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World File Search System感应的
rs 带 GPS 同步的数字时钟草案规范
数字时钟应使用全球定位系统 (GPS) 接收器来接收正确时间。时钟应具有本地电池供电的实时时钟 (RTC)，该时钟应与从 GPS 收到的时间信息同步。如果 GPS 系统发生故障，应显示时钟的本地 RTC 时间。数字时钟应具有内置 GPS 接收器，并应与从 GPS 收到的时间同步。有线网络时，应使用主时钟来同步数字时钟。在这种情况下，数字时钟将作为从属时钟工作，而无需任何 GPS 接收器。3.一般规格： 3.1 应能够将数字时钟悬挂或安装在站台、车站建筑物的遮阳篷/屋顶下方或火车站/建筑物的墙壁上或大厅/主入口内。3.2 数字钟应防尘、防风雨、防水和防震，符合 IP 54 标准。3.3 数字钟上的显示应无闪烁。3.4 数字钟上的显示应不受 25 KV 牵引线或电磁感应或任何其他静电感应的影响。3.5 数字钟应覆盖有防紫外线的稳定聚碳酸酯板，厚度至少为 3mm，以提供良好的可视性和防尘保护。应使用没有任何接缝的单块聚碳酸酯板覆盖时钟。
声波诱导的FMR辅助自旋变速器的垂直MTJ具有各向异性变化
我们已经研究了垂直磁性共振（FMR）辅助自旋转移扭矩（STT）垂直MTJ（P-MTJ）的辅助旋转转移扭矩（STT）切换，并使用微磁模拟使用包括热噪声效应的微磁模拟使用不均匀性。具有适当的频率激发，锯可以在磁刻录材料中诱导铁磁共振，并且磁化强度可以在圆锥体中进攻，从垂直方向高挠度。随着通过侧向各向异性变化以及室温热噪声掺入不均匀性的情况下，不同增长的磁化进攻可能显着不合同。有趣的是，即使在不同各向异性的晶粒之间，不同晶粒的进动物也处于相位状态。然而，由于声感应的FMR引起的高平均挠度角可以通过显着降低STT电流来补充STT开关。即使施加的应力诱导的各向异性变化远低于总各向异性屏障。这项工作表明，锯诱导的FMR辅助开关可以提高能源效率，同时可扩展到非常小的尺寸，这对于STT-RAM在技术上很重要，并阐明了这种范式在具有热噪声和材料不显着性的现实情况下这种范式在现实情况下的潜在鲁棒性的物理机制。
通过电喷雾控制的离子束沉积在Ag上沉积分子石墨烯纳米纤维：自组装和地面转换
摘要：在生物材料的背景下，工程细菌的生物打印对于合成生物学的应用引起了极大的兴趣，但是到目前为止，只有少数可行的方法可用于打印托管活的Escherichia大肠菌细菌的凝胶。在这里，我们基于廉价的藻酸盐/琼脂糖墨水混合物开发了一种温和的基于挤出的生物打印方法，该方法将大肠杆菌打印到高达10毫米的三维水凝胶结构中。我们首先表征了凝胶墨水的流变特性，然后研究印刷结构内细菌的生长。我们表明，通过添加过氧化钙的产生系统，可以促进印刷结构内深处的荧光蛋白的成熟。然后，我们利用生物生产物来控制依赖于其空间位置的细菌之间不同类型的相互作用。我们接下来显示了基于群体感应的化学交流，在生物打印结构内部位于不同位置的工程发件人和接收器细菌之间，并最终证明了通过非损伤细菌定义的屏障结构的制造，可以指导凝胶内趋化细菌的运动。我们预计，3D生物打印和合成生物学方法的结合将导致含有工程细菌作为动态功能单元的生物材料的发展。关键词：合成生物学，细菌，生物材料，生物打印，细菌交流，趋化性
一种用于自动手语识别和学习的智能Android系统
摘要 - 本文提出了一种智能的Android系统，旨在自动识别阿拉伯语和美国的标志语言，以及这些符号语言的教学和学习。它包含两个子系统。第一个子系统，即感觉智能手套系统（SSG-sys），基于物联网（IoT），是为自动手语识别而设计的。它包括一个配备了五个弹性传感器的智能手套，根据所执行的手势测量手指的弯曲，以及一个MPU-6050加速度计的传感器，可在三个轴（X，Y，Z）上跟踪手的位置。感应的数据由Arduino Nano微控制器处理，并且通过HC-05蓝牙模块将识别手势的文本传输到Android手机。此手机显示文本，并使用Android应用程序将其转换为可听见的语音。SSG-SYS结果表明阿拉伯语手语（ARSL）（98.42％）和美国手语（ASL）（98.22％）的识别准确率很高。第二个子系统是移动增强手语学习系统（MASLL-SYS）。这是一个移动教育应用程序，利用基于标记的增强现实技术，增强和使手语学习过程更现实和有效。它由五个主要模块组成：注册，学习，增强学习，测试和学生模块。总的来说，一群专家评估了拟议的智能系统的性能，他们透露，这是一种有前途的手语识别和学习工具。关键字 - 手语（SL），美国手语（ASL），阿拉伯语手语（ARSL），智能手套，增强现实（AR）
学习无碰撞的高速腿部运动
图1。我们提出的框架ABS展示了敏捷和无碰撞的运动能力，其中具有全部计算和感应的机器人可以安全地浏览混乱的环境，并迅速对室内和室外的多样化和动态障碍做出迅速反应。ABS涉及双政策设置：底部的绿线表示敏捷政策的控制，红线表示运行中的恢复策略。敏捷政策使机器人能够在障碍物中快速运行，而恢复政策可以使机器人摆脱敏捷政策可能失败的风险案例。子图：（a）机器人躲避了摇摆的人腿。（b）敏捷政策使机器人能够以3的峰值运行。1 m/s。（c）在高速运动期间，机器人躲避了移动的婴儿车。（d）机器人在白雪皑皑的地形中躲过一个动人的人。（e）机器人安全地在大厅内坐着静态和动态障碍物，平均速度为2。1 m/s，峰速度为2。9 m/s。（f）机器人避免在昏暗的走廊中的障碍和移动人类，平均速度为1。5 m/s，峰值速度为2。5 m/s。 （g）机器人，平均速度为2。 3 m/s，峰值速度为3。 0 m/s，避免移动和静态垃圾箱，并爬上草坡。 视频：请参阅网站。5 m/s。（g）机器人，平均速度为2。3 m/s，峰值速度为3。0 m/s，避免移动和静态垃圾箱，并爬上草坡。视频：请参阅网站。
基于视觉的触觉智能，具有软机器人超材
机器人超材料代表了一种创新的方法，用于创建合成结构，将所需的材料特征与具体的智能结合在一起，模糊了材料和机械之间的边界。受到生物皮肤功能质量的启发，将触觉智能整合到这些材料中引起了研究和实际应用的重要兴趣。这项研究介绍了具有全向适应性和出色触觉感应的软机器人超材料（SRM）设计，结合了基于视觉的运动跟踪和机器学习。研究将两种感官整合方法与最先进的运动跟踪系统和力/扭矩传感器基线进行比较：具有高框架速率的内部视觉设计和外部视觉设计的成本效果。结果表明，内部视觉SRM设计达到了98.96％的令人印象深刻的触觉精度，实现了柔软和适应性的触觉相互作用，尤其对灵活的机器人抓握有益。外部视觉设计以降低的成本进行类似的性能，并且可以适应可移植性，从而增强材料科学教育和机器人学习。这项研究显着地使用了软机器人超材料中的基于视觉运动跟踪的触觉传感，以及GitHub上的开源可用性促进了协作并进一步探索了这种创新技术（https：// github .com /github .com /bionicicdl -sustech /sustech /softrobotictongs）。
用于脑网络分析的深度强化学习引导图神经网络
现代神经成像技术使我们能够将人脑构建为脑网络或连接体。捕捉脑网络的结构信息和层次模式对于理解脑功能和疾病状态至关重要。最近，图神经网络（GNN）良好的网络表征学习能力促使人们提出了相关的脑网络分析方法。具体而言，这些方法应用特征聚合和全局池化将脑网络实例转换为编码脑结构感应的向量表征，用于下游脑网络分析任务。然而，现有的基于 GNN 的方法往往忽略不同受试者的脑网络可能需要各种聚合迭代，并使用固定层数的 GNN 来学习所有脑网络。因此，如何充分释放 GNN 的潜力来促进脑网络分析仍然并非易事。在我们的工作中，提出了一种新颖的脑网络表征框架 BN-GNN 来解决这一难题，该框架为每个脑网络寻找最佳的 GNN 架构。具体来说，BN-GNN 采用深度强化学习 (DRL) 自动预测给定脑网络所需的最佳特征传播次数（反映在 GNN 层数中）。此外，BN-GNN 在八项脑网络疾病分析任务中提高了传统 GNN 性能的上限。© 2022 由 Elsevier Ltd. 出版。
学习无碰撞的高速腿部运动
图1。我们提出的框架ABS展示了敏捷和无碰撞的运动能力，其中具有全部计算和感应的机器人可以安全地浏览混乱的环境，并迅速对室内和室外的多样化和动态障碍做出迅速反应。ABS涉及双政策设置：底部的绿线表示敏捷政策的控制，红线表示运行中的恢复策略。敏捷政策使机器人能够在障碍物中快速运行，而恢复政策可以使机器人摆脱敏捷政策可能失败的风险案例。子图：（a）机器人躲避了摇摆的人腿。（b）敏捷政策使机器人能够以3的峰值运行。1 m/s。（c）在高速运动期间，机器人躲避了移动的婴儿车。（d）机器人在白雪皑皑的地形中躲过一个动人的人。（e）机器人安全地在大厅内坐着静态和动态障碍物，平均速度为2。1 m/s，峰速度为2。9 m/s。（f）机器人避免在昏暗的走廊中的障碍和移动人类，平均速度为1。5 m/s，峰值速度为2。5 m/s。 （g）机器人，平均速度为2。 3 m/s，峰值速度为3。 0 m/s，避免移动和静态垃圾箱，并爬上草坡。 视频：请参阅网站。5 m/s。（g）机器人，平均速度为2。3 m/s，峰值速度为3。0 m/s，避免移动和静态垃圾箱，并爬上草坡。视频：请参阅网站。
RoboGrav – 面向力敏感空间机械手
摘要 —本文介绍了 RoboGrav，这是一项专注于在第 42 次 DLR 抛物线飞行活动期间在零重力条件下测试全扭矩传感机械臂的任务。RoboGrav 与德国航空航天中心 (DLR)、KINETIK Space、iBOSS、慕尼黑工业大学 (TUM) 和 Novespace 合作进行，旨在推进扭矩控制机器人操纵器的开发和测试，用于在轨服务 (OOS) 和空间组装任务。本文强调了扭矩感应的重要作用，它增强了零重力条件下的操纵任务。进行了实验测试，以确保控制器在零重力下的自由空间运动期间的稳定性，使用针状末端执行器进行环境相互作用。采用外力感应来评估机器人在不同控制器上的准确性和性能。这也使得能够比较机器人在零重力和全重力环境中的行为，为将地球开发的算法转移到太空应用提供了宝贵的见解。使用 iBOSS“iSSi”接口进行的模拟卫星对接任务展示了机器人通过阻抗控制管理位置误差的能力，从而提高了操作稳定性。为该项目开发的技术，例如扭矩传感器的集成、所提出的基于 FPGA 的联合控制算法和通信接口、高级控制器和决策算法，可以转移到未来的太空任务中。RoboGrav 的扭矩传感器机械臂为未来的太空服务和太空组装任务提供了宝贵的经验和方法。
带有脑电波耳机控制的车轮机器人设计...
摘要 - 随着支持科学和技术的快速发展，机器人技术的发展是不可避免的。机器人有多种类型和分类，尽管基本发展并没有太大不同。一种需求和最广泛发达的机器人是轮式机器人。机器人组件本身通常分为3个零件，第一个传感器，第二处理器或组件处理器和执行器，在这项研究中，其表现为执行器是轮子，而其表现为传感器，研究人员使用Neurosky的Brainwave读取器读取器读取器读取器，以及使用Ardduino andduino induino Uno imo r3。Neurosky耳机使用蓝牙连接无线工作，而发送的数据的形式为脑波功率水平（眨眼streght级别）。可以将其转换为心灵感应的大脑命令，首先使用基于Blynk IoT构建的应用程序捕获和处理该信号，然后将命令发送到Arduino作为机器人处理组件，该机器人处理组件以前曾与HC-06 BluetOltOlt bluetooth bluetoothotooth模块硬件一起拟合。要从Android设备捕获无线广播，只有在此之后，Arduino处理信号才成为L298N电动机驱动程序的命令，向前，向后，左，右轮车机器人向前移动。在理想环境中的测试结果显示，平均系统成功为85％，而在非理想环境中进行测试（空间和距离障碍）显示，每次测试进行10次，平均系统成功为40％。