联系人:Sivasankari TP夫人指定:代表性手机:9363521611电子邮件:sankari@ar4-tech.com地址:491/1B,Srinvasa Avenue附近,Senthampalayam,Mastiyam,Mastiyam,Mastiyam,Mastiyam,Mastiyam,Annur,Sarkarsamakulam,Sarkarsamakulam,Sarkarsamakulam,coimbatore,coimbatore,tim/dive>印度641107110711071107.
人工智力现在存在于我们日常生活的许多领域中。它有望领导新的和有效的业务模型,以在私营和公共部门中有效和以用户为中心的服务。在深度学习,(深度)增强学习和神经进化技术方面的AI进步可以为人工通用智能(AGI)铺平道路。但是,AI的开发和使用也带来了挑战。数据语料库中普遍存在用于训练AI和机器学习系统的固有偏见归因于大多数这些挑战。此外,多个实例强调了在基于动力的决策中需要隐私,公平性和透明度的必要性。本书系列将为研究人员,领导者,决策者和决策者提供一条途径,以分享AI最前沿的研究和见解,包括其在道德,可解释的,可解释的,隐私的,可信赖的,可信赖的和可持续的方式中的使用。
医疗保健、机器人和生物电子学等众多科学技术领域已经开始将其研究方向从开发“高端、高成本”工具转向“高端、低成本”解决方案。本文讨论了石墨烯电子纹身 (GET) 的制造协议,由于其出色的机电性能,它是未来可穿戴技术的理想基石。GET 由高质量、大规模石墨烯组成,将其转移到纹身纸上,从而形成一种像临时纹身一样贴在皮肤上的电子设备。在这里,我们提供了一个全面的 GET 制造协议,从石墨烯生长开始到集成到人体皮肤上结束。所提出的方法是独一无二的,因为它利用了高质量的电子级石墨烯,而加工则使用低成本和现成的方法完成,例如机械切割绘图仪。 GET 既可以与先进的科学设备结合使用,进行精密实验,也可以与低成本的电生理板结合使用,在家中进行类似的操作。在此方案中,我们展示了如何将 GET 应用于人体,以及如何使用它们来获取各种生物电位,包括脑电图(脑电波)、心电图(心脏活动)、肌电图(肌肉活动),以及体温和水分监测。由于石墨烯可从商业来源获得,整个方案仅需约 3 小时的劳动时间,并且不需要训练有素的人员。本文中描述的方案可以在简单的实验室(包括高中设施)中轻松复制。
摘要 - 大米是印尼人口的主食之一,在国内生产总值(GDP)的形成中起着重要作用。但是,由于许多害虫攻击并导致农作物衰竭,其中之一是麻雀害虫。因此,使用超声声音进行了一项研究,以干扰害虫,以免降落并离开稻米植物。当鸟儿靠近并打破散布在大米植物上的激光束的电子网时,发出了超声声音。该原型是使用Nodemcu ESP32微控制器作为控制器和系统构建的。和Telegram用作辅助应用程序,以发出/关闭命令和电池百分比探测器,以促进使用。根据这项研究,原型的功能正常,并且被超声声音打扰,频率为0-22,000 Hz,声压水平在31.6-93.2分贝之间。关键字:ESP32,激光,大米,麻雀,超声波。
摘要 - 计算机视觉和深度学习方面的进步导致人们对Ai-Art的领域的兴趣激增,包括数字图像创建和机器人辅助绘画。传统的绘画机依靠静态图像和offl ine处理来将视觉反馈纳入其绘画过程中。但是,这种方法并未考虑绘画的动态性质,并且无法将复杂的重叠模式分解为单个笔触。作为基于框架的RGB摄像机的替代方法,神经形态摄像机通过异步事件流捕获场景中光强度的变化,有望克服传统计算机视觉技术的某些固有局限性。在此项目中,提出了一种用于物理绘画的机器人系统,该系统利用了动态视觉传感器(DVS)摄像机的基于事件的视觉输入。为了利用摄像机的超低潜伏期和稀疏编码,该建议的系统还采用了基于事件的信息处理,并在神经形态Dynapse-1处理器上使用尖峰神经网络实现。机器人系统接收DVS感官数据,它代表了笔触的轨迹,并计算了所需的关节速度,以闭环方式用6多F的机器人臂重新创建中风。控制器还将触觉反馈从力量扭转传感器集成在一起,以动态调整末端exector的距离,这取决于刷子的变形。在项目范围内,进一步证明了如何从DVS数据中提取有关感知的笔触中风的速度信息。该系统在现实世界中进行了测试,并成功生成了物理笔触的集合。提出的网络是迈向完全尖峰的机器人控制器的第一步,能够无缝融合基于事件的感觉反馈,从而提供超低潜伏期响应能力。除了在机器人辅助绘画中的实用性之外,开发的网络还适用于需要实时自适应控制的任何机器人任务。
《模拟电路与信号处理》丛书,前身为《Kluwer 国际工程与计算机科学丛书》,是一套高水准的学术专业丛书,出版有关模拟集成电路和信号处理电路与系统的设计和应用的研究成果。通常每年我们会出版 5-15 本研究专著、专业书籍、手册和编辑本段,分发给世界各地的工程师、研究人员、教育工作者和图书馆。该丛书促进并加快了模拟领域新研究成果和教程观点的传播。全球范围内,该领域开展着大量令人兴奋的研究活动。研究人员正努力通过改进模拟功能来弥合传统模拟工作与超大规模集成 (VLSI) 技术的最新进展之间的差距。模拟 VLSI 已被公认为未来信息处理的主要技术。模拟工作正在显示出巨大变化的迹象,重点是结合设备/电路/技术问题的跨学科研究工作。因此,新的设计概念、策略和设计工具正在被揭示。感兴趣的主题包括:模拟接口电路和系统;数据转换器;有源 RC、开关电容和连续时间集成滤波器;混合模拟/数字 VLSI;仿真和建模、混合模式仿真;模拟非线性和计算电路和信号处理;模拟神经网络/人工智能;电流模式信号处理;计算机辅助设计 (CAD) 工具;新兴技术中的模拟设计 (可扩展 CMOS、BiCMOS、GaAs、异质结和浮栅技术等);模拟测试设计;集成传感器和执行器;模拟设计自动化/基于知识的系统;模拟 VLSI 单元库;模拟产品开发;射频前端、无线通信和微波电路;模拟行为建模、模拟 HDL。
目前正在开发的民用飞机不再能以此为基础获得认证。复杂的数字系统正被用于实现常规手段无法充分复制的基本和关键功能。前掠翼的 X-29 军用飞机是商用飞机未来的一个例子。这架飞机的设计本质上是不稳定的,需要计算机控制来保持稳定;飞行员无法通过标准方式驾驶它。提供传统的备用系统是没有意义的。
两种最常见的微芯片架构类型是专用集成电路 (ASIC) 和现场可编程门阵列 (FPGA)。ASIC 是量身定制的,专为特定目的而设计和优化,具有优化该应用的性能和效率的优势。GPU 是一个常见的例子。另一方面,FPGA 则更为通用,它牺牲了对任何一种应用的优化,以在更广泛的应用中获得更大的规模经济。正如“现场可编程”所暗示的那样,FPGA 更适合需要不断更新算法的应用,例如无线通信和驾驶辅助系统。2 在国防领域,FPGA 常见于声纳和雷达等应用的信号处理板上。3 然而,这种明确的区别在实践中往往很模糊,因为 FPGA 越来越多地针对人工智能 (AI) 或 5G 等更具体的应用进行量身定制,并且这两种芯片架构在复杂性和精密性方面都涵盖了广泛的产品。
免疫系统还具有独特的优势,能够检测到任何环境中的感染,并自动进行根本原因分析,以查看感染是否来自电子邮件。如果是,它将立即保护受到同一攻击的所有其他员工。我们称之为战略自主响应 - 从零号病人身上学习可以在无需人工干预的情况下对其余业务进行战略保护。从安全团队的角度来看,仍然需要有人清理第一个受害者的笔记本电脑,但这比清理 200 个或更糟的受害者要好得多。
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