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直接测量（电流和电压为0.2级）的高精度范围较宽的电流输入允许相同的设备连接到1 A和5 A和5 A CT二级应用程序软件，专门为简单且易于友好型设备访问的设备而设计的专门设计，可允许访问for的设备和更新设备的设备，使设备访问设备和设备更新设备，使设备加载CID，允许使用最合适的配置，使其加载CID，并将其加载CID， equipment firmware Synchronization from communications protocols, SNTP, IEEE 1588 v2 (PTP), demodulated IRIG-B input or PPS input, pacFactory or display Web server for monitoring and setting without needing additional software Cybersecurity features: sFTP, HTTPs, firewall, audit log, password accessing, RBAC, LDAP, session management...根据模型和应用程序，它可以按照IEC 61850-9-2或IEC 61869-9标准来充当采样值（SV）发射器或接收器。
亚马逊行使其市场力量吗？玩具的证据
自成立以来，亚马逊就以比其市场地位似乎允许的价格较低的价格来建立了友好的消费者友好型声誉。但是，最近对主要在线平台表格的反托拉斯担心已经复兴了有关亚马逊不断增长的市场份额是否威胁消费者福利的问题。鉴于其声誉，监管机构提出了与价格无关的行为的新关注。我们询问这样的举动是否成熟。使用突然和意外的美国玩具“ R”作为自然实验的出口，我们发现在出口相对于类似产品以及其加拿大网站上的玩具之后，亚马逊在其美国网站上的玩具价格上涨了近5％。因此，尽管亚马逊的声誉长期以来，但随着竞争零售商停止运作，它可能会以传统方式利用市场能力的增加。
VR 中遥控玩具车的远程操作
摘要：远程操作，也称为远程操作，是一种使车辆、机器人或机器能够远程操作的过程。这样，它在操作员和远程控制的机器（称为远程操作员）之间建立了双向通信通道。远程操作与多种技术、概念和术语相关，例如远程机器人、远程呈现、虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR)，并由多个本地和远程组件组成 [1]。许多领域都受益于远程操作。突出的例子是自动驾驶汽车 (AV)、遥控汽车 (ROV)、无人机和娱乐。因此，人类能够通过远程机器探索环境并执行任务，而无需亲自到场。本文的重点是提供最小可行产品，同时介绍了一种在 VR 中远程操作玩具车（Donkey Car S1[ 2 ]）的实用解决方案。事实上，VR 是一种使用户能够沉浸在用计算机模拟的环境中并与之交互的技术[ 3 ]。由于 VR 用户充分利用了沉浸式显示的优势，并感觉完全融入了活动[ 3 ]，因此决定在 VR 眼镜（Oculus Quest 2 - 2021 年 11 月更名为 Meta Quest 2[ 4 ]）中呈现来自汽车的反馈（摄像头图像）。因此，操作员感觉就像在车内一样，并将使用操纵杆体验驾驶。所提供的解决方案已成功提供
分析目标消费者群体和优化乐高玩具品牌的营销策略
摘要：Lego是一个手工制作的玩具品牌，历史悠久，并且在玩具构建块市场中稳固。如今，随着电子产品逐渐控制娱乐市场，乐高的基础市场也逐渐受到电子产品的影响。各个年龄段的人都更愿意选择视频游戏，因此乐高应该慢慢将其障碍纳入电子市场。因此，本文根据乐高积木的主要消费者群体分析了乐高和电子产品市场的当前市场状况。利用对乐高产品和电子产品，问卷调查以及对乐高积木的主要目标消费者的访谈的市场研究，以及对乐高竞争者品牌的分析，可以在此阶段得出乐高积木的主要消费者群体，这是由于共同的市场状况，以及乐高乐团商店的主要状况。因此，有可能提出新的市场开发，商店修改，即为乐高的广告和促销修改。最后，我们分析了乐高进入电子市场的机会以及与电子产品的整合程度，并提出并结论总体市场以及进入乐高的电子市场。
儿童玩具和设备中的情感人工智能
摘要 本文探讨了儿童玩具和其他儿童设备中情感人工智能（情感 AI）的社会接受度和治理。为了探索这一点，本文采访了对情感 AI、玩具、儿童和政策有专业兴趣的利益相关者，以考虑在儿童玩具和服务中使用情感 AI 的影响。本文还进行了一项具有人口统计学代表性的英国全国调查，以确定父母对利用情感数据的联网玩具的看法。本文强调了对代际不公平演变的不安，其中包括童年数据化、操纵、父母脆弱性、合成人格、儿童和父母媒体素养方面的不公正，以及需要改进治理。最后为监管机构和玩具行业提出了实用建议。
COVID-19、人工智能爱好者和玩具数据集
在计算机科学中，教科书谈到了“垃圾进，垃圾出”（GIGO）的概念；即低质量的输入数据会产生不可靠的输出或“垃圾”。当我们处理高度复杂的数据模式（例如 X 光片和计算机断层扫描）时，GIGO 就变得更加紧迫。任何深度网络的性能都直接取决于它学习的数据集的质量。可靠数据集的一个例子是像 Cancer Imaging Archive [ 1 ] 这样拥有大量专家工作成果的知名存储库 [ 2 ]。遵守 DICOM 标准并确保图像正确链接到支持元数据对于构建精心策划的数据集至关重要。最近几周，我们观察到一种趋势，即匆忙使用不当数据来训练 COVID-19 深度网络。AI 爱好者似乎不耐烦地创建自己的医学图像数据集，而没有寻求临床合作者来指导他们。这些数据集更像是通过手动收集可公开访问的图像（例如在线期刊和非同行评审档案中的预印本）而形成的“玩具集”。大多数时候，没有临床或医学能力的人工智能研究人员会创建自己的实验性“玩具”数据集，以进行初步调查并建立算法挑战框架。需要明确的是，从医学成像角度来看，“玩具数据集”并不是因为非常小且不符合 DICOM 标准而成为玩具，更重要的是因为它是由工程师和计算机科学家创建的，而不是由医生和医学/临床专家创建的。此类 COVID-19 图像数据集已在互联网上出现，
