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基于STM32微控制器的高精度激光测距
在电子工程的工业和研究领域，距离信息被视为关键测量之一 [1]。为了获得准确可靠的距离数据，具有测距能力的设备现在广泛应用于军事和工业领域，包括红外 (IR) 和超声波测距仪。然而，使用这些传统的测距系统会出现许多准确性问题，因为它们对周围环境非常敏感，特别是当暴露于非结构化和不可预测的物理环境（灰尘、温度、烟雾）或结构混乱的环境（瓦砾、碎片等）时 [2]。因此，提出了一种更可靠的测距方法。激光二极管发射高度定向的光束，具有体积小、亮度高、颜色纯、能量密度高和效率高的优点 [3][4]。最重要的是，激光测距系统不易受到环境影响，因为可以通过测量反射和散射回波信号的时间间隔、频率变化和光束方向来获得目标的距离和方向。使用激光测距方法的测量误差仅为其他光学测距仪的五分之一到百分之一 [5]。相位激光测距法因其高精度而受到广泛欢迎，然而其应用问题也不容忽视，观测到在频率漂移、噪声、大气折射等影响下，可能由于相位折叠或相位模糊而出现接近零步进误差[6]。Barreto 等人采用了三角测量激光测距法，但其灵敏度要求严格且功耗高[7]。本文研制了一种微型、便携、低功耗的激光测距系统，具有两种测量模式：高精度模式和长距离模式。本文研制了一种微型便携式激光测距系统，具有两种测量模式：高精度模式和长距离模式。该系统基于 VL53L0X 飞行时间激光测距传感器和 STM32F407 微控制器 [8]。
Dataman条形码系统D-Tech扫描仪数组
哪种条形码阅读器最适合您的需求？让我们看看是否可以提供帮助。重要： - 如果您需要选择性扫描条形码在紧密分组的列表或条形码列上打印的条形码，则应使用最适合此任务的条形码读取器。D-Tech型号DB-6080; DB-9610和DB-6213便携式最适合这项工作。始终使用合适的工具来工作。用于通用库的使用，条形码读取器通常分为两类： - a）基本贷款和回报台的返回。也请参见D-Tech DB-6510。b）能够在实时模式或批处理模式下用于库存的能力。c）以上两个。属于（a）类的基本条形码读取器应该是健壮的，但不需要昂贵或便携。在许多情况下，使用USB电缆直接连接到计算机的条形码读取器就足够了。非常好的选择：-1D/2D D-D-TECH型号DB-6210，价格$ 180.00加上GST。。扫描仪显示在提供的“无提架子”中，如果需要，可以轻松将其抬出并独立于支架上。模型DB-6210结合了操作员可以选择使用的IR自动触发功能。对于那些患有“腕管综合症”的用户而言，无需降低扳机而无需降低扳机的能力尤其是个好消息，即是否使用扫描仪，是否使用扫描仪，这也可以是年轻的学生友好的。DB-6210可以读取QR代码吗？答案： - 是“免费”有时称为“演示模式”，这意味着DB-6210可以保留在看台上，并自动读取呈现给它的条形码。
心率变异性指数语言知识的测量
在过去的几十年中，人们一直致力于开发能够利用不可直接观察到的认知方面的方法。这包括很大程度上在无意识的情况下发展起来的语言知识和技能，因此可能难以或无法表达。基于语言认知和神经系统之间的关系，我们研究心率变异性 (HRV)（一种指示自主神经系统活动的心血管测量指标）是否可用于评估隐性语言知识。我们测试了 HRV 检测个人是否拥有语法知识的潜力，并探索了心血管反应的敏感度。41 名健康的英国英语成年人听了 40 个英语语音样本，其中一半包含语法错误。Thought Tech nology 的 5 通道 ProComp 5 编码器通过连接到非惯用手的中指的 BVP-Flex/Pro 传感器跟踪心率，速率为每秒 2048 个样本。广义加性混合效应模型证实了心血管对语法违规的反应：在对包含错误的刺激作出反应时，以 NN50 为指标的 HRV 显著降低，这在统计学上是显著的。心血管反应反映了语言违规的程度，NN50 随着错误数量的增加而线性下降，直到达到一定水平，之后 HRV 保持不变。这一观察结果使人们聚焦于生理和认知之间错综复杂的关系的新维度。能够使用高度便携和非侵入性技术进行语言刺激也为评估来自不同人群的个人在其自然环境和真实交流情境中的语言知识创造了令人兴奋的可能性。
超级电容器纤维素/碳纳米管复合柔性电极研究进展
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es8d588 纤维素/碳纳米管复合柔性电极在超级电容器中的研究进展 孙哲1 齐厚娟1 陈曼慧1 郭斯通1 黄占华1,* Srihari Maganti2 Vignesh Murugadoss3 黄米娜2,3 郭占虎2,* 摘要 如今，对可穿戴、便携、可折叠的小型电子产品和人机交互界面设备的需求日益增加。因此，超级电容器由于其能量/功率密度高、充放电过程快、循环寿命长等优点，作为储能装置得到了广泛的研究。其中柔性电极材料是提升超级电容器性能的关键成分。纤维素作为一种天然柔性材料，具有成本低、来源广泛、可再生、机械性能强等特点，被用作电极的柔性基底或模板。为了提高纤维素基柔性电极的导电性和优异的电化学性能，将具有高导电性、良好的热稳定性和化学稳定性以及独特内部结构的碳纳米管（CNT）集成到纤维素基柔性电极中，制备出具有高能量/功率密度和长循环寿命性能的柔性超级电容器用纤维素/CNT基柔性电极。本文主要针对纤维素/CNT进行综述，着重总结了用于超级电容器的纤维素/CNT基复合柔性电极的组成、制备和机理，并讨论了纤维素/CNT基复合柔性电极目前面临的挑战和前景。
ALFA 推出新款经济实惠的便携式披萨烤箱，采用 HEAT GENIUS 技术和意大利设计
意大利罗马，2023 年 1 月 31 日——户外披萨烤箱创新者 Alfa 推出了迄今为止最便携、最实惠的烤箱——新款燃气 Moderno Portable，消费者可以以 Alfa 有史以来最低的价格（仅 1,299 美元（建议零售价））制作披萨店披萨。新款 Moderno 便携式披萨烤箱重量仅为 77 磅，非常适合在后院使用，但也可以带到朋友家、湖边别墅、聚会或人们聚集的任何地方享用正宗的意大利披萨。与所有 Alfa 披萨烤箱一样，新款 Moderno Portable 在意大利手工制作，采用 Alfa 独有的 Heat Genius 技术，可确保燃油效率和入门级披萨烤箱无法提供的卓越烹饪性能。Moderno Portable 可以在短短 90 秒内烹制出那不勒斯风格的披萨，最高温度为 950 华氏度。烤箱配有一个盖子，可以保护烤箱免受天气影响，并且由于有两个侧把手，它可以变成一个方便的携带包。要了解有关 Moderno 便携式烤箱的更多信息，请访问：https://www.alfaforni.com/en/product/moderno-portable/ 与此同时，Alfa 还推出了一系列高品质、意大利制造的披萨烤箱——大胆重新设计其屡获殊荣的烤箱，融合了优雅的意大利技术和设计。借助 Alfa 提供的混合套件，您可以决定在燃气型号中用木材烹饪披萨和其他食物，选择使用哪种燃料（木材或天然气）来最好地烹饪您的饭菜。Alfa 的新款后院披萨烤箱分为 Moderno、Classico 和 Futuro 三个层级，包括：
使用用户友好型、可穿戴的基于 EMG 的神经接口解码偏瘫慢性中风幸存者的手部和手腕运动意图
€ 这些作者的贡献相同。 * 通讯作者：meyerse@battelle.org 摘要：几十年来，假肢和矫形器一直被认为是恢复中风患者手部功能和独立性的潜在手段。然而，75% 的中风幸存者、护理人员和医疗保健专业人员 (HCP) 认为当前的做法还不够，特别指出上肢是需要创新的领域，以开发适用于中风人群的高度可用的假肢/矫形器。控制上肢技术的一种有前途的方法是从表面肌电图 (EMG) 活动中非侵入性地推断运动意图。虽然这种方法在文献中引起了广泛关注，但现有技术通常仅限于研究环境，难以满足所述的用户需求。为了解决这些限制，我们开发了 NeuroLife ® EMG 系统，它由一个可穿戴的前臂套组成，其中嵌入了 150 个电极以及相关的硬件和软件来记录和解码表面肌电图。在这里，我们展示了对 12 种功能性手部、腕部和前臂运动的准确解码，包括来自中风后不同程度慢性损伤的参与者的多种抓握类型，总体准确率为 77.1±5.6%。重要的是，我们展示了以 85.4±6.4% 的准确率解码严重手部损伤患者的 3 种基本运动子集的能力，凸显了其作为辅助技术控制机制的潜力。测试该系统的中风幸存者的反馈表明，袖套的设计满足了各种用户需求，包括舒适、便携和轻便。袖套的外形尺寸使其可以在家中使用，无需专业技术人员，并且可以佩戴数小时而不会感到不适。总而言之，NeuroLife EMG 系统代表了一种平台技术，用于记录和解码高清 EMG，最终以符合用户需求的外形尺寸实时控制辅助设备。
用于出血性中风检测和成像的颅内涡流阻尼传感器：台式实验的可行性
目的 据估计，约 10% 的中风患者会发生自发性脑内出血，且相关死亡率很高。可快速无创检测出血性中风的便携式诊断技术可避免不必要的患者护理延误，并有助于快速对缺血性中风和出血性中风患者进行分类。因此，作者旨在开发一种快速便携式涡流阻尼 (ECD) 出血性中风传感器，用于现场诊断出血性中风。方法 构建了一种具有微特斯拉级磁场强度的三线圈 ECD 传感器。开发了 16 个与活体脑组织电特性相同的明胶脑模型，并将其放置在幻影头骨复制品内，将盐水稀释至血液电导率并放置在脑内以模拟出血。ECD 传感器用于检测台式模型上的模拟出血。数据被保存并绘制为过滤热图以表示病变位置。进行扫描的人员不知道出血位置，传感器围绕头骨模型切向旋转以定位血液。数据还用于使用 MATLAB 软件创建热图图像。结果该传感器便携（最大直径 11.4 厘米）、紧凑，制造成本约为 100 美元。扫描时间为 2.43 分钟，病变的热图图像几乎实时生成。ECD 传感器在所有（n = 16）台式实验中准确预测了模拟出血的位置，并具有出色的空间分辨率。结论台式实验证明了 ECD 传感器用于快速颅内出血性中风诊断的概念验证。未来有必要对活体人类参与者进行研究，以充分确定从本研究中得出的可行性结果。
前瞻性盲法评估 Thermalytix（一种人工智能增强型乳腺热成像软件）与放射科医生解释的乳房 X 光检查结果的相关性：赞比亚一项探索性研究的结果
背景：虽然乳房 X 线摄影通常用于乳腺癌检测，但在资源受限的国家广泛实施这一技术具有挑战性。基于人工智能的 Thermalytix 是一种低成本、便携、无辐射的自动化测试，可用于检测所有年龄段的女性乳腺癌。尽管在印度使用，但 Thermalytix 的有效性尚未在非洲人群中进行过测试。目标：在赞比亚三级护理人群中评估 Thermalytix 输出与放射科医生报告的乳房 X 线摄影的一致性和相关系数。方法：2023 年 10 月，卢萨卡 Maina Soko 军事医院对 169 名女性进行了 Thermalytix 和标准乳房 X 线摄影评估。Thermalytix 使用先进的机器学习算法来解释乳房热扫描并生成一个定量分数，表明恶性肿瘤的可能性。所有女性都接受了这两项测试，结果都是盲测的。随后计算了 Thermalytix 输出与放射科医生解释的乳房 X 线摄影的 BIRAD 评分之间的 Spearman 相关系数和一致性水平。结果：本报告分析了 144 名数据完整的女性，平均年龄为 50 岁（53.5% 为绝经后，65.3% 为无症状）。6 名女性被评估为乳房 X 线摄影阳性，138 名被评估为乳房 X 线摄影阴性；其中，使用 Spearman 等级相关检验，Thermalytix 与乳房 X 线摄影之间的相关性为 0.9 [非常强]，使用美国 FDA 推荐的一致性检验，阳性一致性为 83.3%。结论：Thermalytix 在之前的临床试验中表现出与乳房 X 线摄影非常强的相关性和一致性水平，以及良好的敏感性、特异性和阴性预测值，有潜力成为赞比亚乳腺癌早期检测的另一种工具。
社论：基于脑机接口的认知和运动控制可改善老年人的健康和福祉
本社论总结了前沿研究主题“基于脑机接口的认知和运动控制，以改善老年人的健康和幸福感”的贡献，该主题由《人类神经科学前沿》（脑机接口部分）、《神经人体工程学前沿》（消费者神经人体工程学部分）和《神经科学前沿》（神经技术部分）期刊设立。每个人都会经历衰老过程，并经历与身体和健康变化相关的经历，其中包括但不限于记忆力和大脑功能的变化。这些变化可能会使人衰弱，因为随着年龄的增长，人们的依赖性会增加。许多工程工具和神经科学突破已被用于协助这些人的日常生活活动，或增强、恢复和改善许多与年龄相关的变化的影响。基于侵入式和非侵入式脑机接口 (BCI) 的认知和运动控制等新兴技术为改善老年人的健康和幸福感提供了机会。这些外部方法可以帮助老年患者改善运动功能（例如中风幸存者）并诱导和/或促进与运动康复相关的神经可塑性变化，帮助看护者和家庭成员更好地与这些患者沟通，帮助医疗保健专业人员更好地监测和检测患者健康状况的变化。尽管过去几十年来，BCI 领域取得了长足进步，但仍然缺乏可供技术监督较少的个人使用的家庭 BCI 应用的硬件和软件解决方案的开发。此外，用户友好、可穿戴、便携和无线的 BCI 应用以及更多的纵向神经科学研究对于了解 BCI 应用如何改善老年人的生活质量至关重要。这篇社论将介绍本研究主题中的五篇论文。这些论文涉及 BCI 在改善老年人健康和福祉方面的不同方面。正如将要总结的那样，介绍了生物信号处理方法和解码算法的几项创新，这些创新减轻了衰老对人类大脑的影响，并丰富了老年人和机器之间的相互作用。为了协助认知支持，
MSTIC 博士学院 & EDST 博士学院
量化人体运动行为首先要尽可能准确地测量和估计运动学和动力学变量。监测人体运动在功能康复、骨科、运动、辅助机器人或工业人体工程学方面有着广泛的应用。当今的运动捕捉系统通常是指立体摄影测量系统和实验室级测力板，它们准确但价格昂贵，需要专业技能，并且不便携。最近，使用价格实惠的传感器进行人体运动估计，例如惯性测量单元或 RGB 深度相机，已成为众多研究的主题。尽管这些系统在实验室外具有巨大的应用潜力，但它们的准确性仍然有限，主要是由于固有的 IMU 漂移和视觉遮挡，并且关节运动学和动力学估计仍然难以估计。这些缺点可能解释了为什么这种系统很少用于常见的临床应用或家庭康复计划。在此背景下，本论文涉及开发一种新的经济实惠的运动捕捉系统，该系统能够准确估计人体 3D 关节状态。与以前基于视觉或惯性传感器的研究不同，所提出的方法包括结合新设计的视觉惯性传感器的数据。该系统还利用了新的实用校准方法，这些方法不需要任何外部设备，同时仍然非常实惠。所有传感器数据都融合到一个受约束的扩展卡尔曼滤波器中，该滤波器利用人体的生物力学和所研究的任务来显着改善关节状态估计。这是通过结合不同类型的约束（例如关节限制、刚体和软关节约束）以及对关节轨迹的时间演变和/或传感器随机偏差进行建模来实现的。该系统估计精确 3D 关节运动学的能力已通过对上臂和跑步机步态的日常生活活动的各种案例研究得到验证。已经研究了两种具有不同传感器数量和配置的不同原型。与黄金标准运动捕捉系统相比，对几名健康受试者进行的实验显示出非常令人满意的结果。总体而言，两个系统之间的平均 RMS 差异低于 4 度。当使用较少数量的传感器进行步态分析时也是如此。该系统还用于