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开发太阳能移动电池交换充电站（MBSC）作为环保的充电站替代
开发了太阳能移动电池掉期充电站（MBSCS）作为环保的充电站替代雷尼·罗恰尼（Renny Rochani）* 1，wahyudi sutopo 2＆satrio fachri chaniago Chaniago 3于2023年12月4日收到；修订了2024年2月20日； 2024年3月4日接受； ©伊朗科学技术大学2024摘要电动摩托车（EM）是对环保车辆的有前途的解决方案，但由于用于充电和有限的充电基础设施的基于化石的能量而造成了一些困境。本文提议通过设计一个由太阳能移动电池交换站（MBSC）来解决这些困境，以解决EM基础架构。MBSC将将太阳能发电厂作为可持续能源集成，并使用电池换成系统来容纳EM。设计思维方法学用于通过与专家小组成员的焦点小组讨论来开发MBSC和技术指标评估的初始设计。使用PVSYST软件进行模拟，以评估根据所选组件定义的各种系统变体。这项研究的结果提供了MBSC的初始设计，评估MBSCS系统的技术指标，仿真结果和最佳系统变体配置。这项研究的发现将主要有助于解决EM挑战的解决方案，并提供环保的充电基础设施。这项研究有望作为旨在回答有限充电基础设施的未来移动充电站的替代解决方案，并证明了便携式太阳能发电厂的潜在使用来克服对基于化石的能源的依赖。关键字：电池交换系统；设计思维；电摩托车；专家判断；移动充电站。
QNU实验室揭幕了印度移动国会2024
在活动中说，QNU Labs的Sunil Gupta先生说：“在当今日益数字化的世界中，数字信任正在迅速减少，需要强大的加密机制来保护个人用户和组织，从未有所更大。对于像印度这样的增长最快的经济体之一，必须避免将该国关键的数字基础设施免受新兴的网络威胁的需求。这是客户采用我们的基于混合技术的解决方案来采用超安全解决方案，以负担得起的价格保护其皇冠珠宝，而不会破坏其业务。
社论：移动光学大脑活动监控的进展
大脑成像中的进步显着增强了我们对大脑功能的理解，但是这种进步的大部分源于受控实验室环境中进行的受约束的，单秒的实验。了解动态，复杂和多感觉现实世界中的大脑活动仍处于起步阶段。超出电脑摄影（EEG）（Nann等，2019）的新出现的移动脑成像技术，例如功能性的近红外光谱（FNIRS）（Boas等，2014）或使用光学层析成像（DOT）（DOT）（Dot）（Chitnis et al。例如，人类运动，感知，认知，社会交流和自然主义环境中的互动引起的活动。例如，便携式FNIRS设备已证明有效监测心理工作负载（Her Q.等，2013; Park，2023），并且可以提供实时反馈，例如，在脑部计算机界面（BCI）应用程序的背景下（Soekadar等人（Soekadar等人，2021年））。在教育中，FNIRS已被用来研究注意力（Harrivel等，2013），参与度（Verdiere等，2018）和学习成果（Lamb等人，2022年）在自然环境中的作用，而其在婴儿发展研究中的作用扩大了对多元化群体的感知和认知的了解。此外，Hyperscanning（Hakim等，2023; Scholkmann等，2013）可以同时测量多个个体的大脑活动，从而揭示了社交相互作用期间脑间同步等机制。将FNIR与诸如EEG（von Luhmann等，2017），眼睛追踪（Isbilir等，2019）和全身生理监测（Scholkmann等人，2022年，2022年）等多模式工具整合在一起，可以增强这些洞察力，以培训为毫无疑问，以促进这些洞察力和互动的过程，并在不断的过程中进行了培训。研究主题“移动光学大脑活动监测的进步”强调了便携式FNIR和相关光学技术的变革潜力
使用压电电动传感器的智能鞋
Savitribai Phule Pune University，Pune，Maharashtra，印度摘要：该项目更多地侧重于“遥控无人驾驶的河流清洁机器人”。在印度，水污染日益增加，水污染是一个重大的环境问题，河流经常充当废料的主要载体，例如塑料，碎屑和其他污染物。当前的手动清洁方法效率低下，昂贵和其他污染物。当前的手动清洁方法效率低下，昂贵，无法进入某些水域。本文介绍了旨在应对这些挑战的移动控制河流清洁机器人的开发。机器人可以通过移动应用程序进行远程操作，从而可以精确控制其导航和清洁操作。它配备了废物收集机制和传感器，可检测和清除河流表面的碎屑。该研究涵盖了在现实情况下的设计，硬件和软件组件以及机器人的测试。结果表明，移动控制的机器人提供了一种有效，成本效益和环境可持续性的解决方案，可维护清洁水道。这项创新有可能彻底改变河流清洁过程并大大减少水污染。关键字：移动控制，河流清洁，机器人
2型糖尿病患者的移动健康干预
m基于一个月的药物治疗行为评级（自定评估问题：“在过去的一个月中，您在规定的所有糖尿病药物中的百分比是多少？”），较高的百分比表明更大的可能性可能会服用药物。42,43
合作。展示。拉巴诺夫 - 阿维什。
合作。教授Rafig Gurbanov个人信息办公室电话：+90 228 214 1425电子邮件：rafig.gurbanov@bilecik.edu.tr.tr：https：//avesis.bilecik.edu.edu.edu.tr/rafig.tr/rafig.gurbanov.gurbanov地址：比勒西克·谢赫·希克赫·谢赫·埃德巴里大学，中央研究中心和研究中心（BORT） ScholarID：非0BPAAAAAAJAJODORCıD：0000-0002-5293-6447 Publons / Web of ScienceResearcherterıd：AFH-3654-2022 Scopusid：3686601212100：338577 ID：338577 ID：338577 Middle East School of Meidtal School of Keyter of Crykey of Keyter of Crykey of Keys of Nucter of Sciences- Postgraduate, Middle East Technical University, Graduate School of Natural and Appliced SCiences, Biokimya (YL), Turkey) 2005 - 2010 Undergraduate, Hazar University, Medicine, Medical Biology, Azerbaijan 2000 - 2005 Foreign Languages English, C2 Master Disssertations Docttorate, Characterization of Heavy Metal Resist Bacteria Using Infrared Spectroscopy together Techniques, Middle East Technical University, Institute of Science, Biochemistry (DR), 2016 Postgraduate, The Effects of Selenium on Stz-Induced Diabetic Rat Kidney Plasma Memrane, Middle East Technical University, Biyokimya (YL), 2010 (YL) Research Areas Biochemistry Courses Basic Measurement Techniques Laboratory, Undergraduate, 2023 - 2024 BioenstRumantation, Undergraduate, 2023 - 2024 Glycobiology, Doctorate, 2023-2024
自动移动机器人的能源效率的审查
目的：本文旨在对自主移动机器人（AMR）的能源效率（AMR）的最新技术进行全面分析，重点介绍能源，消费模型，能源效率的运动，硬件能量消耗，路径计划中的优化和调度方法的优化，并建议未来的研究指示。设计/方法/方法：系统文献综述确定了244篇分析论文。从2010年开始发表的研究文章在包括Google Scholar，ScienceDirect和Scopus在内的数据库中搜索，并使用与各种机器人系统中的能源和功率管理有关的关键字和搜索标准进行了搜索。调查结果：评论重点介绍了以下关键发现：1）电池是AMR的主要能源，并且电池管理系统的进步提高了效率； 2）混合模型具有卓越的准确性和鲁棒性； 3）运动占移动机器人总能源消耗的50％以上，强调需要优化的控制方法； 4）诸如质量影响AMR能源消耗之类的因素； 5）路径规划算法和调度方法对于能量优化至关重要，算法选择取决于特定的要求和约束。研究局限性：审查集中于车轮机器人，不包括步行的机器人。未来的工作应改善消费模型，探索优化方法，检查AI/ML角色并评估能源效率的权衡。关键字：自动移动机器人，能源效率，系统文献审查，优化，能源消耗模型，路径计划文章类型：评论独创性/价值：本文对AMR中的能源效率进行了全面的分析，强调了系统文献综述的关键发现，并提出了未来的研究方向，以进一步进步。
诺如病毒研究显示了母乳中的胆汁酸如何影响新生儿肠道健康
“我们知道从诺如病毒感染中受到微生物群保护的成年小鼠，我们知道新生儿很容易受到严重的诺罗维斯病毒的攻击，” UF新兴病原体研究所的成员，在UF医学学院的教授，UF医学学院的一名近期对Norovelus的Microb the Mrob the Mrob的研究。“因此，这使我们提出了一个问题：新生儿很容易受到诺如病毒的影响，因为他们的肠道菌群不成熟？”
原始研究纸机学习基于4G LTE网络中的流量预测。喀麦隆移动运营商的案例研究
摘要：移动订户越来越多地要求宽带服务的可用性，而无线电资源允许连接它们的无线电资源是有限的。了解移动互联网消费趋势和订户流量需求对于实现现有无线电资源的管理至关重要。但是，由于移动网络的复杂性，可能很难理解和描述移动用户的数据使用模式。在这项研究中，我们研究和表征移动网络中的数据使用模式和用户行为以执行流量需求预测。我们利用了通过历史电信运营商（HTO）网络的移动网络测量和计费平台收集的数据集，称为U2020/MAE。我们阐明了不同的网络因素，并通过将HTO的移动用户作为用例来研究它们如何影响数据使用模式。然后，我们将移动用户的数据使用模式进行比较，考虑到总数据消耗，网络访问，每个用户创建的会话数，吞吐量和用户满意度级别与服务。最后，我们提出了一个使用机器学习模型来使用HTO数据来预测流量需求的应用程序。关键字：LTE核心网络，流量，机器学习，预测简介