XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System于物
毫米级、大面积均匀半导体器件分层，用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、P
毫米级、大面积均匀半导体器件分层用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、Paul Fischione EA Fischione Instruments，Export，宾夕法尼亚州，美国* 通讯作者：p_nowakowski@fischione.com 不断发展的微电子设备设计越来越复杂、越来越紧凑和越来越小。这些设计可能包括越来越多的层、三维 (3D) 垂直堆叠、气隙和不同的材料成分。大批量半导体器件制造需要强大的质量控制和故障分析过程。过去几十年来，已经开发出了许多故障分析技术，包括非破坏性和破坏性技术 [1-3]。一种非常流行的技术是器件分层，即从上到下控制地去除器件层。通过这种技术获得的信息可以支持质量控制、故障分析工作、成品和工艺改进数据以及逆向工程。
对基于物理的电池模型的全面综述，并比较各种化学的不同物理模型
从消费电子到电动汽车，电池在各个领域的重要性越来越重要，强调了精确电池模型的关键必要性。本评论描述了电池模型的四个主要类别：经验，等效电路，数据驱动和基于物理的模型。像Nernst和Shepherd模型这样的经验模型提供了简单性，但缺乏精确度。等效电路模型在简单性和准确性之间取得了平衡，尽管有验证约束。数据驱动的方法利用机器学习来准确预测电池性能，但需要高质量的数据集。基于物理学的模型集成了基本的电化学过程，以详细理解，尽管计算复杂性增强。比较分析以锂离子电池为重点，揭示了计算效率和准确性之间的权衡。具有电解质动力学的单个粒子模型及其扩展单粒子模型作为有效的选项出现，带有电解质动力学的单个粒子模型显示出有希望的精度，类似于单个粒子模型。此外，在不同的电池化学分子上进行比较，公布了不同水平的建模精度。本文比较了跨化学的不同电化学建模技术和辨别最佳方法。是电池建模技术之一的电化学模型，已在本研究中进行了详细研究和研究，并为文献提供了有关化学模型如何与哪种电化学模型一起使用的文献。此外，这项研究在Pybamm中使用优化技术有助于现有的铁磷酸锂化学建模。综合提供了对各种建模方法的见解及其对电池研究和开发的影响，从而指导未来的调查，以针对特定应用的更量身定制的建模策略。
用于物理人体型操纵器合作的硬件式模拟器
摘要 - 本文介绍了与空中操纵器合作的硬件模拟器。模拟器为用户提供了适用于人冲水器交互活动的逼真的触觉反馈。测量硬件界面和Human/环境之间交换的力，并提供给动态模拟的空中操纵器。反过来，模拟的空中平台将其位置反馈到硬件，从而使人类能够感觉到并评估相互作用的效果。除了人冲洗操作器的合作外，模拟器还提供了发展和测试空中操纵中的自主控制策略。因此，对拟议系统的有效性以及两个案例研究进行了评估：一个协作任务，其中人类操作员将工具附加到机器人最终效用器和一个自动鸟分流器的安装任务。
基于物联网的电池管理系统
摘要：在我们迅速发展的技术环境中，是对储能系统的有效且智能的管理至关重要的。该项目推出了现代电池管理系统模块，以优化性能，确保安全性并促进可充电电池的可持续性。利用尖端技术，例如微控制器和物联网（IoT）。可再生能源的整合以及对便携式电子设备的需求不断增长，导致人们对有效的储能解决方案的需求不断增长。该项目介绍了使用Arduino微控制器和物联网的BMS。BMS是本文中引入的，用于在充电和放电过程中连续监视和分析电池温度。BMS包括框图和使用诸如库仑计数的方法，用于估算的状态和CCCV，以进行健康评估状态。数据，包括电池状态，温度和电压，自动存储在物联网平台上的内容上，可以进行彻底的电池分析和及时的发行解决方案。关键字：存储系统，电池管理系统（BMS），物联网（IoT），电池温度监控，充电状态（SOC），健康状况（SOH），充电和排放。I.在迫在眉睫的未来中引入，电动汽车将是运输的主要形式。基于锂的可充电电池将被广泛使用。这些电池组将需要管理和不断监控，以保持电动汽车的安全性，可靠性和效率。电池管理系统（BMS）包括：（1）电池级别监控系统（2）最佳充电算法和单元/热平衡电路。电压，电流和温度测量值用于估计电池系统的所有关键状态和参数，例如电池阻抗和容量，健康状况，充电状态以及剩余的使用寿命。电动汽车中的电池（EV）由于化学反应而随着时间的推移而降低，从而降低了其能量存储能力。减轻降解，控制充电和排放曲线，尤其是在不同条件下的降解。电池寿命还受温度波动和频繁的高电荷/放电周期等因素的影响。尽管偶尔会引起安全问题，但设计具有安全功能和自动截止的精心设计的EV系统通常是安全的。可以覆盖各种电池类型并提供全面保护的灵活的电池管理系统（BMS）已成为最近电动汽车开发的重点。充电状态是安全电池充电和放电的关键参数。它代表电池相对于其额定容量的电流容量。SOC有助于管理电压，电流，温度和其他与电池相关的数据。准确的SOC计算可防止过度充电和过滤，这可能会损坏电池。此外，储能解决方案的安全性和可持续性是最重要的关注点，尤其是在电动汽车，可再生能源网和便携式电子小工具等应用中。II。 文学评论T. Sirisha等。II。文学评论T. Sirisha等。在[1]中讨论电池对电动汽车的重要性的重要性，并引入了电池管理系统（BMS），以帮助确保电池系统的安全性和最佳性能。BMS旨在始终监视电池，并在充电和放电期间测量每个电池电池的温度。使用库仑计数法实施了电荷状态（SOC）估计，并且使用CCCV确定电池的健康状况（SOH）。该论文还讨论了物联网在“ Thing Thing of Things Speak”上自动存储电池，温度和电压数据的使用。作者强调了对电池进行彻底调查以快速解决可能出现的任何问题的重要性。总体而言，该论文提供了
基于物联网的无线监视机器人
2，3，4，5学生，计算机工程，辛哈加德工程学院，康德瓦，浦那，马哈拉斯特拉邦，印度摘要：在自动驾驶汽车技术的快速发展中，确保道路安全仍然是最重要的挑战。有效检测车道和潜在危害，包括断路器和坑洼，对于安全的自动驾驶至关重要。在这项研究中，我们使用Yolov4 Tiny（一种最先进的对象检测算法和计算机视觉技术）介绍了创新的车道，断路器和坑洼检测系统（LSPDS）。我们的系统集成了计算机视觉和机器学习技术，以分析道路状况。通过采用相机传感器，我们捕获了道路场景并应用图像处理算法以识别车道，速度断路器和坑洼。此外，该系统还将壁垒合并用于用户身份验证和SMS服务以实时警报。Yolov4 Tiny用于在捕获的图像中准确检测和分类这些特征，从而增强了自动驾驶汽车的感知能力。这项研究通过同时解决车道检测，快速检测和坑洼检测来有助于提高自动驾驶系统的道路安全性。关键字：道路安全，速度断路器，坑洼，车道检测，Yolov4 Tiny，CNN，计算机视觉。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA
基于物联网的水下机器人技术用于水产养殖中的水质监测：调查
水质对于依赖海洋资源的海洋生态系统，人类福祉和经济体的健康至关重要。尤其是关于核污染的挑战，诸如Tritium of tritium的同位素是杰出威胁[19，21]。本文调查了水下机器人系统的新兴应用，并由物联网（IoT）技术的基础，在水产养殖中。重点是它们进行连续水质监测的潜力，在促进与研究人员的富裕数据相互作用的同时，采用可持续检测方法。近年来，人们见证了通常称为自动水下车辆（AUV）的水下机器人的激增[23，13]，重新操作的车辆（ROVS）[1] [1]，当在水面上，在水面，Au au自主的表面车辆（ASVS）（ASVS）[24] [24] [24] - 进行水质评估。配备了一系列传感器，这些不足的机器人具有监视各种环境（无论是海洋，河流还是湖泊）的水质指标的能力。
