶格的过渡。长期冷却和可变性速率的变化与最初由地质过程驱动的碳循环的变化一致，随后是南部海洋碳循环的其他变化。m
MKF 56 |动态气候室，用于湿度控制的快速温度变化MKF 56 |动态气候室，用于湿度控制的快速温度变化
01凝结可能发生在访问端口周围的区域。可以将访问端口放置在自定义位置以获得额外费用。使用此选项时未授予02 UL标记。03传感器校准是在认可的校准实验室中进行的。04校准是根据粘合剂工厂标准执行的。05报价的价格不包括旅行费用。请参阅有关您所在地区的旅行费用的活页夹服务章节。引用在瑞士提供的服务价格的价格不包括国家规格的附加费（可根据要求提供）。
多芯片 IGBT 功率模块中引线键合故障导致的温度变化
在功率循环实验中，需要估算开关的温度。当一个开关由几个并联的芯片组成时，这些芯片的温度可能不一样。在没有对每个芯片进行单独监控的情况下，通常假设平均温度是由最常见的 TSEP（热敏电参数）如 Von 估算的。然而，每个芯片的温度都是未知的。一些研究解释并评估了初始温度不平衡 [1]。当模块由于热机械循环而老化时，引线键合会退化和剥离，从而改变流向芯片的电流路径，从而改变损耗和温度分布。[2, 3] 分别在单芯片和多芯片的情况下评估了估算温度（即 Von）随退化的变化。然而，文献中没有通过实验获得温度分布随退化的变化。
TEVoT：动态电压和温度变化下功能单元的时序误差建模
摘要 —随着 CMOS 技术的不断扩展，微电子电路越来越容易受到微电子变化的影响，例如工作条件的变化。这种变化会导致微电子电路的延迟不确定性，从而导致时序误差。电路设计人员通常在电路和架构设计中使用保守的保护带来解决这些错误，但这可能会导致操作效率的显著损失。在本文中，我们提出了 TEVoT，这是一种监督学习模型，可以预测不同工作条件、时钟速度和输入工作负载下功能单元 (FU) 的时序误差。我们执行动态时序分析来表征不同条件下 FU 的延迟变化，并在此基础上收集训练数据。然后，我们从训练数据中提取有用的特征并应用监督学习方法建立 TEVoT。在 100 种不同的工作条件、4 种广泛使用的 FU、3 种时钟速度和 3 个数据集中，TEVoT 的平均预测准确率为 98.25%，比门级仿真快 100 倍。我们进一步使用 TEVoT 通过将电路级时序误差暴露到应用程序级来估计不同操作条件下的应用程序输出质量。在 100 种操作条件下，TEVoT 对两个图像处理应用程序的平均估计准确率达到 97%。
利用时间序列和回归分析来预测菲律宾的年度表面温度变化：一种经验方法
气候变化和全球变暖被认为是当时最令人震惊，最令人震惊的环境和气象问题，而这两个对菲律宾国家有一些重要的影响。作为一个位于太平洋的群岛国家，由于其地理位置和社会经济条件，因此特别要使这个国家被视为最脆弱的国家之一。这些现象是通过增加地球大气中温室气体的排放而引起的，这主要是由于人类活动（例如燃烧化石燃料，用于能源产生，森林砍伐，工业过程和城市化）（IPCC，2023年）。这些活动不断恶化世界上气候变化和全球变暖的重大后果，尤其是在菲律宾。此外，菲律宾气候变化和全球变暖的影响是多种多样和严重的，因为人们已经观察到了全国各地的温度升高，并经历了导致一些热浪并增加热应激案例的人，从而影响了人类健康和农业生产力。
使用地理空间人工智能 (GeoAI) 方法对古邦市地表温度变化进行空间分析
古邦市 古邦市的建设用地开发对该地区地表温度的升高有明显的影响。随着建筑物、道路和其他基础设施的建设，城市地区不断扩大，导致了包括地表温度在内的环境变化（Khan 等人，2022 年）。古邦市建设用地开发对地表温度升高的影响显示了重视城市地区减缓和适应气候变化的重要性。可以采取一些措施来应对这些影响，包括：城市绿化、可持续城市设计、使用绿色技术以及公众教育和意识。据陈等人称。 （2023），增加某个地区绿色开放空间的数量和质量有助于降低地表温度。种植树木、公园和绿色屋顶可以通过吸收热量和增加蒸发提供冷却效果。张等人（2023），并补充道
评估气候变化的空气温度变化和降水对植物生理和土壤微生物过程的影响Wi
使用DNDC（denitrifi阳离子分解）模型（版本9.5）来预测多年生草的蒸腾和光合作用速率（红三叶草和提摩太教）的差异，以及一种砂质苏普固醇的自亲呼吸。在模型实验中使用了两个生长季节的输入参数（从2010年5月1日至2015年8月31日至2015年8月31日）。在2010年，该周期的平均空气温度为14.1±3.3°C，总降水量为0.1796 m，而在2015年，平均空气温度为16.8±5.5°C，总降水量为0.538 m。这些气象参数对2010年的植物不利，2015年有利。结果表明，DNDC模型充分预测了多年生草的总和平均蒸腾率的天气引起的差异：0.12204 m。和0.00099±0.00040 M.Day -1分别在2015年有利的气象条件下和0.05969 m。和0.00049±0.00035 m.day -1，在2010年不利的气象条件下。植物的每日蒸腾率的动力学显着（r = 0.34 p <0.001）与土壤水含量仅在不利的气象条件下相关。模拟光合作用速率的平均值等于2015年的84.4±27.9 kg.c.c.hha -1。天-1，2010年52.3±23.4 kg.c.hha -1 .day -1 .day -1 -1在2010年。在两种天气情况之间的光合作用速率的平均值中存在显着的差异（p <0.001）。单向方差分析（ANOVA）的结果表明，在有利的（8.14±2.25 kg.c.h -1 .day -1）下，自养呼吸的速率比不利（8.14±2.25 kg.c.ha -1 .day -1）高于不利（5.17±2.17±2.19±2.19±2.19 kg.c.c.ha -1 .day -1 .day -1 .day -1）。
智能移动终端人工智能工业应用能力测试方法研究
一种智能终端AI行业应用能力测试方法及系统。该方法包括以下步骤： 根据标准智能终端设备在不同设备参数下执行不同AI行业应用的温度变化值，构建标准智能终端设备的设备参数与温度变化。关联模型； 获取待测智能终端设备的设备参数，并基于标准智能终端设备的设备参数与温度变化的关联模型，得到待测智能终端设备的温度变化预测值； 测量智能终端设备执行不同AI行业应用时的温度变化实际值； 根据温度变化预测值和温度变化实际值，得到待测智能终端设备的测试结果。