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使用Li-Fi技术的车辆碰撞检测和预防系统
摘要 - 该项目解决了高速公路上驾驶员隐身性的关键问题，这通常会导致碰撞，尤其是当较小的车辆接近大型车辆（例如公交车或卡车）时。高速公路上的驾驶员隐身通常会导致事故，尤其是当较小的车辆接近较大车辆（如公共汽车或卡车）时。该项目使用图像处理和基于LIFI技术的实时车辆检测和通信系统。在重车上，有一个相机和一个Li-Fi发射器，而接近的车辆具有Li-Fi接收器。如果较小的车辆太近，则系统会发出仪表板警告的警告。该系统致力于减少与盲点和较晚反应有关的事故。具有基于Python的图像处理，在每种类型的天气和照明条件下都会发生准确的检测。NodeMCU微控制器控制图像处理单元和LI-FI发射器的数据流。实时数据通过LI-FI传输到传入的车辆，允许驾驶员更快地响应。该系统的延迟非常小于100毫秒，因此减少了后端碰撞，尤其是在可见度较差的情况下。这种具有成本效益和可扩展的解决方案适用于商用和乘用车，并突出了Li-Fi技术在改善汽车安全性方面的潜力，尤其是在基础设施有限的地区。
1。使用最先进的信用卡欺诈检测...
10。实时视频和图像的自动角色识别。11。电影角色标识的强大的面名匹配12。检测水果的质量形成图像。13。使用CNN算法14的基于内容的图像搜索。Houser值得使用CNN机器学习从图像预测15。使用机器学习的土壤分类和作物预测16。使用深度学习分析电子政务服务17。Houser值得从CNN机器学习中从图像预测18。使用CNN19。covid 19黑色燃料使用CNN20。通过使用CNN 21训练的IRIS图像进行身份验证的登录。花朵分类和医学使用CNN
日常热带降水的极端对流的极端
最近，注意力集中在用低毒性和无毒阳离子替换PB上。理想的无铅候选者应具有低毒性，狭窄的直接带隙，高光吸收系数，较高的迁移率，低激子结合能，长载体寿命和稳定性。已经提出了几种可能毒性较小的化学兼容材料，例如SN，BI和GE作为PB的替代品，不仅降低了PB的毒性，还可以保留钙钛矿的独特光电特性。中，SN是一种环保的材料，广泛用于各种有希望的光电设备，例如太阳能电池和FET，因为它满足了电荷平衡，离子大小和协调的先决条件。[8] SN是元素周期表中的14组元素，它的离子半径（115 pm）与PB（119 pm）。像PB一样，SN具有惰性的外轨道，这对于获得金属卤化物钙钛矿的特殊电气和光学特性很重要。与基于PB的钙钛矿相比，基于SN的基于SN的钙钛矿还表现出相似的优质光电子特性，狭窄的带隙约为1.3 eV，高电荷迁移率约为600 cm 2 V -1 S -1，长载体扩散和寿命，以及高吸收系数，高吸收系数约为10 -4 cm -4 cm -1。[15]然而，由于SN在水分和氧气中环境中的稳定性较差，与PB相比，其性能较低。因此，为了环境和人类，需要进行连续而深入的研究以解决在钙钛矿场现场效应晶体管中替换SN时性能差的问题。
使用飞秒
近几十年来，激光技术的进步使飞秒激光器的创建成为可能。这是一种特殊的激光类型，在该激光器上，激光束由重复的高能灯爆发仅几百秒秒，而与在每个常见激光指针中发现的连续激光束相反。短脉冲持续时间与每个爆发中的高能量配对会产生显着的峰值功率，从而使激光器能够以常规激光不能无法处理的方式处理材料。但是，能够产生飞秒激光束的机器的大尺寸和重量通常要求它们保持固定。要利用激光束进行处理，需要精确的重定向。在本报告中，我们描述了将常规CNC机器转换为激光处理站的过程，并通过在玻璃，金属箔和KTP晶体上写下我们的发现。该机器能够遵循具有千分尺精确度的CAD说明，以更改，铭文和切割一系列材料。使用绿色（λ= 514 nm）以及红外激光（λ= 1028 nm）进行处理，后者产生更好的结果。最终的激光设置可用于反复，可靠地处理所有材料，并在与化学蚀刻结合使用时在KTP上有很有希望的结果。
支持雅加达向电子动力的过渡：使用基于可再生能源的电力和太阳能PV Systems对充电站的可行性研究fo
为了实现上述目标，本报告着重于部署屋顶太阳能PV系统的评估，以支持电动巴士充电基础设施。此外，该分析基于三个特定位置，即Cijantung，终端Ragunan和登台设施Pejaten
使用...
脑电图（EEG）在记录大脑活动中起着至关重要的作用，并且是脑部计算机界面（BCI）技术的发展。但是，EEG信号的有限可用性和高可变性在创建可靠的BCI时面临着重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一个实用的解决方案，了解深度学习的最新发展和Wasserstein生成的对抗网络（WGAN）。WGAN在BCI2000数据集上进行了培训，其中约1500个脑电图记录和45个人的64个渠道。通过三个分类器评估生成的脑电图信号，得出的平均精度提高了。使用特里切特构成距离（FID）测得的生成信号的质量分别为1.345和11.565，分别为眼睛开放和闭合。即使没有光谱或空间损失项，我们的wgan模型也能够模仿脑电图训练数据的光谱和空间特性。在其地形图和功率频谱密度（PSD）图中，wgan生成的数据在封闭式静止和高三角波中的闭合静止和高增量波中的主要α活性反映了。我们的研究证明，通过增强小型数据集以提高分类器的概括性，WGAN在解决BCI开发的有限脑电图数据问题方面的潜力。
采用远程等离子体辅助氢解吸和乙硅烷作为前驱体的硅原子层外延
沉积 (RPCVD) 系统以尽量减少表面损伤。起始表面是二氢化物和一氢化物终止的组合。ALE 实验周期包括用等离子体中的氦离子轰击基底 1-3 分钟以使其解吸，然后在无等离子体激发的情况下，在一定分压范围（1&- 7 Torr 至 1.67 mTorr）、温度范围（250 0 C-400 0 C）和时间范围（20 秒至 3 分钟）内用乙硅烷对表面进行剂量控制，以自限制方式将 Si2H6 吸附在轰击产生的裸露表面 Si 原子上，形成硅基 (SiH3) 物种，从而形成氢终止表面。在 3 分钟的轰击周期内，获得的最大生长量为每周期 0.44 个单层。随着轰击周期时间的减少，每周期的生长量减少，表明氢去除的百分比随着轰击时间的增加而减少。
使用脑电图探索的人验证...
I.近年来，生物识别技术在日常生活中越来越多地使用。例如，在使用图形和面对图像登录智能手机中。但是，这种生物特征数据始终涉及身体表面。因此，可以使用数字设备（例如摄像机）轻松地被盗（捕获）。If the data are stolen, copies can be made.此外，填充和脸部识别假定仅一次性身份验证，这会导致SPOOFG的风险。使用其生物识别技术对系统的常规用户进行身份验证，即使用户被没有使用该系统许可的冒名顶替者替换，也无法根据一次性的身份验证使用生物识别方法检测SPOOFEF。为了解决这个问题，已经提出了连续的身份验证，因为它比一次性的身份验证更有效。作为适合连续身份验证的生物识别技术，脑波或脑电图（EEG）引起了人们的注意[1]。只要人还活着，信号总是会产生，因此可以连续测量此信息。此外，由于任何人都可以利用脑波，它们是最容易获得的生物识别数据。由于仅在人戴上脑波传感器时才能检测到脑波，因此其他人也无法秘密地窃取数据。但是，传统研究并未提及使用脑电波作为生物识别技术的应用。使用脑波需要用户佩戴脑波传感器，但是这需要时间，因为用户在移动头发的同时将许多电极设置在头皮上。例如，当用户输入房间，登录PC或使用ATM时，这是无法想象的。因此，作为生物识别技术的脑波不适用于一次性身份验证。另一方面，一旦用户佩戴
使用以 Morgan 指纹为特征的深度神经网络模型预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力
ErbB 受体家族（包括 EGFR 和 HER2）在细胞生长和存活中起着至关重要的作用，并与乳腺癌和肺癌等各种癌症的进展有关。在本研究中，我们开发了一个深度学习模型，使用基于 SMILES 表示的分子指纹来预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力。每种 ErbB 抑制剂的 SMILES 表示均来自 ChEMBL 数据库。我们首先从 SMILES 字符串生成 Morgan 指纹，并应用 AutoDock Vina 对接来计算结合亲和力值。根据结合亲和力过滤数据集后，我们训练了一个深度神经网络 (DNN) 模型来根据分子指纹预测结合亲和力值。该模型取得了显著的性能，训练集上的均方误差 (MSE) 为 0.2591，平均绝对误差 (MAE) 为 0.3658，R 平方 (R²) 值为 0.9389。尽管在测试集上性能略有下降（R² = 0.7731），但该模型仍然表现出强大的泛化能力。这些结果表明深度学习方法对于预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力非常有效，为虚拟筛选和药物发现提供了宝贵的工具。
在求职中使用生成式人工智能
“我是一名人力资源沟通专家，拥有五年多的经验。在过去三年中，我一直负责 Hartley 公司的人力资源沟通工作。在这个职位上，我管理一个由三人组成的团队，我们负责向 8,000 名员工传达所有福利和政策。在此职位之前，我的职业生涯始于 General Financial 的人力资源协调员，两年间我学到了很多东西。当我的经理调到 Hartley 时，她邀请我一起负责他们的人力资源沟通工作。我很喜欢在 Hartley 的时光，但我开始考虑下一步该怎么做，因为目前的职位没有太多的成长空间。在我职业生涯的这个阶段，我觉得我已经准备好将我的技能运用到一个更全球化的组织中，以应对一些新挑战，这就是我如此感兴趣的原因这个职位。”这是我的简历：{resume}