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训练泳衣以解决受伤风险因素

加州大学戴维斯分校(“UC Davis”)的研究人员开发了一种中性泳衣,旨在防止游泳相关损伤,并在训练期间帮助损伤恢复。

质子交换膜(Pem)电解槽(Ec)高级设计与控制的多维计算机模拟代码

聚合物电解质膜(PEM)电解槽在水裂解再生制氢方面受到越来越多的关注。为了开发这种电解槽,有必要了解和模拟液体、气体和离子通过PEM的流动。建立了先进的PEM电解槽多维多物理模型,用于描述两相流、电子/质子传递、质量传递和水电解动力学。

(SD2022-119)用于术中连续神经监护的圆形皮瓣微电极网格

加州大学圣地亚哥分校(UC San Diego)和俄勒冈州健康科学大学(Oregon Health Science University)的研究人员开发了一种用于连续互操作神经监测的微电极网格。该微电极网格包括一种柔性基底,在导电金属垫上具有低阻抗电化学界面材料。金属焊盘可通过形成刺激和记录通道的金属引线互连连接到刺激/采集电子设备,最终连接到焊盘。基板内的翼片可移动远离基板的剩余部分,而当翼片移动远离基板的剩余部分时,基板的剩余部分上的至少一些金属垫可保持与器官接触。

MEDI-MO-GIS:基于Emoji的患者调查系统

加州大学河滨分校的Kendrick Davis教授和同事开发了测量和绘图测量技术,该技术易于使用,以图形为基础,并通过设计进行编写,确保使用Unicode进行当前和正在进行的比例尺验证,以实现几乎所有电子平台的标准化。基于表情的测量系统(Eb-MS)由一组由三个主集合组织的链接/连接表和一组作为域家族的链接表组成(即医学、教育等)。这项技术很有优势,因为它可以促进与具有某些健康状况(如中风、,脑损伤、声音障碍或语言障碍。 

下行无线通信中并发传输的干扰管理

众所周知,无线网络的通信容量受到干扰的限制。根据干扰强度的不同,有三种解决此问题的传统方法。如果干扰很强,则接收器可以解码干扰信号,并使用连续干扰抵消从所需信号中减去。如果干扰信号与所需信号相比非常微弱,则可以将其视为噪声。第三种也是最常见的可能性是当干扰与所需信号相当时。在这种情况下,可以通过使用时分多址(TDMA)或频分多址(FDMA)等技术将干扰与所需信号正交来避免干扰。除了干扰外,无线网络还经历信道衰落。传统的无线网络方法试图对抗衰落。根据衰落的相干时间,使用了各种方法。例如,可以通过使用分集技术、交织和纠错码来缓解快速衰落。某些分集技术,如使用多天线,已被证明有助于对抗衰落,并增加多路复用增益和系统容量。多用户分集方案是一种在基站使用多个天线来增加无线网络容量的技术。在这种方法中,基站选择具有最佳信道条件的移动设备,最大化信噪比(SNR)。根据该方法的一些实现方式,构造K个随机波束,并将信息发送给具有最高信噪比加干扰比(SINR)的用户。然而,在网络中搜索最佳SINR需要来自移动设备的反馈,这些设备与用户数量成线性关系。这些实现方式还使用波束成形,这对于实现来说是复杂的。此外,合作要求很高。

先进的人体姿势识别技术

该技术通过克服数据集和环境限制,彻底改变了人体姿势识别。

用于测量坚果和油脂中挥发性化合物的快速低成本传感器

加州大学戴维斯分校(University of California,Davis)的研究人员开发了一种传感器,用于测量坚果、种子和油脂的食物变质程度。它只需三分钟就可以通过一个简单的设备测量挥发性有机化合物作为食物腐败的生物标志。