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World File Search System紧凑性
微型可调式光束光学元设备
具有可控繁殖轨迹的可调通风梁引起了各种磁场的兴趣，例如光学材料和激光制造。现有的研究方法会遇到与紧凑性和整合可行性不足有关的挑战，或者它们需要增强的可调性，以实现对宣传轨迹的实时动态操纵。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，该方法利用双重跨表面系统超越了这些限制，从而显着增强了通风梁的实际潜力。我们的方法涉及编码一个立方相位文件和两个跨元面之间的两个离轴液透镜相位剖面。通过模拟和实验结果证实了所提出策略的有效性。提议的元设备解决了现有的限制，并为扩大跨不同域的通风光束的适用性奠定了基础
使用深度学习和小波变换对磁共振图像中的脑肿瘤进行分类
脑瘤是脑内一团异常细胞。脑瘤可能是良性的（非癌性的）或恶性的（癌性的）。放射科医生对脑瘤的传统诊断是通过检查磁共振成像 (MRI) 生成的一组图像来完成的。为了帮助放射科医生正确分类 MRI 图像，已经开发了许多计算机辅助检测 (CAD) 系统。卷积神经网络 (CNN) 已广泛应用于医学图像的分类。本文介绍了一种用于对 MRI 图像中的脑瘤进行分类的新型 CAD 技术。所提出的系统利用离散小波变换 (DWT) 表现出的强能量紧凑性从脑 MRI 图像中提取特征。然后将小波特征应用于 CNN 以对输入的 MRI 图像进行分类。实验结果表明，所提出的方法优于其他常用方法，总体准确率达到 99.3%。
谐振伪-DIRAC暗物质作为子GEV热目标
编辑器：Stephan Stieberger本文为各向异性紧凑型恒星提供了一个新模型，该恒星在teparallear重力的背景下与物理暗物质相结合。该模型基于Bag模型类型的状态（EOS）和Bose-Einstein暗物质密度密度Prfile的方程。衍生的解决方案符合能源条件，因果关系条件以及稳定性因子和绝热指数所需的条件，表明它们在物理上表现良好，代表了身体和稳定的物质辅助。我们还确定表面的最大质量，表面红移和紧凑性参数。有趣的是，所有这些数字都属于规定的范围，支持我们提案的身体生存能力。此外，用于改变模型参数的各种质量对应于五个紧凑，逼真的紧凑对象，包括LMC X-4，她的X-1，4U 1538-52，SAX J1808.4-3658和CEN X-3。我们还说明了能量密度的径向对称pr和非旋转恒星的惯性矩。
测量自我中心定位
摘要 个体对直线前进的感知 (即自我中心定位) 可能会在患有获得性脑损伤 (ABI) 的患者中发生转变。利用独特的光学系统，我们设计了一种小型便携式设备，供临床使用。数据来自 14 名视力正常的成年人，年龄从 23 岁到 53 岁不等，以及 10 名年龄从 37 岁到 82 岁不等的获得性脑损伤成年人。组平均值以及个体受试者的平均二维自我中心定位值与使用更大、更复杂的实验室设备建立的规范数据一致。关于 10 名获得性脑损伤成年人的初步数据显示了它的临床诊断和治疗应用。事实证明，这种新设备与文献中描述的较大外壳一样精确、准确、有效和可靠。此外，该设备的紧凑性有助于我们诊所对后天性脑损伤患者进行持续测试。
2025 HERC手册
HP竞争课程需要两名学生，至少一名女性，才能使用学生设计的车辆穿越大约半英里的路线，其中包括模拟的小行星碎屑，巨石，巨石，侵蚀车辙，缝隙，缝隙和古老的流媒体。挑战的体重和大小要求鼓励流动站的紧凑性和繁殖效率。就像在阿波罗14号地面任务中一样，团队必须对尝试哪种任务目标和落后的任务目标做出实时决定 - 所有这些都由有限的，虚拟的八分钟氧气供应。就像在阿波罗15号任务中一样，竞争团队必须准备在两次巡回车辆上进行两次短途旅行。RC团队将发现障碍赛的过程要容易得多，但是需要尝试两项任务任务来帮助确定未来NASA人类登陆系统（HLS）船员着陆的合适地点。
拟人机械臂假肢的设计与实现
摘要：假肢的开发和制造是医疗技术发展的重要趋势之一。考虑到现代电子技术和自动化系统的发展及其机动性和紧凑性，实际任务是制造一种假肢，其拟人化特性接近功能齐全的人体肢体，并能够高精度地再现其基本动作。本文分析了电子假肢控制系统开发的主要方向。本文介绍了拟人假肢原型及其控制系统的实际实施描述和结果。我们开发了一种拟人化的多指假手，用于机器人研究和教学应用。设计的机械手是其他已知 3D 打印机械手的低成本替代品，具有 21 个自由度——每个手指 4 个自由度，拇指 3 个自由度，2 个自由度负责机械手在空间中的位置。所展示的机械臂的开源机械设计具有接近人手的质量尺寸和运动参数，具有自主电池操作的可能性，能够连接不同的控制系统，例如计算机、脑电图仪、触摸手套。
用于神经形态计算的忆阻和 CMOS 器件
摘要：神经形态计算已成为克服传统数字处理器冯诺依曼架构局限性的最有前途的范例之一。神经形态计算的目的是忠实地再现人脑中的计算过程，从而与其出色的能效和紧凑性相媲美。然而，要实现这一目标，必须面对一些重大挑战。由于大脑通过超低功耗的高密度神经网络处理信息，因此必须开发结合高可扩展性、低功耗操作和先进计算功能的新型设备概念。本文概述了神经形态计算中最有前途的设备概念，包括互补金属氧化物半导体 (CMOS) 和忆阻技术。首先，将讨论基于 CMOS 的浮栅存储器在人工神经网络中的物理和操作。然后，将回顾和讨论几种忆阻概念在深度神经网络和脉冲神经网络架构中的应用。最后，将讨论神经形态计算的主要技术挑战和前景。
差异夹杂物在两个...
满足所有x∈Ω的差异包含dU（x）∈R + o（n）是效果或m obius变换。liouville定理的推论是，梯度属于SO（n）的C 3函数是一个构图。能够全球控制满足某个差异包含的映射的这种现象被称为“刚度”。关于在弱收敛性和近似刚性表述下，塔塔尔（Tartar）在[30，31]中提出的差异夹杂物稳定性的问题与补偿紧凑性现象紧密相关，并且在PDE中弱融合方法的发展中具有极大影响。在这里，我们对近似刚性的定量版本感兴趣。在[14]中，弗里斯克（Friesecke），詹姆斯（James）和穆勒（Méuller）通过证明了k = so（n）的最佳定量刚度估计，解决了一个长期的开放问题。特别是，他们表明，对于每个有界的Lipschitz域ω⊂rn，n≥2，存在一个常数的c（ω），因此，对于k = so（n），
使用Yolo算法的心脏病预测系统
摘要响应于对各种工业过程中对更有效传热技术的需求不断增长的需求，纳米流体的发展已成为一种有希望的解决方案。与固体相比，传统的传热液（例如矿物油，乙二醇和水）的热导电性相对较低，从而限制了热交换器的紧凑性和效率。纳米流体是通过在碱流体中悬浮超铁金属或非金属固体粉末而产生的，由于固体材料的较高导电性，其热性能增强。本文回顾了纳米流体的制备，导热率测量和影响因子，重点是导热率，作为改善热传递的主要驱动力。纳米流体的制备涉及一步或两步方法，而两步方法更常用于氧化物纳米颗粒（NPS），例如Al2O3，ZnO，MGO，MGO，TIO2和SIO2。该研究讨论了超声处理和磁力搅动等稳定技术，以确保纳米流体的均匀悬架和长期稳定性。使用短热线（SHW）和瞬态热线（THW）技术进行热导率测量，并考虑了非稳态的性质和潜在的误差源。这项研究强调了严格的实验设计和准确的数据分析的重要性，以解决热导率测量的复杂性和可变性，最终有助于纳米流体技术在有效传热溶液中的发展。关键字：纳米流体，热有限，纳米颗粒，纳米流体的稳定性1。引言不断增长的热流和快速收缩，导致选择了越来越多的有效传热技术。矿物油，乙二醇和水是许多工业过程中不断需要的传热液的例子，包括生产微电子产品，发电，化学反应以及加热和冷却。与大多数固体相比，这些常见流体的低热传递特性是热交换器高紧凑性和效率的关键障碍之一。增加工作培养基的热导电性的一种创造性方法是悬挂普通流体中的超铁金属或非金属固体粉末，因为大多数固体材料都比液体具有优越的导热性。如今，“纳米流体”一词在热传输领域非常明显。的热品质，包括粘度，特定热量，对流传热系数和临界热流，已成为几项研究的主题。
利用人工智能应对网络安全威胁
网络安全是制定防御策略以保护计算机资产、网络、数据和程序免受未经授权的访问、更改或破坏。由于信息和通信技术的巨大进步，新的网络安全威胁不断涌现并迅速变化。网络犯罪分子正在采用新技术，使他们的攻击更快、范围更广。因此，需要更具适应性和紧凑性的网络防御系统，以便实时检测各种威胁。近年来，人工智能 (AI) 技术的应用不断增长，并继续在检测和预防网络威胁方面发挥重要作用。虽然人工智能议程是在 20 世纪 50 年代提出的，但近年来发展迅速，现在影响到所有形式的社区和职业。这一趋势也影响到网络安全领域，人工智能在网络空间中既用于攻击也用于防御。许多领域都受益于人工智能，例如自然语言处理、游戏、教育、医疗保健、制造业等。从攻击角度看，网络威胁可以利用人工智能来提高攻击的精妙程度和规模。从防御角度看，人工智能用于改进防御策略，使防御系统能够更好地应对网络攻击。