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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。在这样的市场条件下，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。
电容式触摸 QE V3.2.0 发行说明 - 瑞萨
(uint32_t)gp_touch_monitor_size = (uint32_t)g_touch_monitor_size; #else (uint32_t)gp_touch_monitor_buf = monitor_buf_address; (uint32_t)gp_touch_monitor_id = monitor_id_address; (uint32_t)gp_touch_monitor_size = monitor_size_address; #endif 正确）#if (TOUCH_AUTO_JUGE_MONITOR == 0) gp_touch_monitor_buf = (uint8_t *)g_touch_monitor_buf; gp_touch_monitor_id = (uint8_t *)&g_touch_monitor_id; gp_touch_monitor_size = (uint16_t *)g_touch_monitor_size; #else gp_touch_monitor_buf = (uint8_t *)monitor_buf_address; gp_touch_monitor_id = (uint8_t *)monitor_id_address; gp_touch_monitor_size = (uint16_t *)monitor_size_address; #endif
零触摸网络配置管理的大型语言模型
摘要 - 零接触网络和服务管理（ZSM）范式是对通信网络增长的复杂性的直接响应，是解决问题的方法。在本文中，利用了生成人工智能的最新进展，我们介绍了使用大型语言模型的网络配置生成器（LLM-NETCFG），并通过大型语言模型来实现ZSM配置剂。LLM-NETCFG可以根据自然语言表达的意图自动生成配置，验证它们并配置网络设备。我们还显示了具有最小人类的自动化和验证网络配置的自动化和验证。此外，我们探讨了将LLM集成到网络管理功能领域以完全实现ZSM的机会和挑战。
DC驱动的电池组，用于商业无触摸水龙头K-36264
1-800-4Kohler（1-800-456-4537）Kohler Co.保留对修订的权利，而无需通知产品规格。有关最新的规格表，请访问www.kohler.com美国或www.kohler.ca加拿大2-14-2025 22:49-US/CA
生长素释放肽与触摸时大脑奖励激活降低有关
摘要 肠道激素生长素释放肽会驱动食物动机并增加食物摄入量，但它也参与对食物以外的奖励的预期和反应。这项预先注册的研究调查了自然变化的生长素释放肽浓度如何影响人类对触摸作为社会奖励的处理。67 名志愿者在两天的测试期间接受了缓慢爱抚触摸（所谓的 CT 靶向触摸）作为社会奖励，并在小腿上接受了控制触摸，期间进行了 3T 功能成像。一次，参与者禁食，另一次，他们吃了一顿饭。在每次实验中，都会在三个时间点测量血浆生长素释放肽。所有触摸都被评为饭后更令人愉快，但生长素释放肽浓度与愉悦感之间没有关联。CT 靶向触摸被评为最令人愉快和最不愉快的触摸。
人类后顶皮层中实际和想象的触摸的神经编码
摘要在人类后顶叶皮层（PPC）中，单个单元编码具有部分混合表示形式的高维信息，使少量神经元可以编码与运动计划，执行，认知和感知相关的许多变量。在这里，我们测试了以前证明的PPC神经元种群是否同样参与了体验域。，我们在实际的触摸表现和触觉成像任务中记录了人类临床试验参与者的PPC中的神经元。神经元用双侧接受场在短潜伏期中编码了实际触摸，并通过身体部位组织，并覆盖了所有经过测试的区域。触觉图像任务引起了身体部分的反应，该反应与实际触摸共享神经基板。我们的结果是人类PPC中触摸编码及其在触觉成像任务中的认知参与的第一个神经元水平的证据，这可能反映了语义处理，注意力，感官预期或想象中的触摸。
一个新颖的零触摸，零信任，AI/ML的IoT网络安全框架
摘要 - 物联网促进了一个联系，聪明和可持续的社会；因此，必须保护物联网生态系统。基于IoT的5G和6G将利用机器学习和人工智能（ML/AI）的使用来为自动和协作的安全IoT网络铺平道路。零触摸，零信任的IoT安全性，具有AI和机器学习（ML）启用框架，提供了一种强大的方法来确保物联网（IoT）设备的扩展景观。本文介绍了一个基于零信任，零触摸和AI/ML的集成的新颖框架，该框架可用于检测，缓解和预防现代物联网生态系统中DDOS攻击。将重点放在新的集成框架上，通过为所有物联网流量，固定和移动5G/6G物联网网络流量以及数据安全性（隔离零触摸和动态政策执行）建立零信任。我们通过基于基于准确性，精度，回忆，F1-Score和Roc-auc进行比较，对五个机器学习模型，即X Gboost，Random Forest，K-Nearest Neight，随机梯度下降和Na've Bayes进行了比较分析。结果表明，检测和缓解不同DDOS向量的最佳性能来自基于整体的方法。通过合并网络切片，微分段，连续身份验证和弹性的5G/6G策略，该框架为基于基于勒索的DDOS攻击提供了强大的可扩展安全性。零触摸，具有AI/ML启用的零值得物联网安全性是基于5G/6G的物联网和工业互联网4.0和5.0时代的强大网络安全策略的范式。通过整合这些技术，组织可以有效地保护其物联网环境，保护敏感数据并在面对不断发展的网络威胁时保持业务连续性
从表面到表面 - 触摸表面转换以实现驾驶舱中的具体交互
在交互式触觉系统中，“表面”既是触摸的支持，也是图像的支持。虽然触摸表面的厚度、形状和硬度已逐渐发生改变，但其交互方式仍然像第一批设备一样，仅限于用手指以简单的手势接触屏幕，假装操纵显示的内容。触觉，即使对于集成到航空或汽车等关键系统中的触觉设备，仍然基本上作为视觉的延伸，用于指向和控制。虽然感知现象学、生态感知和有形与具身交互的理论都承认身体、运动技能和与环境的交互在感知现象中的重要性，但继续将视觉视为触觉交互的首要感觉似乎有些简单化。
“你触摸的一切都会改变”：将推测性设计的经典扩展到黑色未来
传统的技术设计方法历来忽视了黑人参与和概念化未来技术的能力。种族和阶级边缘群体的设计贡献往往被忽视，很少被视为设计标准。虽然已经出现了一些框架来鼓励人们关注设计中的性别和社会公正，但很少有研究承认黑人想象在这一过程中的证据。当前的设计规范将未来和推测定义为源于对科幻小说的狭隘看法，其中不包括黑人未来主义的观点。在本文中，我们扩展了设计规范，认为非洲未来主义、非洲未来主义女权主义和黑人女权主义等框架在设计对我们未来技术格局的想象中发挥了重要作用。我们为谁在设计中走向未来的更大讨论做出了贡献，提出了概念化设计的人和考虑设计社会影响的人之间的对话关系。
颤振：创建视听触摸反馈引起的颤振幻觉
图3。左：要确定振动声音的最大截止频率，我们计算了频率在不再可识别的区域中的频率。在-165 dB和12866 Hz的频率达到这一点。垂直虚线表示截止频率。右：截止频率的表示。可以看出，在每个条件上的声音相同。取决于截止频率，不存在截止声音频谱中的所有音调（灰色），只是下面的音调（黑色）。此示例用于3525 Hz的截止频率。