摘要:抗生素敏感性测试对于解决抗生素耐药性的出现和蔓延至关重要。廉价的数字 CMOS 相机可以使用 3D 打印 xyz 平台转换为便携式数字显微镜。通过显微镜检查细菌运动能力可以快速检测微生物对抗生素的反应,以确定其敏感性。在这里,我们介绍了一种用于多路复用抗生素敏感性测试的新型简单微型设备微型显微镜细胞测量系统。该微型设备采用熔融挤出的塑料薄膜条制成,其中包含十个平行的 0.2 毫米直径微毛细管。在 Mueller-Hinton 琼脂(0.4%)中制备两种不同的抗生素,头孢他啶和庆大霉素,以产生一种载有抗生素的微型设备,用于简单的样品添加。选择这种组合是为了与抗生素敏感性测试和运动能力测试的当前标准方法紧密匹配。使用低琼脂浓度可以观察到运动细菌进入毛细血管时对抗生素暴露的反应。该设备使用 Raspberry Pi 计算机和 v2 相机安装在 OpenFlexure 3D 打印数字显微镜上,无需使用昂贵的实验室显微镜。这种廉价便携的数字显微镜平台具有足够的放大倍数来检测运动细菌,同时具有足够宽的视野来监测细菌进入载有抗生素的微毛细血管时的行为。图像质量足以检测不同浓度的抗生素如何抑制细菌运动。我们得出结论,基于 Raspberry Pi 的 3D 打印显微镜与一次性微流体测试条相结合,可以快速、轻松地检测细菌运动,并有可能帮助检测抗生素耐药性。
2.1 嵌入式系统:嵌入式系统概念、嵌入式系统的目的、嵌入式系统架构、嵌入式处理器 - PIC、ARM、AVR、ASIC 2.2 物联网:物联网的定义和特征、物联网的物理设计、物联网事物、物联网协议、物联网的逻辑设计、物联网功能块、物联网通信模型、物联网通信 API、物联网支持技术、物联网级别和部署模板、物联网问题和挑战、物联网设备的应用及其功能:Arduino、Uno、Raspberry Pi、Nodeμ、使用各种传感器和执行器的物联网应用案例研究
•Edgelock插头和信任中间件是通过不同的软件包分发的: - 完整的多平台插件和信任中间件软件包(www.nxp.com/a5000)。- 插件和信任迷你软件包(GITHUB)是用于Linux使用的插头和信任中间件的子集。- 插件和信任纳米软件包(GITHUB)是针对受限设备优化的插件和信任中间件的简约版本。它还提供了与Zephyr OS的集成和QI 1.3身份验证的示例。•开箱即用支持的MCU/MPU平台: - MCUS:MIMXRT1170-EVK,MIMXRT1060-EVK,FRDM-64F和LPC55S69-EVK - MPUS - MPUS:RASPBERRY PI和MCIMX8M-EVK•MCIMX8M-EVK•MCIMX8M-EVK•命令Line line Provisioning工具:SSSSCLI
Robotics hardware : 2D/3D LiDAR, Depth camera, Sensors & actuators, NVIDIA Jetson, Raspberry, Arduino Robotics design : Solidworks, OnShape, Autodesk Fusion, Altium Designer Robotics software : ROS, Gazebo (Classic & Gz), Webots, Matlab Machine learning : PyTorch, Tensorflow, Reinforcement learning, Immitation learning, Time-series analysis Software development : Python, C++, Docker, Git, Linux, Javascript Web development : React, Node.js, SQL, AWS, Svelte, MongoDB, DynamoDB Language : English (TOEIC 970), Korean ( 한 국 어 능 력 시 험 6 급 ), Indonesian (Native)
设计和实施系统是基于与项目目标一致的要求研究构建的。图1说明了工作区域。选择了Logitech Brio 100相机的分辨率,视野,连接性和价格。使用OPENCV库编写的算法,旨在测量托盘尺寸,检测缺陷并验证EPAL徽标。使用Checkerboard方法进行摄像机校准,其中处理不同角度的图像以计算校准参数。选择了Raspberry Pi 4来集成硬件和软件。为了验证系统的性能,选择了托盘来测试其测量大小,检测缺陷并验证Epal徽标
所需技能:具有嵌入式系统和微控制器(例如 Arduino、STM32 或 Raspberry Pi)使用经验。具有生物力学或以人为本的可穿戴设备设计背景。了解用于意图预测或控制优化的机器学习框架(例如 TensorFlow、PyTorch)。了解软机器人中常用的气动驱动系统。具有使用 3D 打印或类似快速制造技术进行原型设计和测试的经验。具有意图识别算法(例如用于人机交互的机器学习或信号处理)使用经验。了解控制系统及其在软机器人中的应用。熟悉可穿戴系统中使用的常见传感器(例如 lMU、力传感器)和执行器。
单板设备的连接性和资源受限性为影响物联网 (IoT) 场景的网络安全问题打开了大门。最重要的问题之一是存在未经授权的 IoT 设备,它们试图通过使用相同的硬件和软件规格冒充合法设备。这种情况可能会在 IoT 场景中引发敏感信息泄露、数据中毒或权限提升。将行为指纹识别和机器/深度学习 (ML/DL) 技术相结合是一种很有前途的方法,可以通过检测制造缺陷产生的微小性能差异来识别这些恶意欺骗设备。然而,现有的解决方案不适用于单板设备,因为它们没有考虑硬件和软件限制,低估了指纹稳定性或上下文变化等关键方面,也没有探索 ML/DL 技术的潜力。为了改进它,这项工作首先确定了单板设备识别的基本属性:唯一性、稳定性、多样性、可扩展性、效率、稳健性和安全性。然后,一种新方法依靠行为指纹识别来识别相同的单板设备并满足先前的属性。该方法利用系统的不同内置组件和 ML/DL 技术,将设备内部行为相互比较,以检测制造过程中发生的变化。该方法验证已在由 15 个相同的 Raspberry Pi 4 Model B 和 10 个 Raspberry Pi 3 Model B + 设备组成的真实环境中进行,使用 XGBoost 模型获得 91.9% 的平均 TPR,并通过在评估过程中设置 50% 的阈值实现对所有设备的识别。最后,讨论将提出的解决方案与相关工作进行了比较,强调了未满足的指纹属性,并提供了重要的经验教训和局限性。
摘要:单板计算机技术的最新进展使得轻量级、节能的设备(例如 Raspberry Pi)可以在某些应用中取代台式电脑。这有可能颠覆许多当前系统的结构,特别是对于库存管理和控制应用。在本文中,我们探讨了用于库存管理的模块化射频识别 (RFID) 系统的设计和拓扑,该系统由手持/便携式配置的独立、自主扫描和固定控制 PC 组成。虽然商业市场上可能存在此类系统的类似解决方案,但这一拟议的开发为开源灵活、低成本解决方案提供了一个模板,可以轻松扩展以满足库存量大和小的企业的需求。
•所有说明,时间表和材料都在课程网站上http://www.doc.ic.ac.ac.uk/~ajd/robotics/。•将在Panopto上记录并在Panopto上记录现场讲座。•从下周开始,每周将进行实际练习。您将使用基于Raspberry Pi和Lego Mindstorms NXT的机器人套件的4-5名学生组成的固定组工作。•将通过演示评估一些实践,这构成了机器人技术的唯一课程工作要素。•学期结束时的考试将测试课程中的所有内容,但与实际练习特别紧密相关。•在EDSTEM上将给出直播时间以外的一般支持。•我们将在学期结束时进行比赛!
Kary Niyaziy Str., 39, 100000,塔什干,乌兹别克斯坦。电子邮件:1 rbaratov@mail.ru,2 himolaxonsunnatillayevna@gmail.com,3 mustafoali777@gmail.com。摘要:本文介绍了一种用于在生长季早期检测小麦植物疾病的智能系统。所提出的智能系统可以在早期检测三种类型的小麦疾病,特别是黄锈病、白粉病和斑枯病,并通过在患病植物上局部喷洒有害化学物质来显著改善土壤和生态。所提出的诊断程序是用 C++ 编程语言编写的。智能系统的基本结构包括 Raspberry PI 4 MODULE、Logitech HD Pro Webcam C920、蜂鸣器、HC-SR04 距离传感器、直流电机驱动器、交流电机、电源、继电器和一些数字设备。