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STMicroelectronics的新型集成STM32WBA6无线微控制器
Cost-efficient and highly integrated embedded devices for emerging 2.4GHz wireless applications in smart home, health, factory, and agriculture Geneva, Switzerland, March 4, 2025 – STMicroelectronics (NYSE: STM), a global semiconductor leader serving customers across the spectrum of electronics applications, has announced the next generation of its STM32 power-efficient short-range无线微控制器（MCUS）简化将消费者和工业设备连接到物联网。新的STM32WBA6系列用于连接的智能设备，例如可穿戴医疗保健和健康保健和健康状况监测器，动物项圈，电子锁，远程天气传感器等。包装额外的内存和数字系统界面，同时保留了新的MCU可以处理新产品设计中的富裕功能。STM32WBA6 MCU还嵌入了SESIP3和PSA Level3可认证的安全资产，例如加密加速器，Trustzone®隔离，随机发电机和产品生命周期，这些资产将有助于ST客户对即将到来的RED和CRA法规实现Comprolycy。“稳健和标准化的无线连接对于物联网的成功至关重要。我们的新的STM32WBA6 MCU带来了更丰富的功能和更大的记忆，以解决智能家居，健康，工厂和农业中的高端应用程序。“我们的客户现在可以提高开发速度，以满足消费者和工业市场对新产品的需求，这些新产品提供了更多功能，并在尺寸降低和功率限制内提高了功能。”新的STM32WBA6微控制器中的无线子系统支持蓝牙，Zigbee，线程，物质和其他在2.4GHz频段中运行的协议，并允许同时使用多个协议进行通信。这是像智能桥梁这样的系统可以通过蓝牙与房主的移动应用程序通信，并通过网状网络（例如Zigbee）同时管理灯或恒温器。STM32WBA6系列还包含单协议变体，可简单，更具成本意识的应用。客户推荐：“广泛的硬件功能集，低功耗，高级网络安全性和出色的价格/性能使STM32WBA6设备非常适合我们高级车内驾驶员监控，事件跟踪和紧急呼叫解决方案。在广泛的生态系统和St的强大技术支持的帮助下，我们能够迅速启动原型开发并根据所有适用的行业要求获得资格。我们有望在第二季度2025年开始生产。”
无线自动实时水下声学定位系统
摘要：最近的声学遥测定位系统能够以几厘米至几米的规模重建生物体的位置和轨迹。但是，它们提出了几种后勤约束，包括接收器维护，校准程序和对实时数据的访问有限。我们在这里提出了一种基于到达的时间差异（TDOA）算法和全球移动（GSM）通信技术的新颖，易于人才，能量自我的水下定位系统，能够实时找到标记的海洋生物体。我们使用在鱼和底栖无脊椎动物中使用连续和编码标签的经验示例来说明该系统的应用。对操作系统的原位实验测试表现出与当前可用的声学定位系统相似的性能，全球定位误差为7.13±5.80 m（平均值±SD），三分之一的pINGS可以定位在远距离浮标的278 m内。尽管需要进行一些改进，但该原型的设计为自主，可以在各种环境（河流，湖泊和海洋）中从表面部署。事实证明，这对于实时监测各种物种（底栖和全骨）很有用。其实时属性可用于快速检测系统故障，优化部署设计或生态或保护应用。
审查学生活动监控系统
440009 2，3，4学生，电子和电信工程系KDKCE，Nandanvan Nagpur，马哈拉施特拉邦，440009摘要：在当前的技术进步时代，确保安全性和监视已成为头等大事。物联网（IoT）和机器人技术的集成为开发基于IoT的监视机器人铺平了道路，该机器人是一种有效，可靠且智能的安全系统。本文介绍了这种机器人的设计，实现和评估，突出了其各种功能。基于IoT的监视机器人配备了一系列传感器，包括超声波，运动，温度和湿度传感器，使其能够检测入侵，监测环境条件并在任何违规情况下提醒相关当局。该系统结合了Wi-Fi和Zigbee等无线通信协议，通过用户友好的Web界面和智能手机应用程序促进远程监视和控制。在现实生活中（例如房屋，办公室和公共场所）进行了测试和评估所提出的系统，证明了其增强安全性和监视工作的潜力。这项研究的发现有助于通过物联网和机器人技术的协同作用开发安全，自动化和相互联系的未来。关键字：机器人技术，监视，物联网。
双INFRAROSSI无线户外室外选举，具有宠物免疫和摄像机宠物功能，1051和Zeno Pro
检测器是带有集成摄像机的双重元素运动。当它检测到运动时，将警报信号和图像发送到控制中心。检测器配备了可配置的设置，可以根据周围环境进行调整，以避免误报并在外部提供最佳性能。
无线内部被动式Infrarossi检测器，具有PET免疫，1051和ZENO Pro 功能
UMET S.P.A.保留随时无需通知的任何时间更改设备的权利。 安装必须由合格的人员进行，并尊重与安装产品安装的电气材料相关的规则。UMET S.P.A.保留随时无需通知的任何时间更改设备的权利。安装必须由合格的人员进行，并尊重与安装产品安装的电气材料相关的规则。
一种非接触式多模式感应方法，用于建筑物解构中的物质评估和恢复
摘要：随着物质稀缺和环境问题的增长，重复使用和减少废物的关注是根据它们减少碳排放和促进零净建筑物的潜力而引起的。这项研究开发了一种创新的方法，该方法将多模式传感技术与机器学习结合在一起，以实现对现场建筑材料的无接触式评估，以重新使用潜力。通过整合热成像，红色，绿色和蓝色（RGB）相机以及深度传感器，系统可以分析材料条件并揭示现有建筑物内的隐藏几何形状。这种方法通过分析现有材料（包括其成分，历史和组件）来增强材料的理解。一项关于干墙解构的案例研究表明，这些技术可以有效地指导解构过程，并有可能大大降低材料成本和碳排放。这些发现突出了可行的场景，用于干墙再利用，并通过自动反馈和可视化切割线和紧固件位置来提高现有解构技术的见解。本研究表明，非接触式评估和自动解构方法在技术上是可行的，经济上有利的，并且在环境上是有益的。作为朝着查看和对现有建筑材料进行分类的新方法迈出的第一步，本研究为未来的研究奠定了基础，促进了可持续的建筑实践，以优化材料再利用并减少负面的环境影响。
无噪用的隐私权分散学习
分散的学习（DL）启用与服务器的协作学习，而无需培训数据，可以使用户的设备留下。但是，DL中共享的模型仍然可用于推断培训数据。传统的防御措施，例如差异隐私和安全汇总在有效地保护DL中的用户隐私方面缺乏牺牲模型效用或效率。我们介绍了Shatter，这是一种新颖的DL方法，其中节点可以创建虚拟节点（VN S）代表他们传播其完整模型的块。这通过（i）防止攻击者从其他节点收集完整模型，以及（ii）隐藏产生给定模型块的原始节点的身份。从理论上讲，我们证明了破碎的收敛性，并提供了正式的分析，揭示了与在节点之间交换完整模型相比，Shatter如何降低攻击的效力。我们评估了与现有DL算法，异质数据集的融合和攻击弹性，并与三个Standard隐私攻击进行评估。我们的评估表明，破碎不仅使这些隐私攻击在每个节点运行16个VN时不可行，而且与标准DL相比，对模型实用程序产生了积极影响。总而言之，Shatter在保持模型的效用和效率的同时，增强了DL的隐私。