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硼和氮掺杂碳的最新进展......
原子锁定硅中的位错，从而提高机械强度。[2,3] 用具有不同氧化态的各种元素掺杂硅的影响已得到充分证实。在碳材料中，通过化学取代可以带来物理和化学性质的显著变化。已知碳可以形成复合材料，并且可以掺杂各种材料，包括聚合物、金属氧化物、金属硫化物、金属氮化物、MXenes、金属有机骨架 (MOF) 等。[4–13] 然而，已经证明，用杂原子掺杂碳质材料可以改善各种性能，这是由于导电性增强、缺陷引入、孔隙率增强以及层间距离调整。近年来，一些报告强调了碳质材料在各种应用方面的进展，包括能源应用、传感应用和光伏应用。例如，2013 年，Thomas 和 Paraknowitsch 回顾了碳质材料的设计，并强调了它们在能源设备中的应用。[14] 根据该报告，S 和 P 掺杂导致碳基质中原子尺寸变化，引起结构扭曲和电荷密度改变
基于Arduino的智能汽车避免系统
自动驾驶汽车导航目前正在吸引大量的研究兴趣。设计基于Arduino的智能汽车避免系统的设计包括使用超声波传感器来检测障碍物并控制汽车的运动。该系统的设计和开发用于在自动遥控器中运行，以避免障碍和减少碰撞。本文使用Arduino微控制器和超声传感器介绍了智能汽车避免系统的原型开发。研究方法通过使用超声传感器来检测障碍物，发出声波并测量波动所花费的时间来运行。arduino微控制器充当系统的控制单元，可实时分析传感器数据并控制汽车的运动。arduino微控制器处理数据并计算障碍物的距离。根据计算的距离调整汽车的方向和速度，以避免碰撞。拟议的系统旨在提供一种具有成本效益，高效且可靠的避免障碍系统，该系统可用于各种应用，例如机器人技术和自动化车辆。系统的成功取决于传感器数据的准确性以及用于驱动汽车穿过环境的控制算法的有效性。总体而言，基于Arduino的智能汽车避免避免系统的设计是机器人技术的有趣且创新的应用。关键字：Arduino微控制器，超声传感器，伺服电机，机器人，避免障碍1.0简介
域距离适应1.5T MR脑图像的超分辨率重建
摘要。快速磁共振成像（MRI）序列在临床环境中高度要求。但是，成像信息不足会导致诊断困难。MR图像超分辨率（SR）是解决此问题的一种有希望的方法，但是由于获取配对的低分辨率和高分辨率（LR和HR）图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有的方法都使用倒数采样的LR IMENES，由于俯瞰域距离或由未知和复杂的降解引起的近似差而可能不准确。在这项研究中，我们提出了一个基于真实但未配对的HR/LR图像的1.5T MR脑图像的域距离调整SR框架。我们的框架工作利用了学习任意未配对图像的抽象表示并适应域间隙的能力，从而使其可行，以证明现实的下采样。此外，我们提出了一个新颖的生成对抗网络（GAN）模型，该模型集成了包含编码器，骨干和解码器的发电机，以及一个基于UNET的歧视器和多尺度感知损失。这种方法产生了令人信服的纹理，并成功地恢复了众所周知的公共数据集上过时的1.5T MRI数据，在感知和定量评估中的最先进的SR方法表现优于最先进的SR方法。