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基于Arduino的脑肿瘤检测和治疗...
摘要：脑肿瘤是一个重大的医疗问题，它们的及时检测和治疗对于患者的福祉至关重要。本文使用磁共振成像（MRI）扫描和卷积神经网络（CNN）提出了一种创新的脑肿瘤检测和治疗方法。所提出的系统采用Python进行MRI图像分析和基于CNN的肿瘤分类。一旦确定了肿瘤，基于Arduino的治疗系统将用于管理针对特定肿瘤类别的激光和红外疗法。该集成系统为脑肿瘤诊断和治疗提供了简化有效的解决方案，可能会改善患者的预后。关键字：卷积神经网络（CNN）；脑肿瘤； Arduino uno；激光治疗；红外疗法； Python; I.引言脑肿瘤仍然是医学诊断和治疗领域的巨大挑战。及时，准确的检测以及有效的治疗是确保患者最佳结果的关键因素。在这种情况下，诸如磁共振成像（MRI）和人工智能之类的先进技术表现出了巨大的希望。本文介绍了一种创新的系统，该系统利用MRI扫描的力量，卷积神经网络（CNNS）以及基于Arduino的基于Arduino的控制权来应对这一挑战。这项研究的主要目标是开发一个用于脑肿瘤检测和治疗的综合系统。该系统由两个主要组成部分组成：基于MRI的诊断和基于Arduino的治疗。MRI扫描在对脑肿瘤的初始检测和分类中起关键作用。使用Python和CNN算法，我们分析MRI图像以准确地识别并将脑肿瘤分为不同类别。一旦肿瘤分类，系统就会向Arduino微控制器发送序列数据信号，该信号负责启动适当的治疗。治疗方案包括激光和红外疗法，可以针对特定的肿瘤类别量身定制。这种方法提供了一种以患者为中心的脑肿瘤治疗方法，最大程度地减少了不必要的程序和副作用的风险。在该系统中，人工智能，医学成像和基于Arduino的控制的整合代表了脑肿瘤诊断和治疗领域的显着进步。通过自动化决策过程和治疗管理，我们旨在提高医疗保健提供效率并改善患者的结果。这项研究旨在为打击脑肿瘤的持续努力做出贡献，提供有前途的解决方案，将尖端技术和医疗专业知识结合在一起。
基于Arduino的太阳能跟踪，带有智能路灯
1 jyothishmathi技术与科学学院ECE系副教授，Karimnagar 2，3,4,5,6 B.Tech最终学生，ECE系学生，Jyothishmathi技术与科学学院，
使用ESP8266和Arduino IoT Cloud Platform
至关重要的是要确保电池在电动和混合动力汽车中的寿命，以巩固其在市场上的地位。监视电池组的寿命，容量和健康已成为用户的主要问题。电力和混合动力汽车电池的正常功能和长期耐用性取决于准确评估其性能。在这项研究中，使用NCR18650pf 3300mAh 3.7 V Li-ion电池创建了一个6S电池模块，该电池越来越多地用于电动和混合系统中。在500个电荷隔离周期内收集电池模块的电池电压，电流和表面温度数据。获得了电荷分配概况，可保留的容量变化率以及电池的健康和充电状态。收集的数据显示了文献中记录的预期电荷放电概况的预期减少。达到500个充电周期后，与初始状态相比，电池模块的可维护能力降低了70％，这表明电池模块已达到其寿命的终结。使用Arduino IoT云系统开发了一个程序，该程序基于电荷分配概况和可持续的容量变化数据从电池特性获得。根据收集的传感器数据进行处理，对电池健康的预测和状态进行处理，并以允许最终用户可视化的方式传输到界面。因此，获得了可以在锂离子电池组上提供物联网通信的成功模块。电池SOC，SOH，温度，充电电流和端子电压数据通过Arduino IoT云平台显示在移动应用程序中，并在日常使用电池模块的情况下使用ESP8266 Arduino卡。多亏了开发的模块，只要连接到互联网，就可以远程监视锂离子电池组的预期寿命。
STEAM 创新联盟与 Arduino 建立全球合作伙伴关系......
2024 年 12 月 13 日 — 太空探索技术：开发支持太空探索的工具和系统，包括行星表面探索和深空旅行。健康监测...
基于Arduino的车辆事故检测和警报... -IJRPR
1。Shrivastava，S。和Sharma，R。（2019）。使用Arduino实时车辆事故检测和警报系统。ijaret。2。Rathore，V。和Mehta，K。（2020）。 GSM和基于GPS的事故警报系统使用Arduino。 int。 J. 电子工程。 res。 3。 Kumar，N。和Singh，P。（2021）。 使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。 ijirset 4。 Bhardwaj，R。和Chauhan，A。 （2018）。 车辆基于传感器的事故检测系统。 J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Rathore，V。和Mehta，K。（2020）。GSM和基于GPS的事故警报系统使用Arduino。 int。 J. 电子工程。 res。 3。 Kumar，N。和Singh，P。（2021）。 使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。 ijirset 4。 Bhardwaj，R。和Chauhan，A。 （2018）。 车辆基于传感器的事故检测系统。 J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.GSM和基于GPS的事故警报系统使用Arduino。int。J.电子工程。res。3。Kumar，N。和Singh，P。（2021）。使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。 ijirset 4。 Bhardwaj，R。和Chauhan，A。 （2018）。 车辆基于传感器的事故检测系统。 J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.使用GPS和GSM的IOT启用事故检测系统。ijirset 4。Bhardwaj，R。和Chauhan，A。（2018）。车辆基于传感器的事故检测系统。J. Comp。 应用。 5。 Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.J. Comp。应用。5。Gupta，A。和Patel，N。（2019）。 使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。 ijesa。 6。 Singh，M。和Verma，D。（2022）。 使用AI和Arduino进行高级事故检测。 J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Gupta，A。和Patel，N。（2019）。使用MEMS传感器的车辆事故检测系统。ijesa。6。Singh，M。和Verma，D。（2022）。使用AI和Arduino进行高级事故检测。J. AI Res。 安全技术。 7。 Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.J. AI Res。安全技术。7。Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。 带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。 int。 J. 安全工程。 8。 Desai，T。和Pillai，R。（2021）。 基于Arduino的自动事故检测系统。 conf。 电气工程中的创新。 9。 Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Khan，F。和Qureshi，S。（2020）。带有实时GPS跟踪的车辆安全系统。int。J.安全工程。8。Desai，T。和Pillai，R。（2021）。基于Arduino的自动事故检测系统。conf。电气工程中的创新。9。Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。 使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。 ijacsa。 10。 Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。 物联网和AI在事故检测中。 智能移动技术。 J.Reddy，S。和Kumar，R。（2019）。使用Arduino和Cloud在事故检测中挑战。ijacsa。10。Sharma，T。和Bansal，R。（2023）。物联网和AI在事故检测中。智能移动技术。J.
使用arduino uno -ijrpr
这项研究提出了使用Arduino Uno，GPS，GSM和蜂鸣器的简单，成本效益，有效的恐慌按钮系统，用于女性安全。该系统可以通过通过Audible警报通过SMS和附近的个人提醒两个紧急联系人，可以立即发送帮助。该设备旨在在没有Internet连接的领域工作，这是对广泛用户的理想解决方案。尽管简单，该系统提供了一种可靠有效的方法来增强人身安全。
使用Arduino的高级交通灯控制器-IJRPR
：城市交通拥堵是一个越来越多的问题，会影响车辆的流动和行人安全。传统的交通信号灯系统通常会在固定的定时周期上运行，这可能导致效率低下，并且在波动交通量的时期内等待更长的时间。为了应对这些挑战，正在开发智能的交通灯控制系统，以优化交通流量并减少拥塞。该项目使用Arduino微控制器介绍了智能交通灯控制系统的设计和仿真。在近年来，运输需求对物流和普通人类具有巨大的重视。该系统管理着与标准交通信号灯（红色，黄色，绿色）和行人交叉信号的四向交叉路口。当该系统当前以固定的定时算法运行时，它的设计考虑了未来的适应性，从而可以集成传感器以进行实时交通状况监视。使用Proteus软件平台模拟，该项目为中小型城市地区的交通管理展示了一种简单，具有成本效益的解决方案。它旨在改善交通流量，减少交通拥堵并增强行人安全性，并具有未来进步的潜力，例如自适应信号控制和动态交通管理的机器学习。
使用 Arduino UNO 的电动汽车无线充电技术。
电动汽车 (EV) 的日益普及，促使了支持电动汽车的充电基础设施的重大创新。传统的有线充电系统虽然有效，但在用户便利性、效率和灵活性方面往往存在不足。在这种情况下，无线充电技术已成为一种有前途的替代方案。这种方法通过电磁场传输电力，消除了对物理连接器的需求，为电动汽车充电提供了更加用户友好和高效的解决方案。该领域值得注意的发展是 Arduino UNO 的应用，这是一个开源平台微控制器，可以设计和实施专为电动汽车量身定制的无线电力传输系统。Arduino UNO 价格实惠、适应性强、易于编程，是创建定制、高效和可扩展的无线充电解决方案的绝佳选择。
将 LilyPad Arduino 与 5G 连接相结合，实现智能纺织品
这意味着，支持 5G 的智能纺织品将更好地应用于需要高度可靠和时间关键的数据传输场景，例如医院或家庭的健康监测。得益于高速数据传输，5G 技术可以几乎即时地将重要的健康数据传输给医生。稳定的性能还有助于智能纺织品进一步与无人机集成，从而在搜索和救援或环境监测期间实现近乎实时的可操作数据通信。这些技术的未来应用，例如用于跑步服装的智能纺织品，可以增强 5G 信号并使其在偏远地区更加均匀，或者通过开发个人区域站等互补基础设施，应在进一步的研究中加以解决。这些纺织品可能会用于智能城市应用并部署在城市环境中，从而使实时导航或环境监测等功能更加有用。一般而言，5G 技术在不同环境中的多功能性证明了其能够提高智能纺织品的性能和跨行业应用。
生物发光混凝土的文献综述研究使用Arduino
摘要 - 本文提出了一个由Arduino提供动力的智能真空吸尘器，其中包含三个关键特征：自动化，遥控和语音激活。自动化清洁模式利用超声传感器进行障碍物检测和导航，从而使设备可以独立运行。遥控功能使用户能够通过移动应用程序指导真空吸尘器的运动。语音控制集成允许通过简单的口头命令进行免提操作。结合了这些功能，这款基于Arduino的Smart Vacuum Cleaner提供了一种多功能且用户友好的解决方案，可满足现代家庭清洁需求。清洁房屋和周围环境在忙碌的时间表中更加艰巨。当前，有一些真空吸尘器需要人类处理它们。因此，迫切需要实施无人干预的真空吸尘器。在该项目中实施了一种有效清洁所需区域的方法。通过使用这种真空吸尘器，可以清洁危险的地方，从而降低人类的风险。这是通过实现自主系统来实现的。使用了带有真空吸尘器的RC汽车。该系统附着超声波传感器，有助于避免桌子，椅子和墙壁等大障碍。通过通过该传感器测量距离，汽车采取了障碍物和汽车之间距离更大的方向，从而避免了与障碍物的碰撞。整个系统都是使用电池操作的。