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厚度依赖性的seebeck系数在混合2- ...
摘要 - 单个分子中的Seebeck系数取决于费米水平的电荷载体的传输概率的斜率，这可能会导致高塞贝克系数。但是，由于单分子只能为热电应用产生有限的功率。因此，必须开发较大规模的系统，以便为实际应用提供足够的功率。在这项工作中，我们检查了维数对分子/Au纳米颗粒2D阵列的塞贝克系数的影响，该阵列在网络系统内具有大量分子连接。此方法随着系统尺寸尺度而增加组件之间的复杂性和相互作用。在这项工作中，我们观察到，与具有相同分子接头的单层结构相比，2D混合阵列的多层结构可提供更高的seebeck系数。尤其是，含油胺（OAM）和硫醇的蒽醌衍生物（5AQ5）用作结构中金纳米颗粒之间的分子交流器。实验结果表明，OAM/AU 2D阵列的四层结构可在单层结构（s = 3.36 µV/K）的Seebeck系数（s = 38.21 µV/K）方面提高约11倍，这在电导率的改善中可以提高6335次的电力系数。另一组结果表明，基于蒽醌的依子基桥（5AQ5）/AU 2D阵列的三层结构可在Seebeck系数（S = -3254 µV/K）上提高约26倍（S = -3254 µV/K），而单层结构（S = -127 µV/K）和A 177 Quelt time and 177 Quilties and 177。这些发现表明，可以通过控制层数来改善工程纳米结构的热电性能。
神经和行为适应正面theta神经反馈训练：概念验证
以前的神经反馈研究表明，与训练相关的额叶theta提高和对真实反馈对照组的某些执行任务的提高和绩效提高。然而，典型的假对照组会收到错误或非义务反馈，因此很难知道观察到的组之间的差异是否与准确的偶然反馈或其他认知机制（动机，控制层，注意力参与，疲劳等）有关。为了解决这个问题，我们研究了两个额叶theta训练组之间的区别，每个训练组都接受了准确的偶然反馈，但具有不同的自上而下的目标：（1）增加和（2）替代/减少/减少。我们假设，与替代组相比，theTa的增加组将显示出更大的增加，而替代组在下调过程中会在下部和上调节块中表现出较低的额叶theta。我们还假设，替代组将在需要改变行为激活和抑制作用的GO-NOGO射击任务上表现出更大的性能提高，因为替代组将接受更大的任务特异性培训，这表明接受准确的偶然反馈可能是额外的theta theta neurofeedback背后培训的更为出色的学习机制。将三十名年轻的健康志愿者随机分配为增加或替代群体。训练包括一个方向课程，五次神经反馈训练课程（六个六个s街区的FCZ Theta调制试验（4-7 Hz），分别为10-s休息间隔），六次GO-NOGO测试课程（在低和高高的压力点数中的90个试验中的4个街区）。多级建模显示，替代组的额叶theta在训练课程中增加了。此外，GO-Nogo任务绩效在增加组中以更大的速度提高（准确性和反应时间，但不是佣金错误）。总的来说，这些结果拒绝了我们的假设，并表明额叶theta和performence结果的变化未通过准确的
声音和蓝牙控制的机器人车
1。引言在机器人技术领域，尖端技术的融合为重新定义自动系统功能的创新解决方案铺平了道路。该项目标志着这一轨迹的重大大步，引入了以双重控制范式语音和蓝牙为特色的智能机器人车辆。机器人车辆将接受用户语音命令并执行给定的用户任务，而没有人类的存在，可以通过用户语音输入来控制机器人。机器人可以通过用户语音输入操作。它需要一个Android应用来通过蓝牙HC-05模块进行通信。然后，机器人车辆可以借助超声传感器模块感知对象。对于硬件，自定义的Arduino将控制用于运行机器人车辆的电机。超声传感器与Arduino在突然障碍物检测中自动制动车辆的帮助。避免机器人目前在人类无法进入的危险区域中使用。它可以很容易地识别声音。在此设计中，使用微控制器的Android应用程序用于所需的任务。用蓝牙技术促进了应用程序和机器人之间的连接。这项工作的核心目标是创建一种机器人车辆，能够通过与用户无缝互动来执行用户定义的任务。由专用的Android应用程序促进的语音控制集成使用户可以直观地与机器人工具进行通信。同时由HC-05模块启用的蓝牙连接提供了额外的控制层，增强用户可访问性并扩展了车辆的操作范围。此中央控制单元可以解释语音命令和蓝牙输入，从而授权机器人车辆自治，以有效地浏览其环境。补充这些控制功能是超声波传感器模块，可确保实时障碍物检测并促进自动制动以提高安全性。在机器人技术中，为智能机器人车提供了语音和蓝牙控制的无缝集成。其双控制能力，再加上避免障碍物，为自主系统设定了新标准。因此，无缝特征诸如障碍物控制和声音以及机器人的蓝牙控制能力。