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电动汽车的基于Android的监控系统
摘要电动汽车（EV）进入市场是实现可持续运输的努力的一个重要里程碑。然而，诸如范围焦虑，电池管理和有效充电基础设施利用等因素阻碍了电动汽车的广泛使用。为了解决这些问题，已经开发出“ Ecotrack”，这是一种实时创新的电动汽车监控和管理系统，可增强电动汽车驾驶体验，确保道路安全并优化性能。Ecotrack完美地结合了现代技术，包括温度传感器，GPS和电流以及通过先进的移动应用程序集成的电压监视器以及电压监视器，供EV汽车所有者享用。Ecotrack的主要特征包括针对关键组件的实时温度监控，具有最新可用性信息的最近充电站导航到最近的充电站，以及全面的电池电流/电压监控，以防止操作极端。但是，系统会根据当前温度测量值自动冷却车辆，从而确保电池单元的最佳输出和耐用性。在其关键属性中也是一个专门为电动汽车所有者设计的用户友好的移动应用程序，以使他们可以实时跟踪汽车；偶尔获取其状态，并从远处控制一些操作。关键字：EV，Ecotrack，温度传感器，GPS，车辆跟踪简介
Google LLC。 Android内核加密模块
当模块通过术前的自我测试和加密算法自我测试（铸件）后成功启动时，该模块默认情况下以批准的操作模式运行，只能通过调用表9中的非批准服务列出的一项非批准的模式。第4节提供了有关该模块实现服务指标的详细信息。服务指标识别何时调用批准的服务。当模块以批准模式运行时，加密货币官不得配置非批准算法的使用。如果使用了未批准的算法，则该模块在未批准的模式下运行。在使用任何未批准的服务之前，加密型官员应将所有CSP归零，该CSP将模块置于非批准的操作模式中。
![Android申请自动空手道KATA培训
DNA元编码：简化生物多样性
在以下引文样式（a）中引用了本文：[1] Ali Sadig Mohommed Bager，“用于分析和预测温度数据的拱形模型”
（b）：Okoye Rosemary，Chinechendo Eze，Aliyu Galadima（2024）。评估真菌，导致地图中地瓜恶化的真菌评估](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4dae9df3cc15f59033a58a2d46a094df568ff4c1.webp)
Android申请自动空手道KATA培训 DNA元编码：简化生物多样性 在以下引文样式（a）中引用了本文：[1] Ali Sadig Mohommed Bager，“用于分析和预测温度数据的拱形模型” （b）：Okoye Rosemary，Chinechendo Eze，Aliyu Galadima（2024）。评估真菌，导致地图中地瓜恶化的真菌评估
摘要本研究旨在评估学生对为独立空手道KATA培训开发的基于Android的应用的接受。这项研究是遵循Addie方法的研究和发展研究的评估阶段。进行评估，两位专家，内容和媒体质量专家评估了应用程序的可行性。此外，在梅德市梅德尔9卫理公会私立中学的空手道外课外计划的参与者衡量了学生的接受。研究人员使用问卷调查收集了研究数据，并进行了定量分析的回答。内容专家的评估表明，该应用程序非常可行，表明学习材料适合空手道kata培训。媒体质量专家还确认，该应用程序符合有效学习工具的所有必要标准。此外，使用技术接受模型的评估表明，学生发现该应用程序有用且易于使用，这鼓励他们将其用于学习空手道Kata的意图。总而言之，研究表明，基于Android的应用是空手道KATA培训的可行且广受好评的工具。
基于 Android 的视障人士应用程序使用深度......
视障人士在从事与环境、社会和技术相关的活动时遇到困难。此外，他们在日常生活中也难以独立和安全。本研究提出了基于深度学习的视觉对象识别模型，以帮助视障人士使用安卓应用平台进行日常生活。本研究主要关注金钱、衣服和其他基本物品的识别，以使他们的生活更轻松。基于卷积神经网络 (CNN) 的视觉识别模型由 TensorFlow 对象应用程序编程接口 (API) 开发，该模型使用单次检测器 (SSD) 和来自 Mobile V2 的预训练模型，是在 Google 数据集上开发的。视障人士捕捉图像，并将其与预加载的图像数据集进行比较以进行数据集识别。带有图像名称的口头信息将让盲人知道捕捉到的图像。物体识别实现了高精度，无需使用互联网连接即可使用。视障人士尤其从这项研究中受益匪浅。
基于物联网设计与Android操作系统的一体化多机房...
基于集成物联网设计和 Android 操作的军用多用途现场监视机器人 1 M.Ashokkumar，2 Dr.T.Thirumurugan 电子与通信工程系 基督理工学院 印度本地治里 ashok5june@gmail.com，thiru0809@gmail.com 摘要 — 该项目描述了多用途现场监视机器人的设计、构造和制造，该机器人可用于战场上的地雷探测、有毒气体感应以及温度和湿度传感器监测，而不会带来严重的人工风险。地雷探测器可以探测覆盖的金属，气体传感器可以探测有毒气体攻击，机器人可以通过 Android 手机无线控制。机器人使用 Arduino Uno 微控制器收集传感器信息，并使用 NodeMCU WiFi 连接控制器和机器人。根据来自 Android 应用程序的输入信息，机器人可以在任何地形上移动和攀爬。我们的项目与传统项目的区别在于，Android手机操作和多个物联网云服务器的集成设计。所有机器人传感器信息都传送到云服务器并通过网页查看。这样，机器人既可以用于军事战场，也可以同时在军事总部进行监控。这是一种将现场机器人和物联网技术以可扩展的设计模式进行集成的新颖尝试。设计的额外增强使其成为在布满地雷和其他危险金属物品的危险区域部署和使用的绝佳选择。关键词-机器人技术、嵌入式系统、物联网（IoT）、无线通信和云技术 I. 介绍 地雷是一种植入地球的爆炸装置，由压力、磁场和绊线等触发。它们是当代战斗中最常用的武器之一，最常用作先发制人的屏障和对手威慑。它们是微小的圆形装置，旨在通过爆炸或飞行碎片伤害或杀死人员。大多数地雷由塑料制成，所含金属量与圆珠笔中的弹簧相当。反坦克地雷的发展受到第一次世界大战期间战斗坦克使用的推动。杀伤人员地雷的建立是为了取代这些可以被敌方士兵轻易移除的大型地雷。
对移动Android应用的GUI测试的比较研究
3相关工作9 3.1评估Android应用程序自动测试的GUI撕裂效率（2014）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.2 Android中的本机和混合移动应用程序的增强模型的自动提取（2018年）。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.3图形用户界面测试工具的比较（2021）。。。。。11 3.4深入强化辅助GUI测试（2024）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.5导航移动测试评估：对Android GUI测试指标的全面统计分析（2024）。。。。。。。。。。。。。14 3.6用于基准在Android中对自动测试工具的覆盖范围（2024）。。。。。。。。。。。。。。。。15
一种用于自动手语识别和学习的智能Android系统
摘要 - 本文提出了一种智能的Android系统，旨在自动识别阿拉伯语和美国的标志语言，以及这些符号语言的教学和学习。它包含两个子系统。第一个子系统，即感觉智能手套系统（SSG-sys），基于物联网（IoT），是为自动手语识别而设计的。它包括一个配备了五个弹性传感器的智能手套，根据所执行的手势测量手指的弯曲，以及一个MPU-6050加速度计的传感器，可在三个轴（X，Y，Z）上跟踪手的位置。感应的数据由Arduino Nano微控制器处理，并且通过HC-05蓝牙模块将识别手势的文本传输到Android手机。此手机显示文本，并使用Android应用程序将其转换为可听见的语音。SSG-SYS结果表明阿拉伯语手语（ARSL）（98.42％）和美国手语（ASL）（98.22％）的识别准确率很高。第二个子系统是移动增强手语学习系统（MASLL-SYS）。这是一个移动教育应用程序，利用基于标记的增强现实技术，增强和使手语学习过程更现实和有效。它由五个主要模块组成：注册，学习，增强学习，测试和学生模块。总的来说，一群专家评估了拟议的智能系统的性能，他们透露，这是一种有前途的手语识别和学习工具。关键字 - 手语（SL），美国手语（ASL），阿拉伯语手语（ARSL），智能手套，增强现实（AR）
Android智能手机单点定位的开源优化方法
摘要如今，芯片规模的全球导航卫星系统（GNSS）接收器在智能手机中无处不在。在智能手机GNSS接收器中，实施最小的（LS）或Kalman滤波器（KF）以估算位置。旨在提高智能手机GNSS位置精度，我们建议使用比传统方法（即LS和KF）更多的历史信息进行平滑的方法。更多的过去状态被视为未知数，并且构建了成本函数以优化这些状态。使用Google的开源智能手机数据集用于测试提出的方法。实验结果表明，所提出的方法在位置误差中的其他常规方法优于其他常规方法。此外，我们打开源代码。我们期望在智能手机GNSS位置平滑应用程序中实现的优化方法可以是一个说明性的示例，可以清楚地引入这种优化方法和其实现的参考，这可能会激发GNSS中其他一些有意义且令人兴奋的应用程序。
Android移动设备中对恶意软件的检测和预防：文献评论
尽管仅存在几年，但移动设备仍稳步上升成为最广泛使用的计算机设备。鉴于可以安装第三方应用程序的智能手机的人数，对于最终用户和服务提供商来说，这是一个越来越重要的问题，以确保设备和基础网络都安全。由于此类功能和功能，人们将更依赖于SMS，MMS，Internet Access，在线交易等应用程序。从低成本手机到高端豪华手机的数千台设备由Android操作系统提供动力，Android操作系统已经主导了智能手机市场。这是关于使来自所有社会经济背景的人们在日常活动中获取和使用移动设备的可能性。响应这种日益普及的是，引入Android市场的新应用程序数量飙升。最近出现的各种移动恶意软件引起了安全职业和学者的关注。鉴于手机行业的持续扩展，将其用于犯罪活动的可能性只会在将来继续增加。本文回顾了有关Android移动设备中恶意软件检测和预防的文献，分析有关主要研究和任务的现有文献，并涵盖文章，期刊以及数字资源，例如Internet安全出版物，科学研究和会议。