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使用MFC
增加的人为活动和自然资源的消费导致化石燃料的下降。要解决不断增长的能源需求，需要一种可持续和环保能源的来源。微生物燃料电池（MFC）代表生物电性产生的最新进步。这项技术利用微生物代谢有机基材释放的电子，将它们从阳极通过外部电路转移到阴极以产生能量。在我们的研究中，我们研究了有机底物牛粪的功效，作为在生物电力产生微生物的情况下的电子供体。在阳极和阴极腔之间采用了盐桥，以促进质子转移。我们的发现表明，以这种方式构建的MFC可以有效地从有机废物中产生电力，从而为正在进行的全球能源危机提供潜在的解决方案。在5天的时间内监测了该基材的实验读数，根据产生的电压评估性能。生成参数的最高记录值为1.31mv。这些双腔室微生物燃料电池是一种未来能源解决方案的有前途的技术。
能源转换和管理-UCL Discovery
由于全球表面温度，人口增长，更快的城市化和收入增长的增长，冷却需求的指数增加发生在过去几年中。由于这些冷却驱动因素的影响更大，发展中国家正面临重大问题。常规的蒸气压缩系统是能量的，并且涉及危险的化学物质。目前的论文提出了一种创新的间接蒸发冷却系统，具有较高的能量性能，更少的排放和无化学的操作。为了绘制全面的性能，开发了一个原型，并在各种外部空气条件下进行了测试。然后开发了基于人工神经网络（ANN）的机器学习模型，其中包含重要的输入参数，包括室外空气温度，空气流量比，工作空气温度和空气湿灯泡温度，以预测供应空气温度。隐藏层中具有九个神经元的ANN模型表现出出色的建模性能（r 2）值（r 2）值约1，均方根误差分别为0.046°C，0.06℃和0.06℃，分别在训练，测试和验证阶段中。一次（OFAT）技术一次由一个因素进行的可变显着性分析表明，工作进气温是预测供应温度的最重要参数，其显着性因子为33％。根据合并的实验和ML模型，所提出的系统在48℃的室外空气中产生了130 W的冷却CA的能力，并将温度下降超过20℃。所达到的相应性能系数（仅用于冷却）为32。还表明，增强的IEC在30至48℃的环境温度下稳定运行，并在Ashrae-55和ISO7730的舒适区内保持空气温度。
LGB“Porter”电池转换装置与 Loco Remote 配合使用
5. 如果您还没有平衡充电器，请购买适用于 LiPo 或锂电池的平衡充电器。它们可以使用 5V 以上的任何电压，因为它们可以单独为每个电池充电，但通常需要 12V 输入。它们内置有保护电路，可在电池充满时关闭。6. 少量红色和黑色电缆以及各种尺寸的热缩管。“Porter”的电流小于 1 安培，因此它们不需要像遥控汽车线路那样庞大。7. 2A 可复位聚合物保险丝。在线搜索 - 这是一种非常便宜且方便的自复位安全装置，如果有损坏，它将保护一切。8. 一个锁定按钮开/关开关。我选择这个来安装在机车圆顶内，如果您想将它放在其他地方，例如驾驶室，也可以使用杠杆开关。
rw-voiceshield：基于原始波形的对抗性攻击一声音conversion
近年来，单发语音转换（VC）取得了重大进步，使能够用一个句子改变说话者特征。但是，随着该技术的成熟并产生了越来越现实的说法，它很容易受到隐私问题的影响。在本文中，我们提出了RW-Voiceshield，以保护声音免于复制。这是通过通过使用基于原始波形的生成模型产生的不可察觉的噪声来有效攻击单发VC模型来实现的。使用最新的单发VC模型进行测试，我们进行了测试，在黑盒和白色盒子方案下进行主观和客观评估。我们的结果表明，VC模型产生的话语与受保护的说话者的话语之间的说话者特征存在显着差异。此外，即使在受保护的话语中引入了对抗性噪声，说话者的独特特征仍然可以识别。索引术语：语音转换，对抗性攻击，扬声器verification，扬声器表示
模块化电力电源和可重新配置电路存储，能源转换和电源管理
模块化电子设备不依靠一个昂贵的高功率单元，而是通过使用多个相同的模块来利用尺度效果的好处。同时，电力电子越来越多地探索并增强了传统上坚硬的结构，例如存储和能源，例如电池或燃料电池，它可以在其中启用动态重新配置或主动的电源分布。这种方法具有多种优势，包括通过模块化系统的固有冗余，更高的自由度（DOF）来管理其他属性，更高的功能整合，改善功能和能量分配控制，增强的热管理，更高的效率和利用率提高。尽管如此，这些结构中的大量DOF数量在设计，控制和集成方面面临着挑战。管理不同目标之间的权衡需要创新和灵活的拓扑，控制和监视方法。这些方法应利用系统的功能，同时将成本保持在可接受的限制范围内。此外，模块化结构的动态性质需要持续的研发工作，以应对新兴挑战并优化系统性能。
用于...
1。Pigou，L。; Dieleman，s。; Kindermans，P.-J。 ; Schrauwen，B。 使用卷积神经网络的手语识别。 在计算机视觉中 - ECCV 2014研讨会； Agapito，L.，Bronstein，M.M.，Rother，C。，编辑。 ; Springer International Publishing：CHAN，2015年；卷。 8925，pp。 572–578 ISBN 9783319161778。 2。 Zaki，M.M。 ; Shaheen，S.I。 使用基于新视觉的功能组合的手语识别。 模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。 3。 Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Pigou，L。; Dieleman，s。; Kindermans，P.-J。; Schrauwen，B。使用卷积神经网络的手语识别。在计算机视觉中 - ECCV 2014研讨会； Agapito，L.，Bronstein，M.M.，Rother，C。，编辑。; Springer International Publishing：CHAN，2015年；卷。8925，pp。572–578 ISBN 9783319161778。2。Zaki，M.M。 ; Shaheen，S.I。 使用基于新视觉的功能组合的手语识别。 模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。 3。 Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Zaki，M.M。; Shaheen，S.I。使用基于新视觉的功能组合的手语识别。模式识别信2011，32，572–577，doi：10.1016/j.patrec.2010.11.013。3。Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。 在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。 19–24。 4。 bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。 在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。 1-7。 5。 Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Mukai，n。; Harada，n。; Chang，Y。基于分类树和机器学习的日本手指识别。在2017年NICograph International（NICOINT）的会议记录中； IEEE：日本京都，2017年6月； pp。19–24。4。bhat，a。; Yadav，V。;达根（Dargan） Yash手语使用深度学习进行文本转换。在2022年第三届国际新兴技术会议论文集（INCET）； IEEE：印度Belgaum，2022年5月27日； pp。1-7。5。Gupta，Nikhil。 “字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。 6。 jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。 在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。 1-6。 7。 Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Gupta，Nikhil。“字符语言转换。” Github，2023年10月29日，github.com/emnikhil/sign-language-to-text-conversion。6。jie huang; Wengang Zhou; Houqiang li;使用3D卷积神经网络来引导LI手语识别。在2015年IEEE国际多媒体和博览会（ICME）会议录中； IEEE：意大利都灵，2015年6月； pp。1-6。7。Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。 8。 1-4。 9。Liang，Z。; Liao，s。;胡，B。8。1-4。9。3D卷积神经网络，用于动态手语识别。计算机期刊2018，61，1724–1736，doi：10.1093/comjnl/bxy049。Kanavos，A。; Papadimitriou，O。; mylonas，p。; Maragoudakis，M。使用深层卷积神经网络增强手语识别。 在第2023届第14届国际信息，情报，系统与应用程序（IISA）会议录中； IEEE：沃尔斯，希腊，2023年7月10日； pp。 张，p。; Wang，D。; Lu，H。多模式视觉跟踪：审查和实验比较。 comp。 Visual Media 2024，10，193–214，doi：10.1007/s41095-023-0345-5。Kanavos，A。; Papadimitriou，O。; mylonas，p。; Maragoudakis，M。使用深层卷积神经网络增强手语识别。在第2023届第14届国际信息，情报，系统与应用程序（IISA）会议录中； IEEE：沃尔斯，希腊，2023年7月10日； pp。张，p。; Wang，D。; Lu，H。多模式视觉跟踪：审查和实验比较。comp。Visual Media 2024，10，193–214，doi：10.1007/s41095-023-0345-5。
氯化钾作为氯离子电池的合成，结构分析和降解行为转换电极材料Soutam Pa
氯离子电池（CIB）为锂离子系统提供了令人信服的替代方案，尤其是在要求成本效益和资源可持续性的应用中。但是，量身定制的电极材料的开发仍然是CIB进步的关键瓶颈。在这项研究中，我们首次通过轻松的机械化学途径合成了一类未开发的基于钙钛矿的材料含钾（K 2 SNCl 6，称为KSC）。制备的KSC经过各种表征技术，以确认其晶体结构和形态。在此，KSC利用锂金属计数器电极在非水CIB构型中表现出有趣的电化学性能。此外，Ex-Situ X射线衍射（XRD）和X射线光电子光谱（XPS）分析揭示了涉及氯离子穿梭的转化反应机制，并在循环过程中提供了对结构进化的见解。此外，密度功能理论（DFT）研究支持了其他降解产物，这些降解产物可能有可能限制这些材料的性能，从而限制了这些材料作为CIB中潜在电池电极的性能。