XiaoMi-AI文件搜索系统
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在 Nakagami-q/n 衰落信道中使用改进的能量检测器和多天线进行能量高效协作频谱感知的分析
如今，空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰，同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中，我们将提供一个系统来测量和监控环境参数，并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平，并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在，通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时，这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户，甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输，并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的，并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。
pimega 探测器及其应用
[1] Lucas Sanfelici 等人。AIP 会议论文集 2054, 030033 (2019) https://doi.org/10.1063/1.5084596
利用超薄硅像素探测器实现皮秒计时
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/62/CERN_LHC_Proton_Source.JPG https://cdn.zmescience.com/wp-content/uploads/2015/05/cern-lhc-aerial.jpg H t tp://sites.uci.edu/energyobserver/files/2012/11/lhc-aerial.jpg
解决方案加工的上转换光电电视器基于量子点Wenjia Zhou，Yuequn Shang，F。PelayoGarcíaDeArquer，Kaimin
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红移的Cherenkov辐射，用于快速定时检测器
基于闪烁体的伽马射线检测器中时间响应的增强对于诸如飞行时间正电子发射断层扫描（TOF-PET）以及实验核和粒子物理等应用至关重要。实现这一改进的一种有希望的方法是利用Cherenkov辐射，与传统闪烁光相比，它几乎瞬间发出。然而，基于Cherenkov的检测的主要局限性是可检测光子的低收率，因为大多数紫外线（UV）范围内发出，许多材料表现出很高的吸收和透明度降低。为了克服这一限制，我们建议使用红移的Cherenkov散热器（RCR）。通过将荧光掺杂剂引入液体溶剂中，Cherenkov光子从紫外线转移到可见的光谱，在紫外线上，材料更透明，常规的光电探测器具有更高的效率。这种技术旨在增加检测到的Cherenkov光子的数量，最终导致辐射探测器的时机分辨率得到改善。为了评估这种方法的可行性，我们测试了不同的液体溶剂，包括八度（ODE），氯仿（CHCL₃）和二甲基亚氧化二甲基亚氧化物（DMSO），并以Popop为波长转移掺杂剂。uv-ab-吸附分析证实，ODE在紫外线范围内表现出最高的透明度，并且在检测到的Cherenkov光子中，Popop的掺入导致了17％至56％的增加，如图1左图所示，这比较了与波长偏移的不同溶剂的相对检测率。
零偏置功率检测器的设计对5G设备中的功耗优化
本文介绍了基于MOSFET晶体管的零偏置功率探测器的设计和表征，该晶体管从ST-Microelectronics中集成了SIGE 55 nm BICMOS技术。电路的工作频带位于（38-55）GHz范围内，致力于优化5G设备中的功耗。使用该技术中可用的三个NMO类别（GP，LP，HPA），目的是根据不同的NMOS类别设计多个检测器，以比较其性能。此外，设计了基于6 LP晶体管的堆栈的检测器，以增加动态范围。与最近的工作相比，HPA检测器的性能非常好，噪声等效功率值（NEP）3.8 PW/√和67 dB的大动态范围。这些检测器的提取的电压灵敏度值在（850-1400）v/w之间显示了与仿真结果的良好协议。
地球的早期周期如何塑造生命的化学
美国能源部（DOE）Argonne National Laboratory的科学家开发了一种新设备，充当“当前乘数”。 该设备称为纳米晶体，是一种机制的原型，该机构可以将粒子的电信号升高到足够高到足以暂时关闭材料的超导性的水平，从而基本上产生了一种开关开关。美国能源部（DOE）Argonne National Laboratory的科学家开发了一种新设备，充当“当前乘数”。该设备称为纳米晶体，是一种机制的原型，该机构可以将粒子的电信号升高到足够高到足以暂时关闭材料的超导性的水平，从而基本上产生了一种开关开关。
针对节能硅互连的芯片集成锗 Pin 光电探测器的全面研究
摘要 — 光学互连是片上通信中铜基布线的有前途的替代品。集成 IV 族纳米光子学的最新进展应该能够解决与速度、能耗和成本相关的一系列挑战。单片集成锗 pin 光电探测器位于绝缘体上硅 (SOI) 波导上，是这一蓬勃发展的研究领域中不可或缺的设备。在这里，我们全面研究了异质结构 pin 光电探测器的光电特性。所有光电探测器均采用工业级半导体制造工艺在 200 毫米 SOI 基板上制造。在 1 V 的低偏置电压下，pin 光电探测器的暗电流为 5 nA 至 100 nA，暗电流密度为 0.404 A/cm 2 至 0.808 A/cm 2，响应度在 0.17 A/W 至 1.16 A/W 范围内，截止频率为 7 GHz 至 35 GHz。这些成就使它们有望用于以 40 Gbps 运行的节能光链路，器件能量耗散仅为每位几 fJ。
根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
Yolopears：用于质量分级系统中多级梨表面缺陷检测的Yolo对象检测器的新基准
梨是最广泛消耗的水果之一，它们的质量直接影响消费者的满意度。表面缺陷，例如黑点和小斑点，是梨质量的关键指标，但由于视觉特征的相似性，检测它们仍然具有挑战性。这项研究提出了Pearsurfacedects，这是一个自我结构的数据集，包含六个类别的13,915张图像，其中有66,189个边界框注释。这些图像是使用定制的图像采集平台捕获的。在数据集上建立了27种版本的27个最先进的Yolo对象探测器的Yolo对象检测器，Yolor，Yolov5，Yolov5，Yolov6，Yolov7，Yolov7，Yolov7和Yolov9。为了进一步确保评估的全面性，还包括了三个高级非Yolo对象检测模型，T-DETR，RT-DERTV2和D-FINE。通过实验，发现yolov4-p7的检测准确性在map@0.5达到73.20％，而Yolov5n和Yolov6n也显示出极大的潜力，可以进一步提高梨表面缺陷检测的准确性。本研究中用于模型基准的梨表面缺陷检测数据集和软件程序代码都是公开的，这不仅会促进对梨表面缺陷检测和分级的未来研究，而且还为其他水果大数据和类似研究提供了宝贵的资源和参考。