摘要:在超市,购物车是购物的必备工具。传统上,它被顾客在商店内用来在购物期间将商品运送到收银员处,并且设计为不离开商店。对于想要使用传统购物车在商店中找到所需产品的顾客来说,这很不方便,而且浪费时间。我们的目标是开发一种带有智能购物设备的自动移动手推车来解决这个问题。我们的智能购物车基于两轮移动机器人。本项目介绍了智能手推车系统的硬件和软件设计。手推车被建模为两轮移动机器人。传感器将通过向微控制器发送信号来控制机器人。该系统也配备了传感器最后,展示了机器人导航测试的结果。结果是我们基于传感器框架的智能手推车系统可以移动。关键词:智能购物车、传感器、微控制器、直流齿轮电机。一、引言技术一直是创新新理念和连接世界的一条启迪之路,现代世界为我们带来了许多将人与技术联系起来的可能方式,例如物联网和工业自动化。从技术领域开始创新一开始,其意义就是减少不必要的困难和提高人类的生产力。现代世界最重要的休闲活动之一是花时间在商场、购物中心等购物。因此,购物和零售店领域的一项创新可以是智能购物车系统。它会自动跟随顾客而无需推车。智能购物车以 ATmega328 微控制器为核心,代表了零售业的范式转变。通过集成大量传感器、通信模块和数据处理功能,这款智能设备提供了大量功能,旨在简化消费者的购物旅程,同时为零售商提供有关消费者行为和库存管理的宝贵见解。二、文献综述 自动驾驶与人类跟随手推车是由 Shaurya Rajput 和 Nikhil Tanwar 提出的。[1]。它来自 Jaypee 信息技术大学 (JUIT),并于 2021 年出版。该项目基于使用 Arduino 的人类跟随手推车。这辆手推车会自动避开障碍物,并且手推车会跟随特定的人。这个项目将在各个领域有所帮助。它可以用作机场或商场的手推车、军队中的运载车辆、运送药物等。智能购物车是由 Midatani Mohansai 提出的。[2]。它来自 Sathyabama 科学技术研究所,并于 2021 年出版。该项目通过引入物联网概念来连接杂货店中的所有商品,形成了一个自动化智能购物系统。在这个系统中,嵌入了一个廉价的 RF-ID 标签。这款购物车内置了一个系统,使客户可以在购物车上为他们的商品结账,而无需排长队结账。使用 RFID 的智能购物车是由 Shubham Singh、Vaibhav Dwivedi、Shweta Kumari、Salony Gupta 和 Navneet Kumar 提出的。[3]。它来自《新兴技术与创新研究杂志》(JETIR),并于 2021 年出版。该项目是基于物联网 (IoT) 的智能购物车,其中包括射频识别 (RFID) 传感器、Arduino 应用程序。系统设计
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• Cyclone IV FPGA • 16MB PSRAM and 1MB SRAM memory • High quality 6-layer PCB with hard gold surface finish • Supported ROM formats: Genesis, 32X, Mega-CD, Master System, NES • Ram cart for Mega-CD • CD bios swap function turns off region locks for Mega-CD games • Hardware MegaKey turns off region locks for Genesis games • YM2413 core for Master System游戏•SVP核心支持•码头太阳能映射器支持•游戏内菜单。您可以保存游戏或返回系统菜单,而无需物理重置•支持创世纪和主系统模式的游戏内菜单•EEPROM保存支持•用于记录日期和时间的实时时钟保存的日期和时间•每个文件夹最多800个文件夹或无限制如果文件排序禁用了文件,则•多插槽保存状态。98个用于保存状态的独立插槽•即时ROM加载•用于开发的USB端口•电池电压监视。电池如果运行干燥,可以及时更换电池•作弊功能•IPS补丁•自定义菜单主题•MSU-MD和MD+ AUDIO增强功能
• Cyclone 10 FPGA • 8MB PSRAM and 128KB SRAM memory • High quality 6-layer PCB with hard gold surface finish • Supported ROM formats: Genesis, 32X, Master System • Ram cart for Mega-CD • CD bios swap function turns off region locks for Mega-CD games • Hardware MegaKey turns off region locks for Genesis games • YM2413 core for Master System games • SVP core support •游戏内菜单。您可以保存游戏或返回系统菜单,而无需物理重置•支持创世纪和主系统模式的游戏内菜单•EEPROM保存支持•用于记录日期和时间的实时时钟保存的日期和时间•每个文件夹最多800个文件夹或无限制如果文件排序禁用了文件,则•多插槽保存状态。98个用于保存状态的独立插槽•即时ROM加载•用于开发的USB端口•电池电压监视。电池如果运行干燥,可以及时更换电池•作弊功能•IPS补丁•自定义菜单主题•MD+音频增强功能
类型EN1822尺寸WXHXD(mm)压降(PA)滤波效率颗粒d = 20nm滤波效率粒子d = 100-200nm滤波器效率粒子d = 300nm fabsafe MD H13 H13 H13 H13 H13 1170x1170x66 11010 fai 1170x570x66110≥99.99999%≥99.95%≥99.97%Fabsafe MD H14 H14 H14 H14 H14 1170x1170x66130≥99.99999999999999999995% 99.999999% ≥ 99.995% ≥ 99.997% Fabsafe MX H14 H14 1170x1170x90 90 ≥ 99.999999% ≥ 99.995% ≥ 99.997% Fabsafe MX H14 H14 1170x570x90 90 ≥ 99.999999% ≥ 99.995% ≥ 99.997% Fabsafe MG H14 H14 1170x1170x110 60 ≥ 99.999999% ≥ 99.995% ≥ 99.999% Fabsafe MG H14 H14 1170x570x110 60 ≥ 99.999999% ≥ 99.995% ≥ 99.999% Fabsafe MD U15 U15 1170x1170x66140≥99.99999999%≥99.99995%≥99.99997%Fabsafe MD U15 U15 U15 U15 1170x570x66666 140 1170x1170x90 110 ≥ 99.9999999% ≥ 99.9995% ≥ 99.9997% Fabsafe MX U15 U15 1170x570x90 110 ≥ 99.9999999% ≥ 99.9995% ≥ 99.9997% Fabsafe MG U15 U15 1170x1170x110 80≥99.9999999999995%≥99.99999%FabSafe MG U15 U15 U15 1170x570x11080≥99.9999999999999%≥99.99995% 99.999999999%≥99.99995%≥99.99997%fabsafe MX U16 U16 U16 1170x570x90130≥99.9999999999999999%≥99.999995% 99.999999999%≥99.99995%≥99.999999%Fabsafe MG U16 U16 U16 1170x570x11090≥99.9999999999%≥99.99999995%
我们推出了分子进化遗传学分析 (MEGA12) 软件的第 12 版。最新版本通过减少选择最佳替代模型和使用最大似然 (ML) 方法对系统发育进行引导测试所需的计算时间,带来了许多重大改进。这些改进是通过实施启发式方法来实现的,这些启发式方法可以最大限度地减少不必要的计算。经验和模拟数据集的分析表明,使用这些启发式方法可以节省大量时间,而不会影响结果的准确性。MEGA12 还链接了一种进化稀疏学习方法,以识别通过系统基因组学分析推断出的进化树中的脆弱进化枝和相关序列。此外,此版本还包括 ML 分析的细粒度并行化、对高分辨率显示器的支持以及增强的 Tree Explorer。MEGA12 可从 https://www.megasoftware.net 下载。关键词:软件、系统基因组学、模型选择、引导、绿色计算。
我们推出了分子进化遗传学分析 (MEGA12) 软件的第 12 版。此最新版本通过减少选择最佳替代模型和使用最大似然 (ML) 方法对系统发育进行引导测试所需的计算时间,带来了许多重大改进。这些改进是通过实施启发式方法来实现的,这些启发式方法可以最大限度地减少不必要的计算。对经验和模拟数据集的分析表明,使用这些启发式方法可以节省大量时间,而不会影响结果的准确性。MEGA12 还链接了一种进化稀疏学习方法,以识别通过系统基因组学分析推断出的进化树中的脆弱进化枝和相关序列。此外,此版本还包括 ML 分析的细粒度并行化、对高分辨率显示器的支持以及增强的 Tree Explorer。MEGA12 可从 https://www.megasoftware.net 下载。关键词:软件、系统基因组学、模型选择、引导、绿色计算。
技术信息 实用性 巨细胞病毒 (CMV) 特异性 DNA 的定性检测。巨细胞病毒是疱疹病毒家族的一种病毒,它存在于人类中并导致宿主感染,这种感染保持潜伏状态,偶尔会重新激活。成人血清中抗体的流行率为40%至90%。 CMV 通过血液、生殖器分泌物和母乳等体液传播。感染者的唾液、尿液也是重要的传染源。在免疫功能正常的个体中,原发性 CMV 感染通常无症状或症状轻微。患者可能出现与单核细胞增多症相似的症状,包括发烧、喉咙痛、颈部淋巴结肿大、不适、头痛、肌肉和关节疼痛。在怀孕期间,CMV 可导致先天性感染,并对儿童造成永久性的身体和/或神经影响。免疫功能低下的患者(如移植患者或 HIV 感染患者)也存在 CMV 感染和疾病的风险,这些感染可能会致命。移植捐献者和接受者的 CMV 状况非常重要,必须考虑到这一点,以便制定针对 CMV 的预防措施。 CMV 感染可能是原发性的,即新获得的,也可能是继发性的,由于潜伏病毒的重新激活或被新菌株重新感染。该测试用于:
选择最合适的替换模型通常是分子系统发育学的初始步骤。模型选择的 ML 方法最初在 MEGA5(Tamura 等人,2011)中引入,并经常使用(补充图 S1)。MEGA 评估了六种主要核苷酸替换模型以确定最佳模型:通用时间可逆 (GTR)、Hasegawa-Kishino-Yano (HKY)、Tamura-Nei (TN93)、Tamura 3 参数 (T92)、Kimura 2 参数 (K2P) 和 Jukes-Cantor (JC);有关综述,请参阅(Nei and Kumar,2000)。这些主要替换模型描述了单个位点处核苷酸替换的瞬时概率。它们可以与位点间速率变化的(离散化)Gamma 分布(用 +G 表示)和不变位点的存在/不存在(用 +I 表示)相结合,这些模型在 Nei 和 Kumar(2000)中进行了综述。