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基于 LoRa 通信的鸡蛋孵化器温度监测与控制原型
摘要 家禽业在生产雏鸡 (DOC) 时遇到问题。家禽业通常使用孵化器生产 DOC。孵化器必须具有高精度的机器内部环境温度读取能力。孵化器内部的温度环境需要保持在 36°C - 40°C 范围内。另一方面，孵化场和鸡舍通常不在一个地方。家禽业需要应用技术来解决这个问题。这个问题可以通过使用物联网来解决。但是物联网的成本非常高。本研究旨在利用低成本通信技术实现对孵化器原型内部温度的监测和控制。研究结果表明，当读取的温度分别为 36°C、37°C、38°C、39°C 和 40°C 时，控制系统可以将孵化器原型温度保持在最佳范围内，精度分别为 99.63%、99.83%、99.97%、99.64% 和 99.37%。本研究实施了用于监测系统的长距离 (LoRa) 技术。与物联网技术不同，点对点 LoRa 通信不需要付费即可进行通信，但仍可提供广域通信。根据研究结果，点对点 LoRa 通信在 50m、100m、150m、200m、250m 和 300m 范围内发送温度数据时性能良好，平均接收信号强度 (RSSI) 也较高。本研究可以得出结论，所提出的鸡蛋孵化器可以将温度保持在最佳范围内。所提出的孵化器还可以正确通信以发送数据温度以监测温度。
使用原型量子计算机模拟磁分子的静态和动态特性
摘要：磁分子是研究特殊量子机械现象的典型系统。因此，由于系统尺寸的指数增加，模拟其静态和动力学行为对于经典计算机来说本质上很难。量子计算机通过提供适合描述这些磁系统的固有量子平台来解决此问题。在这里，我们表明，基于超导端子的原型量子计算机，都可以在原型量子计算机上模拟磁性分子的基态性能和自旋动力学。特别是我们研究了小型的抗铁磁性旋转链和环，这是这些开拓设备的理想测试床。我们使用各种量子本质量算法来确定基态波功能，并用靶向的ansatzes填充了所研究模型的自旋对称性。通过计算动力学相关函数来模拟相干自旋动力学，这是提取许多实验可访问属性（例如无弹性中子中子横截面）的重要成分。
无驾驶员自动太阳能电动汽车原型带有传感器控制
摘要：已经设计了一辆太阳能电动汽车，以创建现代的运输发展。它使用可再生能源（例如阳光），直到大气的存在以及能源节省的未来并减少碳排放量，它才会结束，因此它有助于防止全球变暖。它具有太阳能PV电池的特征，它吸收了阳光并为这些原型的电池充电，当阳光出现时，它会使用阳光进行行驶并为电池充电，当不存在阳光时，车辆仍然在电池的帮助下移动。电池可以在太阳能光伏的帮助下或借助电力为两种方式充电。如果没有太阳能光伏和电池充电，则它使用适应性的跳线与充电站连接并充电电池。它具有另一个功能传感器和接收器，它是使用传感器和接收器直接获取指令的，因此它是完全加密的系统，可连接用户和原型，而不会受到任何第三方应用程序的干扰。关键字：齿轮电机，接收器，传感器，太阳能光伏电池，锂电池，车轮。I.简介太阳能电动汽车完全在直接的太阳能下运行。它使用太阳能PV电池，也称为光伏电池，将阳光转化为电。它包含太阳能通信或控制或该原型的其他功能。它的运输方式并不那么多，但将来是人民的主要运输方式。这辆车的重量过多。但是，在将来的充电站安装了一样多，就像加油站一样，人们拒绝使用燃烧车，然后切换到环保该原型。该车辆的重量轻（1000千克-1400千克），并且远距离使用有限的功率，因此该车辆优于燃烧车。与燃烧车相比，这款车辆的噪音较小。2013年在荷兰推出的第一辆太阳能汽车Stella。它可以传播890公里的阳光。平均驾驶超过300公里的家庭这个原型是最具成本效益的最具成本效益，然后仅在当今日期内燃烧车辆。因此，毫无疑问，这是运输的未来，现在甚至将赛车安装为太阳能赛车。因为太阳能电动汽车系统可以安装2-3个小时。现在，Various Company即使现在几天都在公开公开场所进行高效的太阳能汽车，此类公司的示例是Aptera Motors是美国公司和Sono Motors的Derman Company。主要有三个缺点
LaMPost：针对患有阅读障碍的成年人的人工智能辅助电子邮件写作原型的设计和评估
图 3. 建议可能的更改功能。用户可以选择一段文本 (1)，然后单击“建议如何重写”(2)。右侧面板中将显示 AI 提出的几条更改该段落的建议 (3)。用户可以选择退出操作并自行重写文本 (4)，也可以选择让个别建议“大声朗读”、丢弃或用作“重写我的选择”功能的提示 (5)。
用于清洁沾满油污的海滩鹅卵石的岩石清洗机原型的开发和测试
本研究使用了以下海滩沉积物和碳氢化合物类型：沉积物混合物、砾石、原油卵石、老化原油和乳化原油以及重质燃料油 A，油含量为 0.25% 至 2.0%（按质量计）。这项研究证明了原型有效清理受污染海滩沉积物的能力。清理过的海滩沉积物中含有 0.00% 到 0.02% 的碳氢化合物。除重质燃料油 A 外，冷水清洗适用于大多数碳氢化合物/沉积物组合。重质燃料油 A/沉积物组合需要热水清洗，并且通常需要第二次经过岩石清洗机。该原型的产品流速已超过 16 吨/小时。
类似大脑的前馈和循环网络组件的组合实现了原型提取和
摘要：联想记忆一直是大规模循环新皮质网络执行计算的主要候选对象。实现联想记忆的吸引子网络为许多认知现象提供了机械解释。然而，吸引子记忆模型通常使用正交或随机模式进行训练，以避免记忆之间的干扰，这使得它们不适用于自然发生的复杂相关刺激，如图像。我们通过将循环吸引子网络与使用无监督赫布-贝叶斯学习规则学习分布式表示的前馈网络相结合来解决这个问题。由此产生的网络模型结合了许多已知的生物学特性：无监督学习、赫布可塑性、稀疏分布式激活、稀疏连接、柱状和层状皮质结构等。我们评估了前馈和循环网络组件在 MNIST 手写数字数据集上的复杂模式识别任务中的协同效应。我们证明了循环吸引子组件在前馈驱动的内部（隐藏）表示上进行训练时实现了联想记忆。联想记忆还被证明可以从训练数据中提取原型，并使表示对严重失真的输入具有鲁棒性。我们认为，从机器学习的角度来看，所提出的前馈和循环计算集成的几个方面特别有吸引力。
用于可解释的多变量时间序列分类的多模态原型学习
多变量时间序列分类问题在生物学和金融等多个领域越来越普遍和复杂。虽然深度学习方法是解决这些问题的有效工具，但它们往往缺乏可解释性。在这项工作中，我们提出了一种用于多变量时间序列分类的新型模块化原型学习框架。在我们框架的第一阶段，编码器独立地从每个变量中提取特征。原型层在生成的特征空间中识别单变量原型。我们框架的下一阶段根据多变量时间序列样本点与这些单变量原型的相似性来表示它们。这会产生一种固有可解释的多变量模式表示，原型学习应用于提取代表性示例，即多变量原型。因此，我们的框架能够明确识别各个变量中的信息模式以及变量之间的关系。我们在具有嵌入模式的模拟数据集以及真实的人类活动识别问题上验证了我们的框架。我们的框架在这些任务上实现了与现有时间序列分类方法相当或更优异的分类性能。在模拟数据集上，我们发现我们的模型返回与嵌入模式一致的解释。此外，在活动识别数据集上学习到的解释与领域知识一致。
新型的脑疾病指数原型在Covid-19期间通过远程医疗培训改进了
大脑健康是一个比心理健康作为一种概念更具政策性的概念，“心理健康”一词被广泛使用，但术语相当有限，专注于情感福祉。迄今为止，“心理健康”一词未能捕获“思维”的广泛方面以及其他精神能力和维度的相互依存关系。“大脑健康”一词不太熟悉，但由于多种原因，我们认为，对于公共卫生政策行动而言，更有用。首先，精神健康一词不能解决认知能力或“认知资本”，即人群的总体认知能力。这至关重要，因为已经证明，更大的认知资本可以预测更高水平的身体和心理健康水平[例如，（3）]。一个国家的认知资本对于其经济繁荣也至关重要，因为它使人口能够在面对经济冲击，快速的技术变革和环境挑战的情况下更加熟练，适应性地转移（4，5）。缺乏或减少这种灵活的心态会导致经济和社会恶化，这会使精神和身体健康恶化（6）。第二个原因是，大脑健康比心理健康更具政策性为一种概念，它涵盖了预计是世界面临的最大健康挑战之一，这特别影响了低收入和中等收入国家（7）。这一健康挑战是痴呆症的螺旋式流行，与世界所有国家的老年人的加速比例相关，其次是预期寿命的延长（8）。此外，幸福感受损与痴呆有关，但由于忽略了相互关系，因此在治疗方面经常被忽略（9）。心理健康作为一个概念并不会对这一巨大的健康挑战产生政策影响，如果不检查，将淹没卫生提供者和服务的资源和领域。大脑健康是“准备好烤箱的”，作为一个要测试的概念，对政策具有明显的影响，其中一些我们将在本文中描述。
用于双向脑机接口 (BD-BCI) 的完全植入式电荷平衡人工感官刺激器原型
Biopac 摘要 — 用于恢复运动和感觉的双向脑机接口 (BD-BCI) 必须实现同时记录和解码来自大脑的运动命令以及通过体感反馈刺激大脑。之前，我们开发并验证了一种用于运动解码的完全植入式 BCI 系统的台式原型。在这里，原型人工感觉刺激器被集成到台式系统中，以开发完全植入式 BD-BCI 的原型。人工感觉刺激器采用基于脉冲宽度调制的主动电荷平衡机制，以确保对长期接口电极的安全刺激，防止损伤脑组织和电极。在幻影脑组织中测试了 BD-BCI 系统的主动电荷平衡的可行性。通过电荷平衡，可以明显去除电极上的残留电荷。这是迈向完全植入式 BD-BCI 系统的关键里程碑。