XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemharvesters
文章 基于自动采集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。
RSC Advances
储能设备需要频繁的电池充电或更换。尽管便携式能源存储一直在为移动信息时代提供巨大的成功，但它本身将无法为物联网的新时代提供动力。另外，它是为分布式物联网网络的每个电子传感节点提供功率的有前途的解决方案，并从其工作环境中获得了分布式能量。2然而，包括风，太阳能，振动和机械的分布式可再生能源通常不稳定，并且可能随时间，天气和位置而变化。因此，必须集成能源搭配和能源存储设备。一方面，可以节省能量收割机产生的不稳定电力，并积累以在一定时期内提供稳定的电源；另一方面，如果储能设备被能源收获者完全补偿，则可能不需要充电或更换。自充电电力系统（SCPS）是指与能源收集和能源存储设备集成的电源设备。3
灵活电子和设备的智能材料：水凝胶
灵活的电子设备包括可以弯曲，滚动，折叠和拉伸的电路和组件，而不会失去其工作能力。在1960年代，为卫星开发了微小的tiny，tiny，tine tine tine，这增加了敏化电子设备的概念。1高级，Quible和大型处理的材料，包括导电聚合物，有机半导体和无定形硅。近年来，直接到方形底物上的集成电子组件已广受欢迎。 2 - 4近年来，acibille电子设备增加了越来越多的应用，例如ex ible传感器，能量收割机，电池，变压器，显示屏等。 5,6与传统，刚性和脆性电子产品不同，未来的电子产品必须更轻，便携，更便携，生物相容性，可穿戴，并提供更好的机械稳定性。 7 - 9 A A a a a a a a a a a a a iakile电子设备由无机或有机化合物制成，例如金属纳米颗粒或纳米线，金属氧化物，碳或带有导电材料的聚合物。 由于开发iakible电子设备的发展，它接口直接到方形底物上的集成电子组件已广受欢迎。2 - 4近年来，acibille电子设备增加了越来越多的应用，例如ex ible传感器，能量收割机，电池，变压器，显示屏等。5,6与传统，刚性和脆性电子产品不同，未来的电子产品必须更轻，便携，更便携，生物相容性，可穿戴，并提供更好的机械稳定性。7 - 9 A A a a a a a a a a a a a iakile电子设备由无机或有机化合物制成，例如金属纳米颗粒或纳米线，金属氧化物，碳或带有导电材料的聚合物。由于开发iakible电子设备的发展，它接口
朝基于视觉的双臂机器人水果收获
摘要 - 近年来，由于诸如提高生产力和劳动力降低等福利，对农业机器人技术的兴趣已大大增加。但是，与非结构化环境相关的当前问题使机器人收割机的发展具有挑战性。大多数农业机器人技术的研究都集中在单臂操纵上。在这里，我们提出了一种双臂方法。我们提出了配备了RGB-D相机，切割和收集工具的双臂果实收集机器人。我们利用合作任务描述来最大化双臂机器人的功能。我们设计了一个基于分层的二次编程控制策略，以实现与机器人和环境相关的一系列硬约束：机器人联合限制，机器人自我收集，机器人 - 水果和机器人树的碰撞。我们结合了深度学习和标准图像处理算法，以检测和跟踪现场的树干。我们验证了对现实世界RGB-D图像的感知方法以及对模拟实验的控制方法。
微滴光燃料电池可收集高密度能量并降解染料
经历了从宏观到微观或纳米级原型的超大规模集成（如 VLSI）的范式转变，以提高效率、提高吞吐量和增加功率密度。12 因此，为了提高效率，人们也在小型化和工艺强化方面观察到大量研究活动，这些研究活动更为广泛使用的商业能量收集器，如电池、14,15 光伏电池 16 或燃料电池 17,18。特别是自从 18 世纪威廉·格罗夫爵士 19 将化学能转化为电能的开创性发明以来，燃料电池（FC）尽管遭遇了许多挫折，但还是取得了令人瞩目的进步 20。21 例如，FC 作为孤立或分布式电源的效用现在已经转化为几兆瓦的发电厂。 17 由聚合物电解质膜、磷酸、甲醇或碱组成的各种燃料电池已经以不同的长度和性能规模出现，不仅为能源密集型火箭提供动力，还用于运行微型微型发射器或生物医学设备。22 – 25 目前，燃料电池中使用的燃料是氢气 (H 2 )、甲醇
用于发电的智能纺织品
摘要：纺织品伴随人类文明已有数千年历史。随着化学和材料技术的进步，将纺织品与能量收集器相结合将为物联网时代的分布式体表电子设备提供可持续、环保、普及且可穿戴的能源解决方案。本文全面而深入地回顾了利用智能纺织品从人体及其周围环境中的可再生能源中收集能量的研究活动。具体来说，我们首先进行简要介绍，以了解智能纺织品在新兴能源危机、环境污染和公共健康背景下的重要性。接下来，我们根据智能纺织品收集生物机械能、体热能、生化能、太阳能以及混合形式能源的能力对其进行系统回顾。最后，我们对智能纺织品进行了批判性分析，并提出了对剩余挑战和未来方向的见解。通过全球的努力，本综述中详细阐述的化学和材料创新将推动智能纺织品的发展，并将很快彻底改变我们在物联网时代的生活。
多孔结构增强了无铅 - 无铅（BA0.85CA0.15）（ZR0.1TI0.9）的纵向压电系数和机电耦合系数O3
将孔隙度引入铁电陶瓷可以降低有效的介电常数，从而增强直接压电效应产生的开路电压和电能。然而，纵向压电系数的减小（D 33）随着孔隙率的增加，目前限制了可以使用的孔隙率范围。通过将排列的层状孔引入（Ba 0.85 Ca 0.15）（Zr 0.1 Ti 0.9）O 3中，本文在D 33中表现出与其密集的对应物相比，D 33中的22–41％增强。这种独特的高D 33和低介电常数的独特组合导致了明显改善的电压系数（G 33），功能收获（FOM 33）和机电耦合系数（k 2 33）。证明改进特性的基本机制被证明是多孔层状结构内的低缺陷浓度和高内极化场之间的协同作用。这项工作为与传感器，能量收割机和执行器相关的应用的多孔铁电剂设计提供了见解。
融合算法启用的电动汽车电池的电荷估计，考虑到极端温度
使用扩展的Kalman滤波器（EKF）来估计锂离子电池（LIBS）的电荷状态（SOC），系统的噪声协方差矩阵和能量收集器的观察声音大多是随机给出的，这使得无法优化噪声问题。这会导致SOC估计的准确性和稳定性较低。为解决这些问题，提出了一种基于长期短期记忆 - 自适应的无知的卡尔曼滤波器（LSTM – AUKF）融合的方法来提高估计Libs Soc的准确性和稳定性。首先，从混合脉冲功率表征（HPPC）实验数据中鉴定出Thevenin模型的离线参数。然后，为电源LIB构建了SOC估计窗口的LSTM结构，并且电池SOC训练网络是通过电池电流，电压，温度和历史数据实时预测的。最后，设计了估计权力液体SOC的AUKF算法，然后提出了融合策略。实验验证表明，用于估计研究窗口中LSTM -AUKF混合动力锂电池的均方根平方误差（RMSE），最大（最大）和平均绝对误差（MAE）分别为1.13、1.74和0.39％。与窗口LSTM网络相比，融合算法提高了SOC估计功率LIB的准确性和稳定性。
不断发展的柔性传感器、可穿戴和可植入技术，以实现 BodyNET，实现先进的医疗保健并提高生活质量
摘要 柔性电子技术的最新进展为设计各种可穿戴设备提供了良好的机会，可用于医疗监测、预防医学和机器人控制。可穿戴传感器正在进入数字健康时代，具有记录生命体征、生理信号、身体动力学和动态生物分子状态的强大功能。同时，从身体运动和周围环境中回收废能的能量收集器也受到了广泛关注，有望实现自供电或能量自主系统。在人体内部，植入式设备在监测关键生物医学和生理信息以及有效治疗慢性病方面也发挥着不可或缺的作用。此外，可穿戴机器人外骨骼已实现前所未有的辅助或增强人类运动能力的先进功能。这些技术和平台将融合在一起，形成 bodyNET：一个由可穿戴传感器、植入式设备和外骨骼组成的网络，用于改善医疗保健和健康结果。在本文中，我们简要回顾了柔性和可穿戴传感器的最新进展，并总结了基于压电和摩擦电纳米发电机的自供电可穿戴传感器的进展。我们还讨论了植入式设备和自供电神经调节系统，并介绍了下肢外骨骼的最新研究成果。最后，我们提出了未来趋势，即全面而强大的 bodyNET，以实现先进的医疗保健和增强的生活质量。
硅晶片中集成的双层金属螺线管 3D 用于动能收集器
摘要：研制了一种基于硅芯片的双层三维螺线管电磁动能收集器，可高效将低频（<100 Hz）振动能转化为电能。利用晶圆级微机电系统 (MEMS) 制造形成金属铸造模具，然后采用随后的铸造技术将熔融的 ZnAl 合金快速（几分钟内）填充到预先微加工的硅模中，在硅片中制作 300 匝螺线管线圈（内螺线管或外螺线管均为 150 匝），以便锯切成芯片。将圆柱形永磁体插入预蚀刻的通道中，以便在外部振动时滑动，该通道被螺线管包围。收集器芯片的尺寸小至 10.58 mm × 2.06 mm × 2.55 mm。螺线管的内阻约为 17.9 Ω。测得的最大峰峰值电压和平均功率输出分别为 120.4 mV 和 43.7 µ W 。电磁能量收集器的功率密度有很大的提高，为 786 µ W/cm 3 ，归一化功率密度为 98.3 µ W/cm 3 /g 。实验验证了电磁能量收集器能够通过步行、跑步和跳跃等各种人体运动来发电。晶圆级制造的芯片式螺线管电磁收集器在性能均匀、尺寸小和体积大的应用方面具有优势。