PROCEEDINGS FROM SCIENTIFIC CONFERENCE ON GREEN ENERGY AND IT
Notice bibliographique
Résumé
Scientific session on Energy saving and Green energy Chairman: Erik Dahlquist, Mälardalen University 1. Investigations on CO2 absorption using amine solvents in hollow fiber membrane contactors by experiments . Yuexia Lv1, Xinhai Yu1*, Shan-tung Tu1, J. Yan2, E. Dahlquist2,School of Mechanical and Power Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, 200237, China; 2. Dept. IST, Mälardalen University, Västerås, Sweden 2. Intensification of transesterification for synthesis of biodiesel using microchannel reactors. Zhenzhong Wen1, Xinhai Yu1*, Shan-tung Tu1, J. Yan2, E. Dahlquist2 1. School of Mechanical and Power Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, 200237, China; 2. Dept. IST, Mälardalen University, Västerås 3. Continuous bioethanol production by fermentation . Bernt Lie, Juan I. Videla.Telemark University College, Porsgrunn, Norway 4. Optimization and Economic Analysis of Marnoch Thermal Energy Conversion System, C.C. Chukwu1, G.F Naterer2, M.A. Rosen3, E. Dahlquist4 I.A Marnoch5 ,1,2,3,4 University of Ontario Institute of Technology, Oshawa. Ontario, Canada, 4 Malardalen University, Vasteras Sweden, 5 Marnoch Thermal Power Inc. Toronto, Ontario, Canada, 5. Analysis of the coal based polygeneration system of hybrid type Guoqiang Zhang1,2, Lin GAO1, Hongguang JIN1,* 1 Institute of Engineering Thermophysics, Chinese Academy of Sciences 6. Power transformer parameters identification using extended kalman filter Kourosh Mousavi Takami, TDI researcher and phd student in Malardalen University , Jafar Mahmoudi , Erik Dahlquist, Malardalen University 7. An advanced energy saving method for Aluminium - iron - copper bonding using explosive welding Scientific session on Energy savings in houses Chairman: Jurek Pyrko, Lund University . Mohammad Tabatabaee. TDI institute, Teheran, Iran and Mälardalen University 8. Design of hot water user profiles for Swedish households based on time diaries. 751 21 Uppsala, Sweden Magdalena Lundh, Ewa Wäckelgård, Kajsa Ellegård. Department of Engineering Sciences The Ångström Laboratory Box 534 9. Modeling Household Electricity Load from Time-Use Data . Joakim Widén, Kajsa Ellegård och Ewa Wäckelgård. Department of Engineering Sciences,Solid State Physics,Uppsala University 10. Investigation of electricity consumption in single houses with electrical heating alone and together with complementary heating systems . Cajsa Bartusch, Fredrik Wallin, Erik Dahlquist, Mälardalen University. 11. Differences in electricity and hot water consumption in apartments of different sizes. Iana Vassileva, Cajsa Bartusch, Erik Dahlquist. Mälardalen University. 12. Novel Architect Designs Energy-Saving Iranian Homes . S.M. Esmail Mousavi-Takami, TDI Technical Development Institute, Teheran, Iran 13. Inform me please! - Energy use information to households and Demand Response . Jurek Pyrko, Energy Sciencees, Lunds University 14. "Consumers, energy and IT. IT and other tools to support efficient energy consumption" I.C. MariAnne Karlsson Chalmers University of Technology, Product and Production Development 15. Influence of Residential Ventilation on Radon Mitigation with Energy Saving emphasis Keramatollah Akbari, Mälardalen University and TDI in Teheran, Iran 16 . Extracting alumina from bauxite ore in jajarm factory process simulation using aspen software Mohammad Farrokh and Jafar Mahmoudi, Mälardalen University and TDI in Teheran, Iran 17. Description of techniques for hot spot monitoring and detection in power transformers Hassan gholinejad, Kourosh Mousavi Takami and Jafar Mahmoudi, Mälardalen University and Tanesh Company, Iran
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».