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可穿戴设备安全和隐私
可穿戴设备面临的挑战，例如在空中固件更新期间动态恶意软件注入，从而利用可信赖的执行环境；由于加速裂纹技术而导致的量子式加密协议的漏洞；旨在损坏实时决策中使用的机器学习模型的对抗性人工智能攻击，导致错误分类或操作中断；混合沟通违反了BLE，NFC和5G频道的协调攻击，以损害多层安全性；使用声学加密分析和电磁分析提取敏感密码键的侧向通道攻击；通过受损的数字双胞胎创建综合身份，使得未经授权访问集成系统；以及边缘加工管道中的逻辑炸弹部署，引入在特定操作条件下激活的潜在漏洞。
在水泥粉中的一些高Fe-Cr-C合金中磨损
固体金属材料中的磨损行为非常重要，因为它与生产成本有关。在这项工作中，磨损和磨损速率的行为显示在通过中频率感应炉中熔化而产生的高Fe-Cr-C合金产生的磨球，以及通过自动ϐ无孔成型机 - 脱落的造型机器的造型。总测试时间为（12小时）。磨料磨损速率，即耐磨性乘以mg/kg.hr的测试时间。通过用（50千克）（50 kg）旋转球，在圆形截面的柴油工作混合物内旋转球，倾斜45并旋转30 rpm，对三种合金中每种磨球：BC26，BC18和BC13进行测试。在文本中发现了加权和硬度测试结果，使用光谱分析ARL 34000 OE测试化学成分。获得的所有结果显示在表格中，文本中显示了图。因此，可以说，增加Cr％，增加硬度并降低磨损速率，并且其含有的Cr％和C％越高，磨损速率越低，并且耐磨损较高。
国家磨损红日激活指南2025
女性在世界，家庭，社区，工作场所以及其他地区中扮演着许多重要的角色。今年二月，美国心脏月，美国心脏协会和女性红色，希望每个女人，父母，朋友和同事都拥有知识，技巧和信心，准备挽救生命。这包括学习CPR，因为机会是您认识和爱的人的生活。了解如何heart.org/nation。
tees，Esk和Wear Valleys - 实践和治理的保证评论
• Were receiving some form of specialist child and adolescent mental health services on 31 st December 2023 • Were still receiving some form of specialist mental health services on 30 th June 2024 • Were between 15 and 18 years old as at 31 st December 2023 • Were discharged from inpatient CAMHS at some point in the period between 31 st December 2023 and 30 th June 2024 We broadened the fourth criterion to include young people whose cases were similar in complexity to the索引案件，但他们不需要住院入院。我们完成了TEWV社区服务中18个案例说明的样本的案件票据审核，以确定当前途径如何管理具有类似配置文件的服务用户。然后，我们通过CNTW完成了一项审核，以评估涉及确定时间表期间住院入院的九种情况的途径。2.1.2参考条款本次审查旨在检查当今的情况 - 以评估现在是否以当前标准和期望的方式提供患者/客户护理的程度。
富士通将军开发出下一代可穿戴空调，仅需 10 秒即可实现极致冷却
富士通将军今天宣布，已开发出具有前所未有的冷却性能的新一代可穿戴空调。从今天开始，这款新机型可以在线预订。该产品计划于 2025 年春季上市。新款可穿戴空调是 2021 年发布的富士通将军 Cómodo 装备的更紧凑版本。新款机型仍然拥有卓越的性能，能够将温度降低至环境空气温度以下 20°C，是一款易于使用、方便的颈部冷却器。之前独立的颈部冷却器和水冷式热交换器现在集成为一个无管设计。因此，不再需要佩戴缠绕在腰部的热交换器单元。现在只需 10 秒即可穿上该产品，比以前快三倍。大大提高的易用性使新产品对于建筑、物流、活动和其他需要移动性的行业的工人来说非常方便。
可穿戴螺旋超声贴片，用于糖尿病神经性疼痛的聚焦超声外周神经调节
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 12 月 17 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.12.12.628265 doi：bioRxiv 预印本
GAO-25-107213，可穿戴技术
在制造业和仓储业中，肌肉骨骼损伤很普遍，损害了工人的生活质量，并且给雇主带来了高昂的成本。出于这些原因，职业健康与安全专业人员正在寻找新的方法，例如使用可穿戴技术，以试图减少或防止肌肉骨骼损伤的发生。1 根据美国劳工部劳工统计局 (BLS) 的数据，从 2011 年到 2020 年，制造业和仓储业工作场所的肌肉骨骼损伤发生率高于所有私营行业，无论是否有工作调动或工作限制，导致缺勤。2 BLS 还报告称，从 2021 年到 2022 年，仓库工人遭受肌肉骨骼损伤的几率几乎是所有私营行业的五倍（见图 1），3 我们最近发现，雇主和工人可能低估了这些伤害。 4 根据美国一家工伤赔偿保险提供商 2024 年的评估，2021 年肌肉骨骼损伤给雇主造成的损失至少达到 177 亿美元，而涉及外部来源的过度劳累（例如举起或搬运物体）导致的制造和仓储业工伤赔偿损失最大。5
任务 62：使用替代燃料的发动机的磨损
对于适用于柴油燃烧的生物燃料，主要问题与润滑剂被燃料稀释有关，燃料容易生物降解，并且对某些材料具有腐蚀性。对于乙醇，由于润滑剂粘度降低和润滑剂中含水量增加，磨损情况恶化。此外，乙醇会与润滑剂发生反应。这会增加润滑剂的酸性和某些润滑剂添加剂的分解。除此之外，乙醇中水含量的增加（这种情况经常发生）会增加发动机腐蚀。对于甲醇，会出现与乙醇加水相同的问题。中国的经验总结了更具体的材料问题，这些总结在表 6 中。此外，甲酸的形成对抗磨性能有负面影响。甲醇、润滑剂和水在低温下会形成乳液，这会导致润滑剂失效。润滑剂需要提高碱值和抗氧化性能才能使发动机正常工作。最后，火花塞会出现点蚀和烧蚀。据报道，氢气会导致表面脆化、燃油喷射器故障（由于润滑性差）并阻止表面保护氧化物的形成。此外，氢气会以多种不同的方式降低润滑剂添加剂含量，并可能导致润滑剂乳化。最后，气缸套上的水凝结会导致过度磨损。氨是一种用于内燃机的相对较新的燃料。因此，需要更多的经验来完全描述燃料对磨损的影响。然而，据报道，它对铜合金有腐蚀作用，预计其他材料也是如此。据报道，胺会导致润滑剂粘度增加，排气中高水含量预计会因气缸套上的水凝结而导致过度磨损。在 21 世纪初期，DME 被视为一种替代柴油的潜在燃料。DME 的问题在于它是一种极好的溶剂，可能会损坏大多数材料。然而，由于 2000 年代初人们对应用 DME 的极大兴趣，人们已经发现了耐 DME 的材料。DME 的低润滑性导致燃油喷射系统表面磨损。人们已经开发出添加剂来缓解这一问题。
智能手机，平板电脑，可穿戴设备和可听觉 - 1年计划
如果我们更换您的设备，则您的设备将被翻新的型和质量的三星设备替换，并且具有可比的功能和功能，但不一定具有相同的颜色，并且不超过我们确定的设备的当前值。在原始制造商包装中包含的标准配件只有在与替换设备不兼容时才能替换。已被替换零件或设备替换的所有零件和设备成为我们的属性。本计划下的保护将在此计划中剩下的时间内扩展到替换设备。替换设备将成为受保护的设备。本计划涵盖的任何维修只能由三星授权服务中心进行。
现实世界的可穿戴机器人需要视觉
现在，我们可以想象一个未来，世界上有残疾人生活的十亿人中有许多人可以在不损害的情况下度过自己的日常生活，这要归功于可穿戴的机器人[1]。这些设备，包括外骨骼和假肢，有可能革新我们协助个人受损的方式。对于上限，可穿戴设备可以在操纵任务中提供抓地力并掌握稳定性，对于下limb，它们可以改善步态模式并减少能量消耗。这些系统的发展激增，最初的工作主要集中在机械设计，人体的界面以及感知用户的四肢上。这产生了有效的系统，以帮助水平地形上的基本抓地任务和运动[2]。扩展到更复杂的任务和更高级别的援助需要推断用户的意图。例如，辅助手套需要知道用户要掌握特定对象以执行特定的任务，然后将掌握类型和手指跨度调整为该对象和任务。对于腿部外骨骼或假肢，该系统需要检测到用户计划上台或穿越湿的人行道，因此可以调整联合扭矩以最大程度地提高援助和稳定性。目前，最流行的下LIMB用户意图的方法是基于用户的运动学信息的惯性传感器。例如，可以使用脚上的惯性测量单元估算脚跟罢工。推断用户意图的另一种方法是利用神经肌肉界面，例如肌电图（EMG）。基于先前步态周期的控制策略可以通过假设用户打算采用类似的运动模式来预测当前的步态周期。这种方法可以测量肌肉电信号来推断运动激活。例如，可以使用从身体部位到肢体截肢的EMG信号来推断缺失的肢体的故意作用以控制活跃的上LIMB假体。基于这些生物学信号的接口和用户的行为提供了对用户内部状态的估计，但是可以解码的信息量仅限于简单的推论，例如通过关节角度传感检测步行速度的变化或用EMG脉冲触发假肢闭合[3]。这将可穿戴设备限制在少量任务中，并且用户通常将控制被认为是复杂而不自然的[4]。这是较高的上限上限假体遗弃率相对较大的原因之一。要扩大任务范围和援助质量，可穿戴机器人必须使用有关发生运动动作的上下文的信息。例如，通过广泛的机器学习，腿部肌肉上的EMG传感器可以检测与水平运动和上升楼梯之间过渡相关的肌肉活动的变化。专门基于EMG，过渡过程中的分类误差比稳态期间的分类误差高四倍[5]。另一方面，上下文的知识（楼梯的位置和步行方向）将允许前方的几个步骤和更高的准确性。计算机视觉可以在获取有关环境和任务上下文的信息中发挥核心作用。视觉提供了有关用户及其周围环境的丰富，直接和可解释的信息，如人类的视觉能力所证明。最近基于视力的人类姿势估计和行动分类技术可以提供有关人类行为的广泛信息[6]。驾驶员和行人意图预测可能是基准的一个很好的例子。感应周围环境是一个充分探索的机器人问题，可以通过对象/场景识别以及同时定位和映射等技术来实现[7]。将视觉行为与上下文信息合并以推断人们的意图仍处于最早的阶段[8]，并提出了未解决的挑战。一种通用方法可以使用包括