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审查无线电气车辆充电系统-IJRPR
电动汽车（EV）正在成为汽车行业的重要竞争者，预测表明它们最终在市场上的优势。随着这种过渡的发展，管理电动汽车的充电过程越来越重要，以确保电力网络的稳定性和效率。然而，电动汽车的扩散也为双向能量流提供了机会，其中电动汽车有助于电网的韧性和独立性。将电动汽车整合到智能电网中被视为未来的关键技术进步。电动汽车的优势比传统的内燃机车辆变得越来越明显，尤其是对二氧化碳排放的越来越关注以及化石燃料的可用性越来越大。尽管有这些好处，但各种因素阻碍了对电动汽车的广泛接受。动态无线电力传输系统提出的在移动时为电动汽车提供了有效且可靠的充电[5]。是电动汽车的初始高成本，快速充电基础设施的稀缺性以及全电动车辆模型的有限可用性。此外，完全依赖电力的全电动汽车与插电式混合动力汽车之间存在区别，这些电动汽车将电力与传统燃烧发动机相结合。对于无线电源传输（WPT）系统中路边控制器（RSC）（RSC）（RSC）（OBC）之间的无线通信，网络必须表现出确定性的行为，以支持实时控制循环。这包括确保关键数据流的可靠和及时传输，对于准确的控制至关重要[1]。缺乏充电站通常被认为是潜在电动汽车购买者的重大障碍。将无线充电纳入现有无线通信系统中引入了有关实施，调度和电源管理的各种具有挑战性的问题[8]。
水文信息学概念
第一章确立了城市排水对人类社会的至关重要性。城市雨水和废水的管理日益被视为一项重要的业务流程，随着英国水务服务业的私有化，这种观点更加凸显。社会对行业提出的立法和监管要求，确保为客户提供高效的服务并有效保护自然环境，正在培养一种管理城市雨水和废水过程的整体观点。这种观点得到了先进建模工具的支持，这些工具使工程师能够从“源头到汇点”对综合雨水和废水管理过程进行建模，即从降雨、生活和工业废物到对受纳水体的影响。此外，对效率和效力的需求正在鼓励创新方法来减少源头流量、实时控制流量、修复现有资产并提高整个系统的性能。信息技术，即结合了计算、电信和微电子技术的技术，被水务行业视为提高效率和促进决策的一种手段。因此，水行业对信息技术的应用正在迅速增长，尽管是零碎的，而且更多的是由现有技术而非用户需求推动的。对于所谓的先进信息技术来说尤其如此，包括软件工程、人工智能和人为因素计算。用户需要一种综合的方法将水作为业务流程和所有人的资源进行管理，这需要一个新的概念框架。据称，水信息学提供了这样一个框架，其中信息技术的进步可以被利用来为那些与水生环境有关联的人们谋福利。这一说法将根据水科学家和工程师如何运用力学、地理、生物、土木工程，尤其是信息技术方面的进步来检验。
调查用户对脑电图运动想象的熟练程度——...
摘要：基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 研究广泛应用于轮椅控制。用户的能力是 BCI 效率的一个因素。因此，我们专注于 BCI 任务和协议，以从个人用户的稳健 EEG 特征中获得高效率。本研究提出了一种基于任务的大脑活动来获得 alpha 波段的力量，其中包括闭眼以获得枕叶区域的 alpha 反应、注意向上箭头以获得额叶区域的 alpha 反应以及想象的左/右运动以获得左/右运动皮层与 alpha 事件相关的去同步。EPOC X 神经耳机用于获取 EEG 信号。我们还通过推荐运动想象任务来提出用户在肢体运动范式的运动意象会话中的熟练程度。使用所提出的系统，我们验证了特征提取算法和命令翻译。 12 名志愿者参加了实验，并使用传统的运动想象范式来比较效率。利用用户的运动想象能力，左右命令的平均准确率达到 83.7%。通过用户熟练程度推荐的 MI 范式比传统 MI 范式的准确率高出约 4%。此外，模拟轮椅的实时控制结果显示，基于时间条件的效率很高。与基于操纵杆的控制相比，执行相同任务的时间结果仍然大约长三倍。我们建议使用用户熟练程度为初学者推荐个性化的 MI 范式。此外，所提出的 BCI 系统可用于严重残疾人士的电动轮椅控制。
使用用户友好型、可穿戴的基于 EMG 的神经接口解码偏瘫慢性中风幸存者的手部和手腕运动意图
€ 这些作者的贡献相同。 * 通讯作者：meyerse@battelle.org 摘要：几十年来，假肢和矫形器一直被认为是恢复中风患者手部功能和独立性的潜在手段。然而，75% 的中风幸存者、护理人员和医疗保健专业人员 (HCP) 认为当前的做法还不够，特别指出上肢是需要创新的领域，以开发适用于中风人群的高度可用的假肢/矫形器。控制上肢技术的一种有前途的方法是从表面肌电图 (EMG) 活动中非侵入性地推断运动意图。虽然这种方法在文献中引起了广泛关注，但现有技术通常仅限于研究环境，难以满足所述的用户需求。为了解决这些限制，我们开发了 NeuroLife ® EMG 系统，它由一个可穿戴的前臂套组成，其中嵌入了 150 个电极以及相关的硬件和软件来记录和解码表面肌电图。在这里，我们展示了对 12 种功能性手部、腕部和前臂运动的准确解码，包括来自中风后不同程度慢性损伤的参与者的多种抓握类型，总体准确率为 77.1±5.6%。重要的是，我们展示了以 85.4±6.4% 的准确率解码严重手部损伤患者的 3 种基本运动子集的能力，凸显了其作为辅助技术控制机制的潜力。测试该系统的中风幸存者的反馈表明，袖套的设计满足了各种用户需求，包括舒适、便携和轻便。袖套的外形尺寸使其可以在家中使用，无需专业技术人员，并且可以佩戴数小时而不会感到不适。总而言之，NeuroLife EMG 系统代表了一种平台技术，用于记录和解码高清 EMG，最终以符合用户需求的外形尺寸实时控制辅助设备。
目的：本文提出了使用线性编程共享成本在橡胶零件供应链中的新原材料成本管理概念（LPS
目的：本文使用线性编程共享成本（LPSC）在橡胶零件供应链中提出了新的原材料成本管理概念。橡胶零件广泛用于汽车零件行业。有多种产品模型和材料类型，以及由2层公司中的几个分包商生产的。但是，整个连锁店将整体成本管理作为1号公司。成本效益的模型在竞争时代更为重要。设计/方法论/方法：研究方法结合线性编程（LP）与共享成本（SC），并应用于库存管理。开发了LPSC模型，以与与分包商的第2级公司相关的第1层公司。LPSC与EOQ库存管理模型结合使用。调查结果：已开发了一种新方法来降低橡胶部件供应链中原材料管理的成本。研究局限性/含义：模型开发的局限性是它尚未对供应链管理系统具有实时控制。实际含义：将概念思想引入泰国的汽车橡胶部件供应链，并通过实际订单的试点测试接受测试。独创性/价值：本文在汽车橡胶零件供应链中介绍了新的概念原材料成本管理模型。与EOQ结合的LPSC是有效的，增加了供应链的价值，并同时减少了废物和生产过多。doi：https：//doi.org/10.5604/01.3001.0054.6085关键字：原材料成本管理，LPSC模型，橡胶部件制造，供应链管理对本文的参考，应通过以下方式提供：C。C. Klaidaeng，S。Butdee，K-O。Boonmee，使用LPSC模型的橡胶零件制造供应链的原材料管理，材料与制造工程成就杂志123/1（2024）25-32。
LADA糖尿病作为混合碟片 - 叙事评论
成人的潜在自身免疫性糖尿病（LADA）是一种常见的杂化疾病，因为它结合了1型和2型二型疾病的特征[1]。这是一种缓慢发作的自身免疫性疾病，其特征是初始相对胰岛素缺乏。迄今为止的研究表明LADA和1型糖尿病之间存在明显的遗传重叠。这与人类白细胞抗原（HLA）区域的变体有关[2，3]，该区域编码主要的组织相容性抗原（MHC）[2，3，4]。主要的组织相容性抗原负责免疫过程，这些过程在1型糖尿病和LADA中都受到损害，从而导致个体的免疫系统扰动。对针对胰岛的自身抗体ies是生产的，它是区分1型糖尿病和LADA的关键标记[5]。它们是通过在较低级别出现的，因此免疫系统的破坏进展得更慢。在这种疾病的病原体中，环境因素和生活方式起着重要作用，这也与2型糖尿病的发病机理有关[6]。在大多数LADA病例中，高血糖的水平不及1型糖尿病中的高度，因此，其误诊是2型糖尿病。到目前为止，尚未建立对LADA的最佳治疗方法。目前，拟议的治疗重点是实现良好的血糖控制，并防止或延迟并发症发作。一些作者认为，可以通过早期使用胰岛素作为一线药物疗法来实现这种影响。在其他类型的糖尿病中使用的新兴口服降血糖药也可能在治疗该病症中作用。特此，我们讨论了该实体中连续葡萄糖监测（CGM）的可能使用，以精确地实时控制血糖水平。尽管具有许多优势，但重要的是要重新确定这些系统仍然需要一定水平的用户掌握。
第92号
生物生产长期以来一直在很大程度上依赖熟练工人的专业知识和物理能力；换句话说，工艺。这意味着很难简化过程并取得一致的结果。Chitose Laboratory Corporation（Chitose）的 Kawai Tetsushi解释说：“微生物耕种技术的基本原理是在1940年代形成的，但是从那时起，几乎没有创新，并且在运行方面的进一步改进。 由于很难传递熟练的工程师的工艺，我们认为开发能够进行稳定种植的技术至关重要。” Nedo和Chitose已合作开发一种传感设备的变量，其中一些是专有的，以测量温度，pH，光学系统和潜在变化等数据 通过汇总卷积数据来训练AI，他们开发了一个可以自主优化文化条件并评估微型制造物质动态的系统。 kawai解释了在NEDO项目的支持下工作的重要性，并说：“有我们不会获得有用数据的风险。 但是，由于我们被允许在Nedo项目模型下自由创新，因此我们能够承担传感器范围的挑战。”值得注意的是，与Chitose和Kyowa Hakko Hakko Bio Co.，Ltd. 进行的测试期间，与熟练的工程师相比，与熟练的工程师相比，对培养条件的实时控制可提高生产率约10％。Kawai Tetsushi解释说：“微生物耕种技术的基本原理是在1940年代形成的，但是从那时起，几乎没有创新，并且在运行方面的进一步改进。由于很难传递熟练的工程师的工艺，我们认为开发能够进行稳定种植的技术至关重要。” Nedo和Chitose已合作开发一种传感设备的变量，其中一些是专有的，以测量温度，pH，光学系统和潜在变化等数据通过汇总卷积数据来训练AI，他们开发了一个可以自主优化文化条件并评估微型制造物质动态的系统。kawai解释了在NEDO项目的支持下工作的重要性，并说：“有我们不会获得有用数据的风险。但是，由于我们被允许在Nedo项目模型下自由创新，因此我们能够承担传感器范围的挑战。”值得注意的是，与Chitose和Kyowa Hakko Hakko Bio Co.，Ltd.
火灾探测技术最新发展回顾
火灾探测技术最新发展回顾 刘志刚 和 Andrew K. Kim 火灾风险管理进展，加拿大国家研究委员会建筑研究所，安大略省渥太华，K1A 0R6，加拿大 摘要 由于传感器、微电子和信息技术的进步以及对火灾物理学的更深入理解，火灾探测技术在过去十年中取得了长足的进步。本文回顾了过去十年火灾探测技术的进展，包括各种新兴传感器技术（例如计算机视觉系统、分布式光纤温度传感器和智能多传感器）、信号处理和监控技术（例如通过互联网的实时控制）和集成火灾探测系统。讨论了与当前火灾探测技术相关的一些问题和未来的研究努力。 1.0 简介 随着传感器、微电子和信息技术的进步，以及对火灾物理学的更深入理解，过去十年中已经开发出许多新的火灾探测技术和概念。例如，现在已经有技术可以测量燃烧前或燃烧过程中产生的几乎所有稳定气态物质 [1]。分布式光纤温度传感器已被用于为隧道、地铁和车站等环境条件恶劣的应用提供防火保护 [2]。多个传感器检测到的多种火灾特征（如烟雾、热量和一氧化碳特征）可以通过智能算法同时处理，以智能区分火灾和非威胁性或欺骗性条件 [3]。此外，火灾探测系统与其他建筑服务系统集成，以减少误报、加快建筑疏散并协助灭火 [4]。火灾探测技术的进步有效减少了火灾造成的财产和生命损失。美国国家消防协会 (NFPA) 的数据显示，在美国，重大“家庭”火灾数量有所下降 - 从 1977 年的 723,500 起下降到 1997 年的 395,500 起，21 年间下降了 45.3%，部分原因是住宅中引入了低成本火灾探测器 [5]。然而，在过去十年中，隔热材料和建筑材料、家具和家具经历了从木材和棉花等天然材料到合成材料的重大转变。因此，生命和财产面临的风险发生了根本性变化，因为燃烧合成材料不仅会释放出高度危险的烟雾和有毒气体，还会释放出远远超过天然材料的一氧化碳[6]，导致逃生时间大幅减少。许多最需要保护的地点，如电信设施，都是无人值守和/或偏远的[7]，火灾导致的服务中断成本越来越高。例如，加拿大贝尔公司开关处发生的电气火灾
元素强化学习方法用于自适应资源优化
摘要 - 随着无线网络的增长，可以支持更复杂的应用程序，开放无线电访问网络（O-RAN）架构具有其智能RAN智能控制器（RIC）模块，成为实时网络数据集合，分析，分析以及包括无线电资源块和下降链接电源在内的网络数据收集，分析和动态管理的至关重要的解决方案。利用人工智能（AI）和机器学习（ML），O-Ran解决了具有前所未有的效率和适应性的现代网络的可变需求。尽管在使用基于ML的策略进行网络优化方面取得了进展，但仍然存在挑战，尤其是在不可预测的环境中资源的动态分配中。本文提出了一种新型的元强化学习（Meta-DRL）策略，灵感来自模型 - 现象元学习（MAML），以推动O-RAN中的资源块和下行链路分配。我们的方法利用虚拟分布式单元（DUS）和元DRL策略来利用O-RAR的分类架构，从而实现了适应性和局部决策，从而大大提高了网络效率。通过集成元学习，我们的系统迅速适应了新的网络条件，实时优化了资源分配。这将导致19。与传统方法相比，网络管理性能的增长8％，推动了下一代无线网络的功能。I. I Trattuction通过开放无线访问网络（O-RAN）体系结构，尤其是其RAN Intelligent Controller（RIC）模块[1]，[2]大大增强了无线网络以支持多样化和苛刻应用程序的发展。这些模式通过智能资源管理和复杂的控制技术增强网络功能，对于通过实现实时数据收集和分析提供高级服务至关重要[1]。此外，将人工智能（AI）和机器学习（ML）整合到这些模块中，有助于动态资源分配，提高操作效率并适应快速变化的条件。这项创新的核心，RIC模块采用开放式和标准化的接口进行实时和非实时控制，从而使网络更加智能，完全虚拟化和可互操作[3]。ML的策略，尤其是对于自适应网络的形象，在无线网络的动态领域至关重要。RIC使用关键绩效指标（KPI）并执行实时服务分析的能力使NET工作能够适应动态的波动需求。尽管对基于ML的权力和资源分配进行了深入的研究，但在不可预测的条件下管理实时资源管理的复杂性
肌电图和元神经腕带
1,2 I MCA 学生，圣菲洛梅娜学院（自治学院），迈索尔，印度 摘要 最近，通过合并脑机接口和肌电图 (EMG)，人机交互 (HCI) 的潜力令人鼓舞。为了实现更加用户友好和有效的 HCI，本研究调查了 Meta 神经腕带的创建和使用，它是一种结合了神经接口和 EMG 技术的独特设备。为了辨别用户意图并提供对数字设备的实时控制，腕带会记录、处理和评估 EMG 数据以及神经活动。这种双重策略既利用神经接口的广泛功能，又利用 EMG 在肌肉信号识别方面的准确性，提供了流畅、用户友好的体验。根据我们的研究，与传统技术相比，Meta 神经腕带大大提高了交互速度和准确性，为交互系统、假肢和康复中的更复杂用途打开了大门。本研究预览了未来的可穿戴计算设备，并强调了集成生物信号技术彻底改变 HCI 的潜力。 关键词：人机交互 (HCI)、肌电图 (EMG)、元神经腕带、超低摩擦 AR 界面、超低摩擦输入、情境感知 AI、外周神经系统 (PNS)、腕部动态控制、自适应界面和点击智能的发展方向、专注于触觉。 介绍随着神经接口技术的引入，人机交互 (HCI) 领域迅速发展，其目标是开发更自然、更直观的方法让人与机器连接。该领域的一个重要因素是肌电图 (EMG)，一种捕捉骨骼肌产生的电活动的方法。EMG 是创建复杂神经接口的重要工具，因为它可以通过捕获肌肉信号来收集人类意图和身体运动。元神经腕带是一种创新的可穿戴设备，带有 EMG 传感器，旨在通过提供更准确、更灵敏的控制方法来改善 HCI。这款腕带利用肌电图 (EMG) 检测肌肉运动并将其转换为数字命令，使人与计算机之间的通信达到了新的水平。此功能具有很大的潜力，可以提高身体残疾人士的可访问性，并增强常见消费电子产品的功能。在本文中，我们研究了肌电图和元神经腕带的互补性，并展示了它们如何协同工作以改变人机交互。我们探索了