Teknik reka bentuk untuk meningkatkan gandaan bagi menambah baik prestasi antena tompok mikrojalur konvensional dibincangkan. Kaedah suapan prob tersongsang jalur lebar bagi antena tompok mikrojalur berbilang lubang alur bertindan dicadangkan. Reka bentuk tersebut menggabungkan beberapa teknik kontemporari iaitu kaedah suapan prob, struktur tompok tersongsang dan tompok berbilang lubang alur bertindan. Kesan komposit daripada penyatuan pelbagai teknik ini dan dengan memperkenalkan bentuk elemen tompok yang baru, memberikan profil yang rendah, jalur lebar yang lebih luas, gandaan tinggi dan elemen antena yang padat. Keputusan menunjukkan peningkatan gandaan di mana gandaan maksimum adalah 11.42 dBi. Reka bentuk ini sesuai untuk aplikasi tata susunan terutama untuk stesen tapak.
Kertas ini membincangkan kaedah untuk mengurangkan kesan interaksi gelombang elektromagnet dengan kepala manusia menggunakan bahan ferit dan metabahan. Pengukuran pengurangan bagi Kadar Penyerapan Spesifik (SAR) menggunakan bahan ferit dan metabahan telah dilaksana dengan kaedah domain-masa perbezaan-terhingga (FDTD) model Lossy-Drude melalui perisian CST Microwave Studio. Metabahan dibentuk dengan menyusun penyalun cincin terpisah (SRRs) secara berkala. Nilai SAR diukur pada beberapa nilai jarak antara model kepala dengan telefon, kelebaran, ketebalan dan ketinggian bahan ferit dan metabahan. Hasil kajian menunjukkan bahawa nilai SAR1g telah berkurang kepada 1.043 W/kg dengan menggunakan bahan ferit dan 1.161 W/kg dengan menggunakan metabahan. Bagi SAR10g, nilai SAR menurun kepada 0.676 W/kg menggunakan bahan ferit dan 0.737 W/kg dengan menggunakan metabahan. Keputusan bagi nilai SAR dalam kepala manusia dengan kehadiran SRR yang membentuk metabahan telah dianalisis untuk menentusahkan kesan bagi pengurangan SAR ini. Keputusan analisis ini boleh memberikan maklumat yang dapat membantu dalam reka bentuk peralatan komunikasi tanpa wayar bagi mematuhi peraturan keselamatan.
Modern text-to-speech voices can convey social cues ideal for narrating multimedia learning materials. Amazon Alexa has a unique feature among modern text-to-speech vocalizers as she can infuse enthusiasm cues into her synthetic voice. In this first study examining modern text-to-speech voice enthusiasm effects in a multimedia learning environment, a between-subjects online experiment was conducted where learners from a large Asian university (n = 244) listened to either Alexa's: (1) neutral voice, (2) low-enthusiastic voice, (3) medium-enthusiastic voice, or (4) high-enthusiastic voice, narrating a multimedia lesson on distributed denial-of-service attack. While Alexa's enthusiastic voices did not enhance persona ratings compared to Alexa's neutral voice, learners could infer more enthusiasm expressed by Alexa's medium-and high-enthusiastic voices than Alexa's neutral voice. Regarding cognitive load, Alexa's low-and high-enthusiastic voices decreased intrinsic and extraneous cognitive load ratings compared to Alexa's neutral voice. While Alexa's enthusiastic voices did not impact affective-motivational ratings differently from Alexa's neutral voice, learners reported a significant increase of positive emotions from their baseline positive emotions after listening to Alexa's medium-enthusiastic voice. Finally, Alexa's enthusiastic voices did not enhance the learning performance on immediate retention and transfer tests compared to Alexa's neutral voice. This study demonstrates that a modern text-to-speech voice enthusiasm can positively affect learners' emotions and cognitive load during multimedia learning. Theoretical and practical implications are discussed through the lens of the Cognitive Affective Model of E-learning, Integrated-Cognitive Affective Model of Learning with Multimedia, and Cognitive Load Theory. We further outline this study's limitations and recommendations for extending and widening the text-to-speech voice emotions research.