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工程师显示钻石量子传感器的工业潜力用于电动电动电动电动电池监控
使用连续波的光学检测到的磁共振光谱在纤维顶传感器构型中，团队估计NV浓度和T₂*（DeCherence时间）分别为0.05 ppm和0.05μs。传感器的渐变计设置，两个传感器位于母线的两侧，在没有磁性屏蔽的情况下显示出小于20 nt/hz 0.5的噪声底。此外，磁场噪声的艾伦偏差保持在0.3μt以下，这使得在10 ms至100 s的累积时间内检测到低至10 mA的母线电流。
开发适合适体生物传感器的CD10重组人Neprilysin蛋白的高亲和力适体
许多炎症关节疾病与CD10蛋白的表达相关，CD10蛋白在炎症和疼痛传播信号中起很大作用。这种促炎性机制是人类肌肉骨骼组织中各种关节的关节软骨降解的主要指标。CD10在间充质干细胞（MSC）中的表达与其免疫调节和软骨保护作用直接相关。因此，该项目着重于开发基于适应性的生物传感器，该生物传感器将检测CD10表达而不会扰动样品。适体是一个小的单链核酸分子，可以折叠成独特的结构，从而使它们能够高特异性与各种分子蛋白靶标结合。这使他们能够检测出大量的高和低丰度分子。该项目的第一步是使用称为SELEX（指数富集对配体的系统演变）的过程为CD10开发高亲和力适体。我们从一个初始的单链RNA库开始，该库包含大约10 14个不同的序列。将RNA文库与溶液中的CD10蛋白一起孵育。然后使用硝酸纤维素滤光片将蛋白-RNA复合物与未经膜的RNA分离。然后，在对RNA进行逆转录和PCR之前，我们将蛋白质与RNA分开。第一轮之后的最终产物包含与CD10蛋白结合的ssRNA分子。我已经完成了2轮SELEX，并有令人鼓舞的结果。此过程将重复大约10次，使我们能够识别与CD10高亲和力结合的RNA适体。这是开发适体CRISPR传感器的关键步骤，因为某些样品的CD10表达较低。
启用分布式量子传感器以同时测量遥远的位置
量子现象，例如叠加和纠缠，可以用来更精确地测量两个遥远空间中不同时钟的时间。同样，如果您有两个物理量，一个在首尔，一个在釜山中，则可以在首尔和釜山共享纠缠状态，然后同时测量两个物理量，而不是分别测量首尔和釜山的物理量。
新的可穿戴传感器准确跟踪呼吸过程的微小变化
“我们的传感器就像呼吸的高度准确的麦克风，”曼彻斯特大学研究员Cinzia Casiraghi教授说。“它可以在气流中最微小的变化，从而为个人提供有价值的生理信息，例如，与他们的心脏，神经和肺部状况以及某些类型的疾病有关。”
使用超声传感器的360度雷达
8 School of Management 1 Annamacharya Institute of Technology and Sciences, 2 Coolsoft LLC, 3 Sree Saraswathi Thyagarajan College, 4,5 Shri Nehru Maha Vidyalaya College of Arts and Science, 6 Kaamadhenu Arts and Science College, 7 Sree Narayana Guru College, 8 BBD University Abstract: This paper explores an advanced solution for enhancing quality control in Printed电路板（PCB）制造是通过集成Yolo（您只看一次）对象检测算法的制造。该系统具有传送带，直流电动机和高分辨率摄像头，用于实时识别和移动PCB上缺陷的定位。Yolo算法过程捕获了图像，有效地识别了各种缺陷，例如焊接问题和组件未对准。通过传送带和直流电动机之间的无缝集成来实现对检查过程的精确控制，从而提高了缺陷检测的速度和准确性。识别缺陷后，该系统包括一种机制，可以将有缺陷的PCB与生产线分开。有缺陷的PCB通过传送带将其改编为指定区域，以确保在制造过程中仅进行高质量的PCB。这种自动化方法可降低人类干预，可显着提高生产效率，降低制造成本并提高整体PCB质量。所提出的系统展示了尖端图像处理技术与强大的机械组件之间的协同作用，为PCB制造关键字中的缺陷检测和隔离提供了全面的解决方案：PCB，DC发动机，PCBIONS，PCBIONS，机器学习，机器学习，工业，缺陷。
一种一般策略，用于设计高性能哺乳动物全细胞生物传感器
基于转录的全细胞生物传感器（WCB）是由分析物1响应启动子设计的细胞，驱动记者基因的转录。WCB可以感知并报告与人类健康相关的生物活性分子（分析）。设计对分析物敏感的3启动子需要繁琐的试验方法，通常会导致生物传感器4的性能差。在这里，我们将合成生物学与控制工程集成到5个设计，计算模型，并在6个哺乳动物细胞中实现了高性能生物传感器。与传统方法不同，我们的方法不依赖于优化独立的7个视图组件，例如启动子和转录因子。相反，它使用生物分子8电路来增强生物传感器的性能，尽管固有的组件缺陷。我们通过采用CRISPR-CAS系统来仔细地实现了八个不同的生物传感器，然后进行了数量比较的性能，并确定了一种配置，我们将其命名为11个Casense，从而克服了当前生物传感器的局限性。我们的方法是可以推广的12，并且可以适应任何感兴趣的分析物，其中有一个对分析物敏感的13启动子，使其成为多种应用程序的多功能工具。作为概念证明，我们14培养了细胞内铜的高性能生物传感器，这是因为铜15在人类健康和疾病中发挥作用，并且缺乏能够测量细胞内16铜在活细胞中的技术。19我们工作的重要性在于它在体外和体内对17种监测生物活性分子和化学物质的监测的潜力，在18个地区，例如毒理学，药物发现，疾病诊断和治疗中至关重要。
3D打印的免疫传感器诊断帕金森氏症...
3D打印技术在多个研究应用程序中一直是有用的工具，并且可以与电化学技术相关，可以构建新的传感器和电化学设备，用于传感和生物传感特定靶标[1]。多功能和快速的原型制作，不同形状的可能性以及微型化能力是这种方法的主要优点，该方法是关于电化学和电分析化的[2,3]。这允许制备电极，电细胞，微流体和完整的电化学设备[4-8]。关于添加剂制造，融合沉积建模（FDM）的可访问性和制作广泛材料（例如热塑性聚合物和复合材料）的可能性得到了强调[9,10]。聚乳酸（PLA）是一种可生物降解的材料，它是电化学设备3D打印最常用的聚合物之一，与其他热塑料相比，这可能是由于其易于印刷性，较低的热和环境影响[9,11,12]。
特刊 - 传感器
近年来，在自动驾驶中取得了巨大进展，并取得了重大的研究结果和公共道路部署，包括实施系列生产车辆和乘车服务，提供负担得起的自主游乐设施。因此，使用感知传感器以及在存在意外的车辆和脆弱的道路使用者的情况下，使用感知传感器以及控制和导航算法需要进行更多的研究，除了建立安全的方法和开发这种基于感知的情境意识和导航算法外，还需要进行安全操纵。本期特刊旨在收集有关使用相机，激光雷达和雷达等传感器的研究的研究，并用于检测自动驾驶汽车与其他道路使用者之间的罕见和极端相互作用；在这种罕见和极端的相互作用中，控制和导航方法可以安全地操纵自动驾驶汽车（AV）；现实有效的评估方法；以及在公共道路部署之前在安全环境中开发此类算法。我们欢迎您对本主题的本期贡献。
使用压电电动传感器的智能鞋
Savitribai Phule Pune University，Pune，Maharashtra，印度摘要：该项目更多地侧重于“遥控无人驾驶的河流清洁机器人”。在印度，水污染日益增加，水污染是一个重大的环境问题，河流经常充当废料的主要载体，例如塑料，碎屑和其他污染物。当前的手动清洁方法效率低下，昂贵和其他污染物。当前的手动清洁方法效率低下，昂贵，无法进入某些水域。本文介绍了旨在应对这些挑战的移动控制河流清洁机器人的开发。机器人可以通过移动应用程序进行远程操作，从而可以精确控制其导航和清洁操作。它配备了废物收集机制和传感器，可检测和清除河流表面的碎屑。该研究涵盖了在现实情况下的设计，硬件和软件组件以及机器人的测试。结果表明，移动控制的机器人提供了一种有效，成本效益和环境可持续性的解决方案，可维护清洁水道。这项创新有可能彻底改变河流清洁过程并大大减少水污染。关键字：移动控制，河流清洁，机器人
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... AI中的解释性：数据科学的可解释模型 对... 的比较材料选择电池组外壳 使用机器学习模型预测以太坊价格 将IC发动机改造为两轮车中的EV 使用超声传感器的360度雷达 工业缺陷检测的机器学习算法 基于区块链的碳信用生态系统 大规模数据标签和用法中的道德问题 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
摘要：这项研究着眼于与信用卡盗窃有关的严重问题，并评估机器学习方法如何检测并停止它。更复杂的欺诈是由于互联网交易的增加而造成的，危害了消费者和金融机构。信用卡日益增长的使用需要快速开发有效的欺诈检测系统，这些系统可以识别并停止欺诈性交易。这项研究着眼于一系列机器学习方法，从更常规的决策树或逻辑回归到更复杂的方法，例如支持向量算法，具有人工智能的神经网络，随机生成的森林和混合模型。我们分析了每种方法的优点和缺点，重点是其召回，准确性，精度和能力，以使用不平衡的数据集管理情况。可以通过将混合方法与合奏学习技术相结合，可以提高检测率并降低假阳性。合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）提高了训练机学习模型的可靠性，并成功解决了类不平衡。这项研究强调了实时分析数据并采用最先进的技术（例如大数据分析和深度培训），以跟上新的欺诈策略是多么重要。行业 - academia的合作以及该部门正在进行的研发对于成功部署欺诈检测技术至关重要。这项研究强调了对最先进的机器学习方法的紧迫需求，以防止信用卡盗窃。通过增强金融机构识别欺诈的能力，这些技术发展将保护和维护消费者对在线交易的信任。改善了研究结论的目标，改善了所有利益相关者的欺诈检测系统和更安全的经济环境。