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金属有机骨架薄膜和异质结构的 GIWAXS 表征：量化结构和方向
对于金属有机骨架 (MOF) 薄膜的光电应用，能够制造相对于基底表面法线高度取向的薄膜和异质结构非常重要。但是，如果没有足够详细的沉积薄膜结构表征，实现此目标的工艺优化将非常困难。结果表明，实验室系统的 2D 掠入射广角 X 射线散射 (GIWAXS) 数据对于提供此类表征大有帮助，并且可以 1) 比 1D 扫描更好地测试结构模型，2) 提供具有所需表面取向纹理（2D 粉末）的沉积薄膜部分的定量估计（可用于工艺优化），以及 3) 提供此类信息作为薄膜深度的函数（可用于异质结构表征）。本文在理解 MOF 薄膜的背景下介绍了 GIWAXS 数据收集和分析，然后展示了如何通过最小化溶液中的成核作用将通过蒸汽辅助转化制备的 UiO-66 的所需取向分数（2D 粉末分数）从 4% 提高到 95% 以上。最后，证明了一旦优化合成方案，就可以生长 UiO-66 和 UiO-67 的异质结构，其中两层都是高度有序的（UiO-66 83%，UiO-67 > 94%）。
配备 1.0 英寸传感器的 4K 60p/50p 摄像机
松下新款 4K 摄像机 HC-X1 具有一系列高端功能和规格，可满足专业 4K 视频制作需求。该型号配备全新设计的紧凑型镜头，具有 24mm 广角和 20 倍光学变焦，以及有效的 1.0 英寸高灵敏度 MOS 传感器。其改进的光学图像稳定器 (OIS) 和高速智能自动对焦功能适合专业摄影工作。HC-X1 支持 4K 24p、UHD 60p/50p、FHD 60p/50p 多格式录制和高清超慢动作。提供两个 SD 存储卡插槽* 1，可实现中继/同步/备份录制，从而提高可靠性，还支持 UHD/FHD* 2 双编解码器录制，以实现更高效的工作流程。 HC-X1 的控制功能（例如三重手动环和用户按钮）以及接口（例如 XLR 输入和有线遥控终端）均经过精心设计，可满足专业视频录制的需求。HC-X1 提供与传统高清手持式摄像机相同水平的灵活性和移动性，为高画质 4K 视频制作提供强大支持。
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案例分析——南希·格雷斯·罗曼太空望远镜：南希·格雷斯·罗曼太空望远镜具有高分辨率成像和广阔的视场、近红外灵敏度、精确的指向控制和高探测速度，将以前所未有的能力解决关键的宇宙学问题 [1]。为了探索宇宙的膨胀和结构，该望远镜将提供 <1 nm 的波前稳定性，并使用由 18 个 4k × 4k 近红外探测器组成的广角仪器 [2]。随着罗曼任务收集数百万个星系的数据，人工智能将成为处理超深场的关键资产 [3]。在本文中，我们讨论了统计和基于机器学习的建模如何在这方面带来新发现。机器学习方法（例如用于大量图像的卷积神经网络）特别适合有效地分析大型宇宙学数据库，但结果的可解释性是一个潜在的限制。由于收集到的数据将通过米库尔斯基太空望远镜档案馆 (MAST) 开放，宇宙学和天体物理学界将能够跨机构和学科合作，进行最先进的分析，改进已开发的基准 [4]。
配备 1.0 英寸传感器的 4K 60p/50p 摄像机
Panasonic 的新款 4K 摄像机 HC-X1 具有一系列高端功能和规格，可满足专业的 4K 视频制作需求。该型号配备了全新设计的紧凑型镜头，具有 24mm 广角和 20 倍光学变焦，以及有效的 1.0 英寸高灵敏度 MOS 传感器。其改进的光学图像稳定器 (O.I.S.) 和高速智能自动对焦功能非常适合专业摄影工作。HC-X1 支持 4K 24p、UHD 60p/50p、FHD 60p/50p 多格式录制和高清超级慢动作。提供两个 SD 存储卡插槽* 1，可实现中继/同步/备份录制，从而提高可靠性，还支持 UHD/FHD* 2 双编解码器录制，以实现更高效的工作流程。 HC-X1 的控制功能（例如三重手动环和用户按钮）以及接口（例如 XLR 输入和有线遥控终端）均经过精心设计，可满足专业视频录制的需求。HC-X1 提供与传统高清手持式摄像机相同水平的灵活性和移动性，为高画质 4K 视频制作提供强大支持。
曲面 CMOS 成像传感器：开发和可靠性测试结果
与目前的平面传感器相比，曲面成像传感器可显著减小成像系统的尺寸、重量和成本，同时减轻离轴光学像差。在过去二十年中，解锁这些关键功能引起了主要参与者的兴趣。SILINA 一直在开发一种可适应各种传感器特性的 CMOS 图像传感器弯曲工艺。该工艺使图像传感器能够变形为各种形状，从而最大限度地提高每个成像系统的性能。事实上，曲面 CMOS 图像传感器 (CIS) 有助于制造紧凑型光学仪器，尤其是成像仪、望远镜和光谱仪。简化光学系统可以将光机约束从设计阶段释放到集成阶段。如今，自由曲面光学元件参与了满足紧凑、快速、广角和高分辨率系统共同需求的解决方案的开发。然而，自由曲面在制造和计量方面仍然极其昂贵。此外，场曲像差仍然难以校正，而曲面 CIS 则为此提供了合适的解决方案。2021 年初，SILINA 展示了球面和非球面 CIS 的制造，为光学系统设计开辟了新领域。光学设计师现在可以考虑各种传感器形状，通过考虑球面、非球面或更复杂的焦面来优化他们的系统。
使用机器的自动停车管理系统...
印度马哈拉施特拉邦的工程，科学与人文科学系（DESH）Vishwakarma理工学院，浦那411037摘要 - 随着停车业的越来越多，由于越来越多的城市与交通拥堵和不足的停车供应不足。在拥挤的城市地区，多达30％的交通量是由于驾驶员四处寻找停车位。寻找停车位变得越来越困难。导致智能技术的发展，可以帮助驾驶员有效地找到停车位，这不仅减少了交通拥堵，而且还会减少随后的空气污染。现有解决方案在每个停车位都需要多个传感器，以解决自动停车位检测问题。但是，它们的成本很高，尤其是对于大型停车结构而言。本文中包括了其他各种各样的技术创新，例如车牌检测，数字停车表和基于视觉的停车位检测。在本文中，我们建议设计幼稚的分布式相机，边缘计算，数据分析技术来完成此任务。具体来说，我们部署了摄像机来捕获以识别占用哪些插槽；带有广角鱼眼镜的摄像机将通过OpenCV和Yolo监视大型停车场。我们进一步优化了算法并实现实时深度学习推论。通过该系统可以节省现有系统的重大成本。关键字 - 智能城市，智能停车，安全付款，微控制器，OpenCV，YOLO。
侧链和水合作用对 n 型聚合物薄膜中混合电荷传输的影响
将乙二醇 (EG) 侧链引入共轭聚合物主链是设计有机混合离子电子导体 (OMIEC) 的成熟合成策略。然而，薄膜膨胀对混合导电性能的影响尚未确定，特别是对于电子传输 (n 型) OMIEC。本文，作者研究了支链 EG 链长度对基于萘-1,4,5,8-四羧酸二酰亚胺-联噻吩主链的 n 型 OMIEC 混合电荷传输的影响。原子力显微镜 (AFM)、掠入射广角 X 射线散射 (GIWAXS) 和扫描隧道显微镜 (STM) 用于确定干燥条件下共同主链薄膜之间的相似性。带耗散监测的电化学石英晶体微天平 (EQCM-D) 和原位 GIWAXS 测量表明，在电化学掺杂过程中，薄膜膨胀特性和微观结构会发生明显变化，具体取决于侧链长度。研究发现，即使在与水性电解质接触时晶粒含量会损失，薄膜仍能有效地传输电荷，而高水含量会损害 OMIEC 薄膜内的电子互连性。这些结果强调了控制薄膜吸水量以阻止 n 型电化学装置中的电荷传输的重要性。
foveacam ++：远程多...
许多自主机器人在感兴趣的对象很少而彼此之间的环境中运行。例如，从快速移动的空中机器人或水面车辆中采用的常规摄像头会产生大多数像素是天空或海洋的图像。感兴趣的对象通常处于观看限制，从而在巨大的摄像头传感器的百万像素分辨率中仅缩写为几个像素。在机器人和主动视觉[1]，[2]中研究了积极放大到多个目标的想法，但是这些摄像机已受到机械式倾斜Zoom（PTZ）摄像机的约束。相比之下，最近的工作从生物学[3]，[4]的Foveation中汲取了灵感，并创建了基于微电体（MEMS）的相机，这些相机通过微型扫描镜来分布了感兴趣的区域的分辨率。这些设备可以提供比PTZ更快的成像，并且几乎可以同时映像多个目标。在本文中，我们提出了系统级进步，使下一代的foveated相机可以称为Foveacam ++。我们的系统由变焦镜头，MEMS镜像，广角摄像头以及嵌入式计算机系统进行实时性能组成。该系统可以安装到中型或重型升降机或类似机器人平台上。我们的系统大约有1公斤的净重，并占20厘米立方体的体积。与先前可用的foveated摄像机[5]，[6]相比，我们的系统具有以下优点：
747 飞机环境研究设施 (AERF)
高级通用航空研究模拟器。这款固定式飞行模拟器专为研究应用而设计。它代表了 Piper Malibu/Matrix 级飞机（高性能、可伸缩起落架）。经过修改，它可以代替或与传统的圆形仪表一起提供可重新编程的电子飞行仪表，包括主飞行显示器、多功能显示器、平视显示器（插图）以及各种系统和/或导航显示器。它可以配置具有适当力负载的传统飞行控制装置或电传操纵侧臂性能控制系统。当采用玻璃座舱配置时，它代表了一种高性能、技术先进的飞机。它可以与其自己的 180 度窗外视觉系统（如图所示）一起使用，也可以与广角视觉系统一起使用。使用该设备的研究包括对飞行显示器（地形描绘合成视觉 PFD/HUD、补充地形显示器、NEXRAD 显示器、抬头和俯视飞行引导空中高速公路显示器、主姿态指示器和备用姿态指示器、附加或便携式导航显示器）的调查、飞行控制（常规和电传操纵性能控制）、故障期间的飞行员表现（自动驾驶仪、俯仰配平、ADI 部分面板故障、异常姿态恢复）和飞行员决策（使用天气显示器和/或信息来避免恶劣天气）的调查。数据收集功能包括飞行性能、视频和音频数据的数字捕获。
Aiot Serbot
AI应用程序练习设备基于室内服务机器人平台NVIDIA高性能AI平台用于脑板触摸显示和用于GUI基于GUI的用户界面和深度学习的高分辨率广角摄像头，并通过Digital Modio和Audio Modile提供了多种多样的型号，并提供了千兆以太网，可提供多种多样的型号。 expansion interfaces are supported The driving part adopts a 3-axis omni wheel to maximize the robot's movement efficiency and minimize the turning radius For precise control of the driving part, controller equipped with a high-performance MCU controls omni wheel motor, encoder and sensor Connected via highly reliable CAN FD communication for collaboration between brain board and controller Built-in power path management circuit to make it possible to continue practicing even while the battery is charging Service robot development is supported through ROS2, robot standard middleware High-level Pop libraries enabling to focus on application implementation is provided CUDA-based PyTorch and Tensorflow artificial intelligence framework are supported Web browser-based Google block coding platform (Blockly) is supported Pre-set integrated development environment based on Visual Studio Code for professional application development is supported Deep learning-based service robot learning contents are provided On-device AI self-driving car培训设备