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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。
通过实时安全监控保持计算机队完整性
最近的IT基础设施攻击激增促使人们对数字供应链内的网络安全的关注更加重视。自2018年以来，美国国家标准技术研究所（NIST）报告说，固件攻击增加了500％。1 NIST最近还发布了许多文档，强调了将硬件，软件和固件作为强大网络安全计划的基础元素的重要性。为了减轻这些风险，有60％的供应链管理领导者计划在2025年之前在业务决策中优先考虑网络安全风险。2
社论：移动光学大脑活动监控的进展
大脑成像中的进步显着增强了我们对大脑功能的理解，但是这种进步的大部分源于受控实验室环境中进行的受约束的，单秒的实验。了解动态，复杂和多感觉现实世界中的大脑活动仍处于起步阶段。超出电脑摄影（EEG）（Nann等，2019）的新出现的移动脑成像技术，例如功能性的近红外光谱（FNIRS）（Boas等，2014）或使用光学层析成像（DOT）（DOT）（Dot）（Chitnis et al。例如，人类运动，感知，认知，社会交流和自然主义环境中的互动引起的活动。例如，便携式FNIRS设备已证明有效监测心理工作负载（Her Q.等，2013; Park，2023），并且可以提供实时反馈，例如，在脑部计算机界面（BCI）应用程序的背景下（Soekadar等人（Soekadar等人，2021年））。在教育中，FNIRS已被用来研究注意力（Harrivel等，2013），参与度（Verdiere等，2018）和学习成果（Lamb等人，2022年）在自然环境中的作用，而其在婴儿发展研究中的作用扩大了对多元化群体的感知和认知的了解。此外，Hyperscanning（Hakim等，2023; Scholkmann等，2013）可以同时测量多个个体的大脑活动，从而揭示了社交相互作用期间脑间同步等机制。将FNIR与诸如EEG（von Luhmann等，2017），眼睛追踪（Isbilir等，2019）和全身生理监测（Scholkmann等人，2022年，2022年）等多模式工具整合在一起，可以增强这些洞察力，以培训为毫无疑问，以促进这些洞察力和互动的过程，并在不断的过程中进行了培训。研究主题“移动光学大脑活动监测的进步”强调了便携式FNIR和相关光学技术的变革潜力
心肌炎和基于DNA的抗SARS-COV-2疫苗-IJRPR 使用太阳能-IJRPR 动态无线充电站 使用机器学习的疾病预测-IJRPR 自动除颤器对心脏患者的远程监控-IJRPR AI驱动的车辆电池故障检测，监视和预测 开发自动电动汽车-IJRPR 电动两轮车的设计和模拟。 -ijrpr 印度采用电动汽车：评估当前状态和客户看法 来自Makurdi Metropolis选定市场出售的未经糊化牛奶的细菌分离株的细菌学评估。 遗传疾病治疗基因治疗的进步
一名没有心血管危险因素或特定病史的42岁患者，也没有传染病的史。该患者被送入心脏病学部门，用于治疗与接受抗SARS COV 2 DNA疫苗的第一次剂量后四天发生的四天相关的腹部疼痛。患者报告了持续的胸骨后胸痛，在静止和劳累期间发生，躺在左侧而没有任何特定的辐射，从而恶化。这与增加心跳的感觉有关，没有晕厥史或前同步史。
审查学生活动监控系统
440009 2，3，4学生，电子和电信工程系KDKCE，Nandanvan Nagpur，马哈拉施特拉邦，440009摘要：在当前的技术进步时代，确保安全性和监视已成为头等大事。物联网（IoT）和机器人技术的集成为开发基于IoT的监视机器人铺平了道路，该机器人是一种有效，可靠且智能的安全系统。本文介绍了这种机器人的设计，实现和评估，突出了其各种功能。基于IoT的监视机器人配备了一系列传感器，包括超声波，运动，温度和湿度传感器，使其能够检测入侵，监测环境条件并在任何违规情况下提醒相关当局。该系统结合了Wi-Fi和Zigbee等无线通信协议，通过用户友好的Web界面和智能手机应用程序促进远程监视和控制。在现实生活中（例如房屋，办公室和公共场所）进行了测试和评估所提出的系统，证明了其增强安全性和监视工作的潜力。这项研究的发现有助于通过物联网和机器人技术的协同作用开发安全，自动化和相互联系的未来。关键字：机器人技术，监视，物联网。
EDA启动项目旨在改善飞机中的电池健康监控
欧洲国防局（EDA）启动了一个新的研究项目Battage，旨在改善飞机电池健康的监测和预测。由意大利和比利时，希腊，荷兰和德国涉及，这项为期三年的项目着重于提高飞机电力系统的性能和安全性，尤其是在混合式飞机和无人驾驶汽车（无人机）中。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA
与不完美监控的算法勾结-IRIS
在本文中，我们通过分析不完美的监测案来为后一个研究做出了贡献。以前的研究重点是完美监控的情况，因为定价算法通常在市场（例如亚马逊）中使用，那里的每个卖方都可以实时监视竞争对手的价格，并且因为竞争当局强调了这样的市场更容易受到勾结的影响。3然而，理论表明，即使在不完善的监控下，也可能进行勾结，并且算法也越来越多地用于竞争对手的策略不容易观察的市场。一个例子是财务市场，代理商通过隐藏噪音交易者来利用其内部信息。4另一个例子是电力市场。5因此，重要的是研究算法勾结是否可以观察到总成果（例如市场价格）而不是个人行为时。6