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World File Search System低成本
针对个人智能设备的实用低成本故障注入攻击
摘要：传统上，故障攻击被认为是一种威胁模型，该模型假设被测设备由攻击者拥有。我们提出了该模型的变体。在我们的模型中，攻击者将故障注入电路集成到恶意的现场可更换单元 (FRU) 中，受害者随后将其放置在靠近自己设备的位置。包含 FRU 的设备示例包括路由器中的接口卡、手机中的触摸屏和传感器组件、打印机中的墨盒、健康传感器中的电池等。FRU 通常由售后维修技术人员安装，而无需正确验证其真实性，先前的研究表明，它们可以用作对智能设备的隐私和完整性进行各种攻击的载体。我们设计并实现了一种适合放置在恶意 FRU 内的低成本故障注入电路，并展示了如何通过组合硬件-软件方法使用它从特权系统进程中实际提取机密，即使攻击者软件应用程序仅具有用户级权限。我们的原型可以产生高效且可重复的攻击，尽管其成本比常用的故障注入分析实验室设置低几个数量级。这种威胁模型允许远程执行故障攻击，即使被测设备在受害者手中。结合纯软件故障攻击的最新进展，我们认为应该将对故障攻击的抵抗力内置到其他类型的设备中。
低成本、干梳状 EEG 电极与 ... 的集成
本文介绍了一种便捷快速的低成本、弹簧式干式脑电图 (EEG) 电极与研究级传感器盖的集成，以确保电极根据 5% 系统定位。在心理学和神经科学以外的领域，如工程学，对大脑活动的测量越来越感兴趣。人为错误通常是由于注意力不集中、无法完全理解后果或界面设计不足而发生的。需要有效的设计解决方案来结合和识别人类行为和各种类型的反应，以减轻人为错误。生理传感器可用于更好地评估哪种设计以最佳方式满足用户需求。几十年来，脑活动传感器已在脑机接口 (BCI) 社区中得到应用。EEG 是一种非常流行的模式，因为它具有非侵入性和高时间分辨率。先前的研究表明，在预测和分类任务中使用多模态测量比单模态测量具有更高的实验结果性能。因此，我们希望将 EEG 与现有的实验装置相结合，其中包括功能性近红外光谱 (fNIRS)。通过快速原型在设计-构建-测试的循环中开发了一种集成。与目前可用的低成本设备相比，所提出的设置增加了可用的电极位置，并构成了一种实用的低成本方法，用于将 EEG 测量与其他大脑活动传感器（如 fNIRS）相结合。通过两个任务对信号质量进行了概念验证测试，这两个任务显示 EEG 信号中容易检测到的变化：闭眼和眨眼。闭眼会增加 alpha 范围内的峰值幅度，一旦睁开眼睛，这种效果就会逆转。故意在特定间隔内眨眼会在信号中产生特征性眼电图 (EOG) 伪影。两种反应都与文献一致。所提出的解决方案旨在降低将 EEG 作为现有实验设置中的附加模式的障碍，从而提高实验结果的性能。关键词：EEG、fNIRS、原型设计、以人为本的设计、实验
SOEC 制造系统自动化，以低成本实现高产量
拟议的授予活动将在三个预算期 (BP) 内进行，BP 之间设有 Go/No Go 决策点。SOEC 生产线的授予管理和安装将在犹他州北盐湖城的 OxEon Energy 进行。质量验证和建模将在华盛顿州里奇兰的太平洋西北国家实验室进行。社区福利计划的支持将在犹他州凯斯维尔的犹他先进材料制造计划进行。质量评估将在科罗拉多州戈尔登的国家可再生能源实验室进行。项目规划和能源分析将在犹他州盐湖城的犹他大学进行。设施规划和设备组装的支持将在田纳西州纳什维尔的 JR Automation 进行。生命周期分析将在佛罗里达州塔拉哈西的佛罗里达农工大学和佐治亚州亚特兰大的佐治亚理工学院进行。技术经济分析将在新墨西哥州阿尔伯克基的新墨西哥大学进行。
开发用于研究和教育的低成本水下机器人
水下机器人被用作水下观察的一种手段。自1960年代以来，已经研究了水下机器人的研发[1]。最近，水下机器人被称为水下无人机，并传播到社会。在使用水下机器人作为水下地质和生物学调查等的工具时，使用市售的水下机器人是有益的。但是，当水下机器人是研发或教育的主题时，机器人所需的规格因目的而异。因此，有必要独立开发机器人。水下机器人有各种尺寸，从大到小，并且根据目的[2]，[3]进行了研发。也有用于教育的水下机器人[4]。
制造可持续的低成本反应堆来治疗家庭废水
许多医疗状况需要及时治疗，以防止威胁生命的并发症或死亡，从而使急性疾病的早期和准确检测至关重要。传统的诊断方法，例如体格检查，实验室测试和成像程序，已被广泛使用数十年。但是，这些方法可能是耗时的，资源密集的，并且非常依赖医疗保健提供者。在许多情况下，只能在早期或潜在阶段发现疾病，或者完全没有注意到疾病。人工智能（AI）为这些传统方法提供了令人兴奋的替代方法，从而为诊断带来了速度和准确性。AI利用复杂的算法，机器学习和广泛的数据集来分析来自患者记录，图像和遗传数据等各种来源的医疗信息。此功能使医疗保健专业人员能够快速，准确地诊断疾病。AI擅长识别人类医生可能无法观察的模式和相关性，为早期疾病检测和知情决策提供了机会。AI有可能通过以空前的规模处理和解释大型数据集来改变医疗保健，远远超出了传统方法的范围。机器学习模型通过检测微妙的模式，关系和医疗数据趋势来增强AI的诊断准确性。这些模型通过接触新数据，不断地学习和改进，从而确保动态和越来越有效的性能。AI的应用通过提供快速，精确和可扩展的解决方案来解决传统诊断的局限性。例如，基于AI的成像系统可以准确识别X射线，MRI或CT扫描中的异常，即使在最早的阶段也可以诊断疾病。此外，AI可以分析基因组数据以预测患者对疾病的易感性，发现常规方法可能会错过的威胁。通过提供基于证据的决策支持工具，AI减轻了医疗保健专业人员的负担，并增强了他们的决策能力。这些工具提供了复杂数据的见解，加速诊断过程并通过准确和个性化的治疗建议提高护理质量。它使医疗保健系统能够提供更好的患者结果和更有效的服务提供。AI的动态学习能力，结合了其早期检测和个性化护理的潜力，彻底改变了医疗保健专业人员对诊断的方式。这种变革性技术正在重塑
可重新填充的墨水罐打印机，带有低成本墨水瓶
*2文档打印速度是默认单纯模式的Office类别测试ESAT（Word，Excel，PDF）的平均值，ISO/IEC 24734。照片打印速度基于使用ISO/JIS-SCID N2在Photo Paper Plus Plossy II上的默认设置，并且不考虑主机计算机上的数据处理时间。打印速度可能会因系统配置，接口，软件，文档复杂性，打印模式，页面覆盖，使用的纸张类型等而有所不同。
低成本，可扩展的网格存储以实现能量目标
小组将讨论热量储能的最新创新，以及它们很重要的原因，尤其是在2022年《降低通货膨胀法》中包含的新投资税收抵免中。该会议将涵盖热电池与电网相互作用的方式，它们如何提供负担得起的解决方案以实现能源目标，以及最终用户的经济和减少碳还原利益。
设计和制造低成本，肌腱驱动的软机器人
软机器人是在其机械结构中包含符合符合性组件的机器人[6]。近年来，这些系统在不同学科的研究人员中引起了极大的兴趣，因为它们在食品工业，机器人手术，人类机器人相互作用以及探索危险和非结构化环境等领域的潜力[6，7]。这些系统中的大多数受自然的启发，例如，在[16，17]中开发的机器人 - 在动物和其他生物中罕见的僵化行为。说明性的例子是大象树干，海星尸体，变色龙尾巴和章鱼臂。软机器人的一些特定功能是他们执行任务的潜在效率（以其合规性的性质）以及适应非预期的环境变化的能力。尽管这些特性很吸引人，但它们尚未在当前应用中发挥全部潜力，因为软机器人技术仍然是一个相对较新的领域，涉及刚刚建立的刚性机器人的理论和方法[19]。仍然处于范围内的软机器人技术的一些基本方面是对这些系统的设计，驱动方法，建模和控制[7，19]。本文介绍了几种低成本，肌腱驱动的软机器人设计。这项工作的总体目的是通过提供可访问的原型设计来帮助弥合当前差距，这些设计可用于教育和
朝着低成本单光子摄像机迈向3D视觉
我们提出了一种基于微型，能量，低成本的单光子凸轮的测量值来重建任意兰伯特对象的3D形状的方法。这些摄像机作为时间解析的图像传感器运行，用非常快速的脉冲脉冲融合了光，并记录了该脉冲的形状，因为它以高时间分辨率从场景中返回。我们提出了模拟此图像形成过程的建模，解释其非理想性，并适应神经渲染以从一组具有已知姿势的空间分布的传感器中重建3D几何形状。我们表明，我们的方法可以从模拟数据中成功恢复复杂的3D形状。我们利用商品代理传感器的测量结果来证明实际捕获的3D对象重建。我们的工作在基于图像的建模和活动范围扫描之间建立了连接，并通过单光子摄像机朝着3D视觉提供了一步。我们的项目网页位于https://cpsiff.github.io/ toug_3d_vision/。