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World File Search System设计权衡
电化学传感的激光默认石墨烯（LIG）电极的批次变化
摘要：激光铭刻的石墨烯（LIG）是一种用于微电子应用的新兴材料，用于开发超级电容器，软执行器，互动发电机和传感器。制造技术很简单，但是文献中没有很好地记录了LIG质量的批处理变化。在这项研究中，我们进行了实验，以表征在电化学传感中应用的LIG电极制造中的批处理变化。在聚酰亚胺膜上使用CO 2激光系统合成了许多批次36个LIG电极。使用角膜测量法，立体显微镜，开路电位计和环状伏安法进行了LIG材料。疏水性和电化学筛选（循环伏安法）表明使用商业参考和反电极时，LIG电极批处理变化小于5％。金属化的lig化导致峰值电流和特定电容（阳极/阴极曲线之间的面积）显着增加。但是，批处理变化增加到约30％。研究了两种不同的铂电沉积技术，包括电静态和频率调节的电沉积。研究表明，具有高特异性电容和峰值电流的金属级连杆电极的形成可能是以高批量变异性为代价的。文献中尚未讨论此设计权衡，如果需要进行大规模使用的扩展传感器设计，这是一个重要的考虑。该研究的数据集可通过开放访问存储库获得。这项研究为LIG材料特性的变化提供了重要的见解，以扩展LIG传感器的可扩展开发。需要进行其他研究来了解这种变异性的潜在机制，以便可以开发提高重复性的策略来改善质量控制。
欧洲对非侵入性大脑刺激的重新分类为III类医疗设备：行动呼吁
1。引言最近发出的公告，例如从美利坚合众国或法国发出的，表明空间现在已成为国防战略的明确部分。因此，需要监视关键资产，控制卫星发布等操作的控制以及对潜在或主动威胁的识别，从低地球轨道（LEO）到地球同步地球轨道（GEO）轨道。这些问题不仅与国防有关。对于平民应用也可能特别感兴趣，例如监视专用卫星（电信，观察和科学任务），交通处理，碎屑识别和跟踪。狮子座轨道特别关注越来越多的卫星占据该空间。可以轻松地跟踪轨迹，而雷达成像可以提供卫星的识别，尽管分辨率有限和深入成像[1]。光学成像可以提供互补的高分辨率图像，并评估卫星的身份，状态，动力学以及对其附近的控制。这需要具有快速转向功能的大型光圈望远镜，以跟踪快速移动的目标。自适应光学器件（AO）来补偿大气湍流。美国在此前景中发展了最先进的资产[2] [3]。本文的目的是介绍并讨论使用专用原型获得的结果。我们还展示了在此特定框架中进行图像后处理的创新工作。考虑卫星成像，后处理也是一个关键问题。Onera确实为法国国防机构开发了自适应光学（AO）辅助图像仪的原型。该系统也已被利用以证明LEO卫星到地面光学电信[4]。的确，LEO卫星在地面光学电信方面面临着类似的问题，即在类似目标上对AO进行湍流的跟踪和补偿。AO板凳位于observatoire de la cote d'Azur（OCA）的MEO望远镜上，考虑了Leo卫星成像或光学电信，该性能很大程度上取决于由卫星雪橇率驱动的湍流的快速时间演化。因此，我们已经开发了一个基于GPU-CPU的实时控制器，以减少循环延迟，从而减少时间误差。该控制器还提供了支持局部自动化的实施的灵活性，以此作为快速发展条件的答案。因此，我们利用了在天文学和生物医学成像中所做的最新工作[5] [6] [7] [8]，开发了专用的盲目反向卷积算法。我们首先简要描述AO设置。我们讨论系统要求和AO系统设计权衡。然后，我们讨论了对民用狮子座卫星的后期处理，并提供了当前的结果。
采用自适应光学和边缘化盲反卷积进行低地球轨道卫星成像
1. 引言 最近，美国和法国等国家发布的声明表明，太空现已成为国防战略的明确组成部分。因此，从低地球轨道 (LEO) 到地球同步轨道 (GEO)，都需要监控关键资产、控制卫星发射等操作以及识别潜在或主动威胁。这些问题不仅对国防很重要，还可能对民用应用特别重要，例如监控专用卫星（电信、观测和科学任务）、交通处理、碎片识别和跟踪。低地球轨道尤其令人担忧，因为占据这一空间的卫星数量越来越多。借助雷达探测，可以轻松跟踪轨迹，而雷达成像可以提供卫星识别，尽管分辨率有限且成像深度有限 [1]。光学成像可以提供互补的高分辨率图像，并评估卫星的身份、状态、动态及其附近区域的控制。这需要具有快速转向能力的大口径望远镜来跟踪快速移动的目标。然后需要自适应光学 (AO) 来补偿大气湍流。因此，美国已经开发了这一领域的先进资产 [2][3]。本文的目的是展示和讨论使用专用原型获得的结果。我们还介绍了在这个特定框架下进行图像后处理的创新工作。Onera 确实为法国国防部开发了一种自适应光学 (AO) 辅助低地球轨道卫星成像仪原型。该系统还被用于演示低地球轨道卫星对地光通信 [4]。事实上，低地球轨道卫星空对地光通信在类似目标上面临着类似的问题，即使用自适应光学跟踪和补偿湍流。自适应光学台位于法国蔚蓝海岸天文台 (OCA) 的 MeO 望远镜上。考虑到低地球轨道卫星成像或光通信，其性能在很大程度上取决于卫星旋转速率驱动的湍流的快速时间演变。因此，我们开发了一种基于 GPU-CPU 的实时控制器，以减少循环延迟，从而减少时间误差。该控制器还提供了灵活性，以支持部分自动化的实施，以应对快速变化的情况。考虑到卫星成像，后处理也是一个关键问题。因此，我们利用天文学和生物医学成像领域的最新研究成果开发了专用的盲反卷积算法 [5][6][7][8]。我们首先简要介绍 AO 设置。我们讨论了系统要求和 AO 系统设计权衡。然后，我们讨论了后处理并介绍了在民用 LEO 卫星上获得的当前结果。
无线传感器网络中数据中心路由协议
计算机科学与工程系，Vel Tech Dr. RR &Dr. SR 技术大学，Avadi，钦奈，印度 praveenkumarrao.k@gmail.com _____________________________________________________________________________________________ 摘要 无线传感器网络 (WSN) 由具有传感、计算和无线通信功能的小型节点组成。 许多路由、电源管理和数据传播协议都是专门为无线传感器网络设计的，其中能源意识是一个重要的设计问题。 我们重点关注路由协议，它们可能因应用和网络架构而异。 在本文中，我们介绍了无线传感器网络中最先进的路由技术。 我们首先概述了无线传感器网络中路由协议的设计挑战，然后全面概述了不同的路由技术。 总体而言，路由技术根据底层网络结构分为三类：扁平、分层和基于位置的路由。此外，根据协议操作，这些协议可分为基于多路径、基于查询、基于协商、基于 QoS 和基于一致的协议。我们研究每一种路由范式中能源和通信开销节省之间的设计权衡。我们还强调了每种路由技术的优势和性能问题。本文最后提出了未来可能的研究领域。 关键词：传感器网络，数据中心协议，洪泛，八卦，SPIN _____________________________________________________________________________________ 介绍 新兴的无线传感器网络领域将传感、计算和通信结合到一个微型设备中。通过使用先进的网状网络协议，这些设备形成了广阔的连接范围，扩大了物理世界的覆盖范围。 无线传感器网络是指一组空间分散的专用传感器，用于监视和记录环境的物理条件。他们还负责在中心位置组织收集到的数据。无线传感器网络测量环境条件，如温度、声音、污染水平、湿度、风速和风向等。无线传感器网络由数百到数千个传感器节点组成。传感器节点设备包括无线电收发器、天线、微控制器、接口电子电路和能源（通常是电池）。传感器网络中的路由非常具有挑战性，因为传感器网络中存在一些与无线自组织网络不同的特性。传感器网络的数量可能比自组织网络中的节点高出几个数量级。传感器网络部署密集，但容易发生故障。传感器网络的拓扑结构经常变化，它使用广播通信，而自组织网络使用点对点通信。传感器网络在功率、计算能力和内存方面受到限制，并且由于大量的开销和大量的传感器，它没有全局标识 (ID) [1]。传感器网络可以作为应用的各种领域包括：•军事应用：无线传感器网络在军事应用中的一些可能用途示例是部队和车辆的位置和移动控制、目标检测、非人类战斗区域监控以及地雷清除或建筑勘探。•智能住宅：无线传感器网络的一些可能用途示例包括允许房屋配备运动、光和温度传感器，麦克风可用于语音激活，压力传感器可以安装在椅子中以实现楼宇自动化。其他还包括空气温度、自然和人工照明可以根据特定需求进行调整。
CHI 分型实验效果大小的元分析
[1] Xiaojun Bi、Barton A. Smith 和 Shumin Zhai。2010 年。准 Qwerty 软键盘优化。在 SIGCHI 计算机系统人为因素会议论文集（美国佐治亚州亚特兰大）（CHI '10）。美国计算机协会，纽约，纽约州，美国，283–286 页。https://doi.org/10.1145/1753326.1753367 [2] Stephane Champely、Claus Ekstrom、Peter Dalgaard、Jeffrey Gill、Stephan Weibelzahl、Aditya Anandkumar、Clay Ford、Robert Volcic、Helios De Rosario 和维护者 Helios De Rosario。[nd]。软件包“pwr”。([nd])。[3] Mike WL Cheung。 2014. 使用三级荟萃分析对依赖效应大小进行建模：一种结构方程建模方法。《心理方法》19，2（2014），211。[4] Andy Cockburn、Carl Gutwin 和 Alan Dix。2018. 不再 HARK：关于 CHI 实验的预注册。在 2018 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集（加拿大魁北克省蒙特利尔）（CHI '18）。美国计算机协会，美国纽约州纽约，1-12。https://doi.org/10.1145/3173574.3173715 [5] Jacob Cohen。1988. 行为科学的统计功效分析。（第 2 版）。Taylor & Francis 有限公司。[6] Geoff Cumming。 2013. Cohen 的 d 需要易于解释：对 Shieh (2013) 的评论。行为研究方法 45, 4 (2013)，968–971。[7] Geoff Cumming 和 Robert Calin-Jageman。2016. 新统计学导论：估计、开放科学及其他。劳特利奇。[8] Mark Dunlop 和 John Levine。2012. 触摸屏键盘的多维帕累托优化，以提高速度、熟悉度和改进拼写检查。在 SIGCHI 计算机系统人为因素会议论文集（美国德克萨斯州奥斯汀）（CHI '12）中。计算机协会，美国纽约州纽约，2669–2678。 https://doi.org/10.1145/2207676.2208659 [9] Alexander Eiselmayer、Chat Wacharamanotham、Michel Beaudouin-Lafon 和 Wendy E. Mackay。2019 年。Touchstone2：一种用于探索人机交互实验设计权衡的交互式环境。在 2019 年 CHI 计算机系统人为因素会议（英国苏格兰格拉斯哥）（CHI '19）论文集上。美国计算机协会，纽约，纽约州，美国，1-11。https://doi.org/10.1145/3290605.3300447 [10] Franz Faul、Edgar Erdfelder、Axel Buchner 和 Albert-Georg Lang。2009 年。使用 G* Power 3.1 进行统计功效分析：相关和回归分析检验。行为研究方法 41，4（2009 年），1149–1160。[11] Anna Maria Feit、Daryl Weir 和 Antti Oulasvirta。2016 年。我们如何打字：日常打字中的动作策略和表现。 2016 年 CHI 计算机系统人为因素会议论文集（美国加利福尼亚州圣何塞）(CHI '16)。美国计算机协会，纽约，纽约州，美国，4262–4273。https://doi.org/10.1145/2858036.2858233 [12] Leah Findlater 和 Jacob Wobbrock。2012 年。个性化输入：通过自动适应改进十指触摸屏打字。2016 年 SIGCHI 计算机系统人为因素会议论文集（美国德克萨斯州奥斯汀）(CHI '12)。美国计算机协会，纽约，纽约州，美国，815–824。 https://doi.org/10.1145/2207676.2208520 [13] Leah Findlater、Jacob O. Wobbrock 和 Daniel Wigdor。2011 年。在平板玻璃上打字：检查触摸表面上的十指专家打字模式。在 SIGCHI 计算机系统人为因素会议论文集（加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华）（CHI '11）。计算机协会，美国纽约州纽约，2453–2462。https://doi.org/10.1145/1978942.1979301 [14] Mayank Goel、Leah Findlater 和 Jacob Wobbrock。2012 年。WalkType：使用加速度计数据适应移动触摸屏文本输入中的情境障碍。 SIGCHI 计算机系统人为因素会议 (美国德克萨斯州奥斯汀) (CHI '12) 论文集。美国计算机协会，纽约，纽约州，美国，2687–2696 页。https://doi.org/10.1145/2207676.2208662 [15] Aakar Gupta 和 Ravin Balakrishnan。2016 年。DualKey：通过手指识别实现微型屏幕文本输入。2016 年 CHI 计算机系统人为因素会议 (美国加利福尼亚州圣何塞) (CHI '16) 论文集。美国计算机协会，纽约，纽约州，美国，59–70 页。 https://doi.org/10.1145/2858036.2858052 [16] M. Harrer、P. Cuijpers、TA Furukawa 和 DD Ebert。2019 年。使用 R 进行元分析：实践指南。PROTECT Lab Erlangen（2019 年）。