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在各种 HMI 应用中实现高精度电容式触摸传感器
预计到 2029 年，全球 HMI 市场将以 7.90% 的复合年增长率增长。近年来，随着 HMI 技术的发展，改善 UX（用户体验）和 UI（用户界面）以增加产品价值变得越来越重要。在这种市场条件下，对电容式触摸传感器的需求日益增长，这种传感器可以根据外壳的设计理念部署在木材或透明丙烯酸等各种材料上作为操作面板，或作为基于 LED 的用户指南以提供易用性。与传统的物理按钮不同，电容式触摸传感器没有弹簧或其他活动部件，因此不易因磨损而发生故障，并可以延长产品寿命。除了产品寿命长之外，操作面板完全平坦且没有缝隙，易于采取措施防尘和防水滴，并增强了清洁和其他维护工作的便利性。该技术以往主要用于要求高功能性和设计性的高端家电，但近年来正在渗透到对清洁度要求较高的低端家电、工业设备、医疗保健设备等。
使用超级电容器的智能混合动力汽车
抽象 - 由于世界面临着更绿色运输的巨大需求，因为我们在车辆中使用的化石燃料是温室排放的重要贡献者。幸运的是，电动汽车（电动汽车）引起了希望的浪潮，并且我们正在远离化石燃料，并采用与化石燃料相比的混合型汽车，氢燃料电池汽车和电动汽车等更环保的选择。，但是传统的电动汽车面临着一些挑战，尤其是在电池中，例如充电速度，寿命有限，范围有限。在内燃烧车辆中也很明显这种类似的挑战（例如，汽油 /柴油 /压缩天然气）主要通过将其转换为混合系统来解决。同样，在电动汽车中，我们可以通过将其转换为混合动力汽车来解决电池寿命有限（充电周期）和低范围的车辆。因此，为了解决这个问题，我们提出了使用超级电容器辅助燃料来源以及传统的锂离子电池作为主要燃料来源的智能混合动力系统。我们将使用再生制动来收费超级电容器银行（即多个超级电容器，并通过使用桥梁整流器为超级电容器库充电，并以串行平行的组合连接，该库最终将在快速加速时为电动机提供额外的必需电流。
利用光电容积描记法特征进行脑心相互作用的网络生理学方法以表征情感状态
新兴证据强调了心脏和大脑动态之间的双向、复杂和非线性交流。虽然一些研究已经应用人工智能根据静态 EEG 和 PPG 特征来区分和分类情绪，但很少有研究关注不同情绪状态下这些相互作用的网络元素。本研究使用来自 DEAP 数据集的数据（其中包括参与者观看情感唤起音乐视频时记录的 EEG 和 PPG 信号），应用了一种新颖的网络分析方法来研究大脑节律和 PPG 特征（幅度、峰峰间隔和脉冲宽度幅度）之间的动态相互作用。部分互相关的时间延迟稳定性用于识别情绪状态。在情感状态下，EEG 节律与 PWA 和 PPI 之间存在显着相关性（p <0.05）。然而，PPI 或 PWA 影响 EEG 波段的反向关系并不显着。此外，PPG 振幅与 EEG 节律之间的相关性（反之亦然）并未显著区分情感状态，这表明 PPG 振幅对情绪状态的指示性不如 PPI 或 PWA。研究结果确立了 EEG-PWA 和 EEG-PPI 连接是情感状态的可靠指标，并为开发可解释的基于图的情绪识别系统提供了见解。
![b”。[6] [6]这些mxenes源自平面内有序的Quaternary 211最大相位，其公式为（m'1.33 m \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9c 0.66）Alc。 m \ xe2 \ x80 \ x9d被蚀刻了，现在将2D纸带到平面内有序的分区。在三种电极构型中（例如，在21 m kch 3 COO中至1.6 V与AgCl [8]），更多的工作集中在基于MXENE的自由膜上，以实现高体积电容（C V），因为它们的高度密度和固定材料的速度，Ontivive of Bindistive of Bindistive oterive otericive oteric oder coldice oteric，选择的电解质。细胞通常达到C S> 300 F G 1或> 1500 F CM 3的高值。 [5d，10]然而，与中性水晶相比，H 2 SO 4既安全也不是绿色。进一步的问题是，i）风险“](/simg/f/f1d7ad45cd712c592430685056caab80f66abd68.webp)
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本期刊文章的自构建后版本可在Linköping大学机构存储库（DIVA）上获得：https：//urn.kb.se/resolve？urn = urn= urn= urnt：se：se：se：se：liu：diva-206387 N.B. N.B.：引用这项工作时，请引用原始出版物。Padinhare Cholakkal，H.，Tu，D.，Fabiano，S。（2024），神经形态感知的有机电化学神经元，自然电子，7（7），525-536。 https://doi.org/10.1038/s41928-024-01200-5
用于电容式传感应用的 FDC1004 4 通道电容数字转换器数据表 (Rev. C)
(1) 电气特性表值仅适用于所示温度下的工厂测试条件。因子测试条件导致器件自热非常有限，例如 TJ=TA。在 TJ>TA 的内部自热条件下，电气表中不保证参数性能。绝对最大额定值表示结温极限，超过该极限，器件可能会永久退化，无论是机械还是电气。(2) 极限由 25 摄氏度下的测试、设计或统计分析确保。工作温度范围内的极限通过使用统计质量控制 (SQC) 方法的相关性来确保。(3) 典型值表示在特性确定时确定的最可能的参数标准。实际典型值可能随时间而变化，也取决于应用和配置。典型值未经测试，不保证在出厂生产材料上有效。(4) 有效分辨率是转换器满量程范围与 RMS 测量噪声之比。(5) 未连接外部电容。5.6 I 2 C 接口电压电平
超级电容器与电池的比较分析
1计算机系技术工程，技术工程学院，伊斯兰大学，伊拉克计算机系技术工程，伊斯兰教大学伊斯兰大学技术工程学院，阿尔·迪瓦尼亚大学，伊拉克计算机工程学院，伊拉克工程学院，伊拉克工程学院，技术工程学院。 muntatheralmusawi@gmail.com 2.电子与通信工程，GLA大学，Mathura，aasheesh.shukla@gla@gla@gla.ac.ac.in 3 3 3 3助理教授，Shri Venkateshwara Padmavathy工程学院EEE助理教授4新王子Shri Bhavani工程与技术学院CSE系ASST教授Chennai-600073，印度泰米尔纳德邦5号，Vishwakarma Technology India India India Pune India India Pune India pune gajanan.gambhire@gambhire@vit.d. DVR和HS MIC技术学院，印度安得拉邦4新王子Shri Bhavani工程与技术学院CSE系ASST教授Chennai-600073，印度泰米尔纳德邦5号，Vishwakarma Technology India India India Pune India India Pune India pune gajanan.gambhire@gambhire@vit.d. DVR和HS MIC技术学院，印度安得拉邦
新型复合材料：超级电容器电极中氧化石墨烯，导电聚合物和金属氧化物的协同作用
4化学系，Sri Guru Teg Bahadur Khalsa学院，Anandpur Sahib-140118，印度旁遮普邦。 摘要：超级电容器（SC）的高效电极材料的发展引起了人们的重大关注，由于其高孔隙率，成本效益，合成性易于合成和可调电导率，导致聚合物（CPS）作为有希望的候选者出现。 但是，CP通常在循环稳定性和能量密度方面面临局限性。 最近的研究集中在CP与金属氧化物（MOS）和碳基材料的协同整合，形成复合电极，具有增强的电导率，机械耐用性和改善的电化学性能。 本评论突出了将CP与MOS和石墨烯衍生物相结合以解决这些局限性的新方法，从而导致了较高的能量存储能力。 通过概述该领域的最新进展，我们旨在阐明这些协同相互作用及其对电极性能的影响的机制。 本文强调了下一代超级电容器设计中创新的潜力，为更高效，更耐用的储能解决方案铺平了道路。4化学系，Sri Guru Teg Bahadur Khalsa学院，Anandpur Sahib-140118，印度旁遮普邦。摘要：超级电容器（SC）的高效电极材料的发展引起了人们的重大关注，由于其高孔隙率，成本效益，合成性易于合成和可调电导率，导致聚合物（CPS）作为有希望的候选者出现。但是，CP通常在循环稳定性和能量密度方面面临局限性。最近的研究集中在CP与金属氧化物（MOS）和碳基材料的协同整合，形成复合电极，具有增强的电导率，机械耐用性和改善的电化学性能。本评论突出了将CP与MOS和石墨烯衍生物相结合以解决这些局限性的新方法，从而导致了较高的能量存储能力。通过概述该领域的最新进展，我们旨在阐明这些协同相互作用及其对电极性能的影响的机制。本文强调了下一代超级电容器设计中创新的潜力，为更高效，更耐用的储能解决方案铺平了道路。
超级电容器中工作电压的能效分析
摘要 超级电容器越来越多地用作储能元件。与电池不同，它们的充电状态对正常工作时的电压有相当大的影响，使它们能够从零工作到最大电压。在本文中，根据这些设备的工作电压，对其能效进行了理论和实践分析。为此，对几个超级电容器进行了充电和放电循环，直到电流和电压的测量值稳定下来。此时计算了它们的能量效率。这些充放电循环是在以下情况下进行的：i）充电和放电之间不休息；ii）两个阶段之间休息几分钟。利用从测试中获得的信息，绘制了能量效率与最小和最大工作电压的关系图。通过查阅数据和图表，可以获得优化这些设备能效的理想工作电压。
Yong，K。E.，Hui Kieu，D.K.，Goh，Y.K.，Zhang，X. 一个基于空间状态的Omni方向碰撞警告... 细胞外囊泡及其缺血性中风中的microRNA货物 使用3D多孔结构的超级电容器的开发 近距离光学天空理论 反复练习的反复发作的运动单位行为的变化 生物信息学中的简报 生成AI驱动的语义通信网络 强化学习的基于大语言模型的基于州奖励和行动建模的建议系统 辐射测量
摘要 - 马拉里亚是由感染雌性蚊子蚊子的寄生虫引起的，是一种严重的且潜在的致命疾病，是热带地区常见的。疾病控制程序依赖于树冠内各种垂直高度的蚊子的捕获。为了支持这种疟疾控制研究工作，该提议的解决方案旨在克服涉及攀岩和手动蚊子捕获的调用方法的局限性。本文介绍了一种新型无人机导航系统的开发，该系统旨在在树冠中收集蚊子样品。我们的解决方案通过使用立体声视觉深度摄像机和对象检测算法yolov7实现3D映射算法来构建解决方案，以准确识别树檐篷中的栖息地。开发的无人机导航算法采用获得的坐标来计划合适的飞行路径。我们评估了基础针孔摄像头模型的准确性，并进行了深度摄像头的校准，以提高深度精度。此外，我们分析了Yolov7培训配置，以最大程度地减少着陆点检测中的假阳性。结果证明了我们解决方案在捕获各种垂直高度的蚊子方面的有效性，为疟疾控制程序提供了宝贵的支持。索引术语 - 马拉里亚控制，计算机视觉，无人机导航，深度摄像头，机器学习