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socialdiarymagazine - 第 11 卷第 36 期 2025 年 1 月 5-11 日
2025 年 1 月 5 日 — 这是一项快速、便携的锻炼，对提高握力也有很大帮助。... 陆军决心。巩固与人民的联系：陆军参谋长。Parvez Elahi 和其他 18 人。
基于电化学DNA的传感器，用于测量细胞...
机械力在细胞通信和信号传导中起重要作用。我们在这项研究中开发了新型电化学基于DNA的力传感器，用于测量细胞生成的粘附力。在基于智能手机的电化学装置的表面上构建了两种类型的DNA探针，即张力量规系和DNA发夹，以检测可调级别的Piconewton尺度细胞力。经历细胞张力后，DNA探针的展开会诱导氧化还原报道与电极表面的分离，从而导致可检测到的电化学信号。以整联蛋白介导的细胞粘附为例，我们的结果表明这些电化学传感器可用于高度敏感，健壮，简单和便携的细胞生成力测量。
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Trimble 机器控制系统是目前用途最广泛的平整技术，可用于多种机器类型，包括挖掘机、推土机、平地机、压实机、铣床、修整机、摊铺机等。通过将设计表面、坡度和路线置于驾驶室内，该系统使操作员能够前所未有地控制平整、挖掘、压实和摊铺应用，从而显著减少材料过剩，并大幅提高生产率和盈利能力。3D 系统可以在手动或自动模式下运行，并利用一系列完全便携的组件，可以轻松地从一台机器移动到另一台机器。
增材制造的精益质量控制方法
摘要。增材制造不仅在制造业，而且在消费市场也越来越受欢迎，因为它提供了一个全新的机遇世界，首先是几何约束的缺失，以及由于减材制造中典型的材料去除而产生的浪费的减少。此外，它能够增强精益制造的目标，即减少对客户没有任何价值的活动。然而，由于缺乏一致的质量，其广泛的应用受到威胁。因此，有必要进一步研究影响 3D 打印产品的缺陷并提出新的控制方法。本文建议使用一种低成本、轻便、便携的设备作为扫描仪，以快速获取 3D 打印产品的数据并将其与原始模型进行比较。
智能热驱动纺织品 | 哈佛生物设计实验室
由软材料制成的仿生执行器天生具有顺从性，能够适应环境，并能够进行仿生运动；[1–4] 因此，它们是与人类互动的设备的理想选择，包括可穿戴机器人。[5–7] 目前，大多数软机器人依靠通过系绳输送的加压流体，需要硬件（例如泵和阀门）来供应流体并控制其流量。这种硬件通常很重、噪音大、体积大，[1,2] 阻碍了轻便便携的可穿戴设备的实现，尤其是对于需要多个执行器阵列的应用，因为阀门和气动管路的数量与执行器的数量成比例。这可能对需要多个受控执行器的软机器人设备的开发构成挑战，例如可穿戴机器人用于协助多自由度肢体运动以进行辅助 [7] 或康复 [6] 或主动压力调节装置用于预防压疮或机械疗法应用。[8]
PICCOJECT – 利用人为因素满足患者对注射信心的需求
人性化因素和以患者为中心在 PiccoJect 的开发中发挥了关键作用，患者需求牢牢地放在了设计的核心位置。PiccoJect 的设计也因其卓越性而得到了业界的认可，赢得了 2022 年优良设计奖和 2023 年红点奖。为了最大限度地提高可用性，该设备采用扁平、紧凑的设计，改善了设备对广大患者群体的人体工程学，同时保持了小巧便携的特点。PiccoJect 还具有一个大型环绕式观察窗，方便患者观察注射进度，以及一个彩色状态指示器，以提供有关其使用状态的清晰信息（图 2）。此外，PiccoJect 的形状和内部布局允许使用更大直径的弹簧，从而使 Haselmeier 能够更好地优化弹簧力，以使注射时间与药物特性相匹配。
使用通用nand-nor逆变器门来设计d-latch和d lip-flop in Quantum-dot Cellular Automata nanotechnology H. Alamdar A，G。Ardeshir A
降低CMOS技术尺寸并使数字设备更便携的过程，面临着诸如增加频率和减少功耗等严重挑战。因此，科学家正在寻找一种解决方案，例如用其他技术替换CMOS技术，包括量子点蜂窝自动机（QCA）技术，许多研究通过使用QCA技术设计了数字电路。触发器是大多数数字电路中的主要块之一。在本文中，QCA技术中提出了D型触发器（D-FF），其大多数门已在其反馈路径中用于重置。D-FF是由提出的D闩锁设计的，该闩锁基于NAND-NOR-逆变器（NNI）和一个新的逆变器门，该逆变器门具有24个单元格和0.5时钟循环延迟和0.02μm2面积。D-FF的新逆变器门具有高极化水平，面积较高，比以前的逆变器较低，而D-FF的NNI门是通用门。D-FFS带有复位引脚的应用之一是使用相频率检测器（PFD）。在拟议的方案中，由于可以设计PFD结构，因此已将重置功能添加到D-FF中。通过Qcadesigner软件评估所有提出的方案，并使用QCAPRO软件估算所有提议的电路的能源消耗模拟。
基于最大值的EEG电动机构成BCI系统...
通讯 * Samaa S. Abdulwahab电气工程系，伊拉克巴格达大学。电子邮件：316393@student.uotechnology.edu.iq摘要人类大脑与环境通信的能力通过使用基于脑部计算机界面（BCI）的机制已成为现实。脑电图（EEG）已成为一种非侵入性的大脑连接方式。传统上，这些设备用于临床环境中来检测各种脑部疾病。但是，随着技术的进步，Emotiv和Neurosky等公司正在开发低成本，易于便携的基于EEG的消费级设备，这些设备可用于游戏，教育等各种应用领域。本文讨论了已应用脑电图的部分，以及它如何证明对患有严重运动障碍，康复的人以及与外界进行交流的一种形式有益。本文研究了SVM，K-NN和决策树算法对EEG信号进行分类的使用。为了最小化数据的复杂性，最大重叠离散小波变换（MODWT）用于提取EEG特征。使用滑动窗口技术计算每个窗口样本中的平均值。向量机（SVM），K-Nearest邻居，并优化决策树加载特征向量。关键字：EEG，BCI，运动图像，MODWT，SVM，K-NN，决策树，Emotiv Epoc+