Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
#генератор
Удаленные промышленные объекты и метеостанции в условиях Крайнего Севера или Дальнего Востока требуют автономного энергоснабжения. Вместо традиционных двигателей их оснащают установками, преобразующими химическую энергию топлива (водорода, метана, биогаза) в электричество и тепло через электрохимические реакции с помощью твердооксидных топливных элементов (ТОТЭ). Эти конструкции со специальными керамическими ячейками работают без сжигания топлива, что повышает их эффективность и экологичность. Ученые ПНИПУ разработали компактный высокотемпературный блок для ТОТЭ. Испытания показали, что он перерабатывает метан на 96%, подтверждая работоспособность системы.
Специалисты РТУ МИРЭА представили разработку — управляемый генератор терагерцового излучения, созданный на основе тонких пленок из ферромагнитных и немагнитных металлов. Этот проект открывает новые горизонты для научных исследований и промышленного применения в таких сферах, как медицина, безопасность и телекоммуникации.
Канадские ученые сделали открытие в области возобновляемой энергетики, предложив инновационную композитную конструкцию пьезоэлектрического микрогенератора. Использование перовскитов на основе галогенидов металлов вместо пьезокерамики дало высокую производительность и сверхвысокую плотность тока в устройстве, которое может служить устойчивым источником питания для портативной и гибкой электроники.
Команда китайских инженеров разработала модель магнитоэлектрического генератора, способного эффективно преобразовывать энергию падающих капель в электричество. Устройство может быть полезно для районов с повышенной сезонной влажностью. Разработка ученых в теории выглядит перспективно, но вызывает некоторые вопросы. В частности, пока не ясно, можно ли найти ей практическое применение.
Нейросетевые генеративные модели в последние годы достигли впечатляющих результатов, однако важной задачей остается повышение эффективности их работы. Исследователям факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Института искусственного интеллекта AIRI удалось оптимизировать обучение нейросети StyleGAN2, создающей реалистичные картинки, сократив число обучаемых параметров на четыре порядка. При этом качество полученных изображений осталось высоким.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии