모델 건물의 열 이미지 Texas Engineer Yuebing Zheng Made Made New Cooling 카지노 사이트 추천
중간 모델 빌딩은 카지노 사이트 추천원의 새로운 냉각 재료를 사용하여 햇볕에 남겨진 후 더 낮은 온도를 보여줍니다.

기계 학습과 인공 지능을 사용하여 개발 된 새로운 재료는 무엇보다도 집을 시원하게 유지하고 에너지 요금을 줄일 수 카지노 사이트 추천.

스웨덴의 싱가포르 국립 대학교, 상하이 지아 오 통 대학교, 오스틴, 상하이 지아 오 통 대학교 오스틴에있는 텍사스 대학교 (University of Texas)의 연구원들은 복잡한 3 차원 열 메타 제방을 만들기위한 새로운 기계 학습 기반 접근법을 개발했습니다. 이 시스템을 사용하여 연구자들은 1,500 개 이상의 다른 재료를 개발하여 다양한 수준과 다른 방식으로 열을 선택적으로 방출 할 수있어보다 정확한 냉각 및 가열을 통해 카지노 사이트 추천 효율에 이상적입니다..

"우리의 기계 학습 프레임 워크는 열 메타 에미터 디자인의 디자인에 큰 도약을 나타냅니다."자연 출판. "프로세스를 자동화하고 설계 공간을 확장함으로써 이전에는 상상할 수 없었던 우수한 성능을 가진 재료를 만들 수 카지노 사이트 추천."

플랫폼을 테스트하기 위해 카지노 사이트 추천원들은 설계를 확인하기 위해 4 개의 재료를 제작했습니다. 그들은 또한 재료 중 하나를 모델 하우스에 적용하여 냉각 효과의 상업용 페인트와 비교했습니다. 직사광선에 4 시간 동안 노출 된 후, 메타 이미 터 코팅 된 건물 지붕은 각각 흰색과 회색 페인트가있는 것보다 평균 5도에서 20도 사이에 들어 왔습니다.

카지노 사이트 추천원들은이 수준의 냉각이 리우데 자네이루 또는 방콕과 같은 뜨거운 기후에있는 아파트 건물에서 매년 15,800 킬로와트를 절약 할 수 있다고 추정했습니다. 전형적인 에어컨 장치는 매년 약 1,500 킬로와트를 사용합니다.

그러나 응용 프로그램은 가정과 사무실의 카지노 사이트 추천 효율을 향상시키는 것 이상입니다. 기계 학습 프레임 워크를 사용하여 연구원들은 각각 다른 강점과 응용 프로그램을 가진 7 가지 종류의 메타 에미터를 개발했습니다.

특정 파장에서 햇빛을 반사하고 열을 방출함으로써 열 메타 방출기를 배치하여 도시 지역의 온도를 줄일 수 카지노 사이트 추천. 이것은 식생이 부족하고 콘크리트 수준이 높기 때문에 대도시가 주변 지역보다 온도가 높은 도시 열 섬 효과를 완화 할 것입니다. 우리 세계를 넘어서 열 메타 방출기는 태양 복사를 반영하고 열을 효율적으로 방출함으로써 우주선의 온도를 관리하는 공간에 유용 할 수 카지노 사이트 추천..

이 연구의 응용 프로그램을 넘어서, 열 메타 방수제는 우리가 매일 사용하는 많은 것들의 일부가 될 수 카지노 사이트 추천. 직물과 직물에 통합하면 의류 및 실외 장비의 냉각 기술을 향상시킬 수 카지노 사이트 추천. 차를 감싸서 내부 재료에 삽입하는 데 햇볕에 앉을 때 쌓이는 열이 줄어들 수 카지노 사이트 추천.

이러한 재료를 설계하는 전통적인 과정은 주류 채택에서 그들을 막았습니다. 다른 자동화 된 옵션은 메타 에미터의 3 차원 계층 구조의 복잡성을 다루기 위해 노력하여 결과를 얇은 필름 스택 또는 평면 패턴과 같은 간단한 형상으로 제한하여 성능이 일부 측정에서 부족합니다..

24611_24886

카지노 사이트 추천원들은이 기술을 계속 개선하고 나노 포토 닉 분야의 더 많은 측면에 적용 할 것입니다 - 가장 작은 규모에서 빛과 물질의 상호 작용.

“기계 학습은 모든 것에 대한 솔루션이 아닐 수도 있지만 열 관리의 고유 한 스펙트럼 요구 사항은이 작품의 공동 저자이자 Zheng 그룹의 카지노 사이트 추천원 인 Kan Yao는 말했습니다.

프로젝트의 다른 팀원들은 Chengyu Xiao, Yifan Zhang, Mengqi Zhang, Ya Sun, Xianghui Liu, Xuanyu Cui, Tongxiang Fan, Changying Zhao, Wansu Hua, Yinqiao Ying, Di Zhang 및 Han Zhou의 Shanghai; 싱가포르 국립 대학교의 Mengqi Liu 및 Cheng-Wei Qiu; 그리고 스웨덴의 Umea University의 Max Yan.