摘要:这项研究介绍了使用糖尿病监测的光学方法的基于物联网的非侵入性血糖仪的开发。糖尿病需要尽快识别,并密切监测其发育。控制这种疾病的措施之一是使用糖素对血糖水平进行每日监测。市场上的葡萄仪是侵入性的,需要血液采样或传感器植入。要获取血液样本,有必要用针刺指尖获得血液样本。此过程不舒服,并且反复穿刺会增加传染病传播的风险。或者,本文提出了一种使用光学技术的非侵入性方法。原型设备主要由NIR LED(940nm)组成,该nir用作通过手指传递的光发射器,并反射为光电探测器(BPW34),该发射器(BPW34)充当光接收器。使用Arduino Cloud用于监视目的,该原型与IoT平台集成在一起。下一步涉及校准模型的开发。招募了十个健康的人参加由国家肾脏基金会Batu Pahat进行的葡萄糖读数测量。从该实验中成功获得了校准模型(𝑦=82.19𝑥+ 12.91)。开发的设备的准确性在93.2%至96.9%之间,发现错误百分比小于7%。总而言之,成功开发了一种无痛的非侵入性根源近红外LED和光电二极管。为了将来开发,可以使用更长的光发射器(例如1500 nm)来提高系统的准确性。关键字:糖尿病,糖仪,近红外(NIR),物联网(IoT),非侵入性
幼儿教育是进入正规教育之前的儿童学习的地方或工具。幼儿教育使用通过游戏学习的概念。通过比赛,希望孩子们会感到积极的影响并成长。脑健身房或大脑体操是一种通过简单运动来提高幼儿期集中能力的方法。幼儿时期需要从外部刺激以支持身体运动,社交情感和语言的成长和发展。大脑健身房的好处是(1)。刺激儿童的浓度水平和专注力。(2)。保持身体健康。(3)。克服儿童的学习问题。(4)。刺激物理运动的发育。(5)。平衡右脑和左脑。使用脑健身房的研究目的是找出Abaou的大脑运动活动,以改善儿童的身体运动发育和浓度水平,儿童的身体健康,健康,可以改善儿童中存在的质量。这项研究中使用的方法是文献研究。孩子们很容易与玩伴交往,并与教育者和朋友进行积极沟通。大脑体育馆会影响儿童的注意力和兴趣增加。这与大脑和身体儿童之间相互关联。
物联网 (IoT) 的快速发展和扩张为医疗保健行业带来了巨大的希望。目前,运动中的健身追踪器、无线技术和身体传感器对医疗保健系统的日常性能和可靠性有重大影响。在从精英运动员到患者的各种群体中,可穿戴设备在评估生理参数、促进健康和提高锻炼依从性方面变得越来越重要。本文旨在确定运动医学诊所和团队表现服务,并改进技术的使用,以帮助运动员重返各种运动。提出了机器学习方法,以有效优化测试和监测运动员的健康状况。来自健康物联网的可穿戴传感器数据是机器学习可以解锁的丰富信息来源。这项工作的关键创新之处在于物联网、可穿戴设备和机器学习算法的集成,以实现对运动员的全面和持续的健康监测。目标是增强运动员的健康,预防伤害,优化训练计划,提高整体表现。因此,本研究介绍了基于物联网的可穿戴传感器智能手表,用于运动员的持续健康监测系统。基于机器学习的集成朴素贝叶斯分类器 (ENBC) 用于预测运动员的健康活动。研究结果表明,基于机器学习的分类的平均准确率为 98.63%,与其他传统方法相比,准确率较高。本研究中描述的机器学习方法无疑是其他方法中最有效、最可靠、最准确的。使用智能手表监测一个人的运动健康越来越受欢迎,因为它价格低廉、佩戴方便,并且符合消费者心理。
•考虑患者如何尽快恢复生活中的繁荣。“您想做什么?”通常是我们的第一个病人问题。•专门从所有使人的衰弱条件中恢复,认识到身体运动,个人独立性和认知运动是健康和福祉的基础。•利用切割边缘以及经过时间测试的处理来最大程度地提高生活质量和生活质量。•找到最低有效剂量的药物,并使用多模态疼痛管理策略来减少阿片类药物的使用•治疗患有短期或长期身体和/或认知障碍和残疾的患者(从运动损伤到脊髓和脑损伤医学)。
用具有开放电路电势的化学物质量化锂离子细胞中的衰老效应是具有挑战性的。我们实施了一个基于物理学的电化学模型,以跟踪基于钛酸锂细胞的电化学阻抗反应的变化。伪二维模型的频域方程是无量纲的,并使用Levenberg-Marquardt例程估算相应的非二维参数。该模型权衡了扩散变化,电解质相内离子传导的相对贡献与固相电子传导对细胞衰老的相对贡献。固相扩散,电荷转移电阻和在固液界面处的双层电容是在粒子阻抗中的。使用来自1000多个循环的完整单元格的加速循环数据,估计程序常规跟踪无量纲参数。该模型可以在短时间内使用基于物理的模型来进行状态估算,而无需先验了解电池化学,格式或容量。©2023作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可(CC by,http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/)分发的开放式访问文章,如果原始工作适当地引用了原始作品,则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。[doi:10.1149/1945-7111/acf52a]
(参见[ 3 ] 及其参考文献)。认知不仅仅在于观察世界,还在于积极创造我们对周围现实的感知。我们对现实的感觉受到我们的信念和意图的影响,同时也受到我们对世界的知识和理解的限制 [ 4 ] [ 5 ]。感知和理解环境物理的能力被称为物理场景理解。因此,通过计算机模拟,该学科旨在为机器提供物理理解的基本能力 [ 6 ]:(1)对环境的解释,(2)物理预测,以及(3)学习新观察到的现象。第一项任务(当然是通过计算机视觉“理解”机器所看到的内容)通常被称为机器感知,这是人类认知的主要支柱之一 [ 3 ] [ 7 ]。为此,人工智能必须能够在运行时构建模型,或者至少能够更新现有模型,如上文第四点所述,基于其对周围环境的探索所得数据。第二点与预测有关:预测未来会是什么样子,“推理”。人们对为此开发学习模拟器的兴趣日益浓厚 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。因此,计算机模拟可能是开发能够在任何未知和复杂的现实世界场景中运行的下一代智能自主系统的方式 [ 11 ] [ 12 ]。在这种情况下,如果不使用某种有利于做出决策、增长个人知识和充分选择要记住的内容的知识旁路,一个人就不可能应对他们所消费的所有信息[13]。这个问题也适用于人工智能。过多的信息会导致大数据的诅咒,信息处理变得具有挑战性和压倒性。如果没有偏见捷径,学习将深受数据质量问题的制约,解释可能不切实际[14]。在这项工作中,我们将揭示人类感知及其与人工智能的近似,人工智能旨在复制人类认知。我们将分析基于物理的机器学习如何更有效地理解
研究了相变材料在带有波纹翅片的矩形外壳中的固液相变。采用基于物理的模型,探索了翅片长度、厚度和波幅对热场和流体流场的影响。将翅片纳入热能存储系统可增加传热表面积和热穿透深度,从而加速熔化过程。波纹翅片比直翅片产生更多的流动扰动,从而提高熔化性能。更长更厚的翅片可提高熔化速度、平均温度和热能存储容量。然而,翅片厚度对热特性的影响似乎微不足道。较大的翅片波幅会增加传热表面积,但会破坏自然对流,从而减慢熔化前沿的进程。开发了一种基于人工神经网络和粒子群优化的替代模型来优化翅片几何形状。与平面翅片相比,优化后的几何形状使每单位质量的热能存储提高了 43%。数据驱动模型预测的液体分数与基于物理的模型的差异小于 1%。所提出的方法提供了对系统行为的全面理解,并有助于热能存储系统的设计。
中间件负责弥合网络层和应用层之间的差距;它提取数据并将其转换为所需的格式。通过将大型系统分解为较小的部分,中间件使其更易于管理,因此更加面向服务。在应用层中,我们发现了应用平台和云计算平台。通过网关从感知层发送的数据被接收并存储在应用层中,然后应用层对数据进行分析、组织和执行计算。因此,应用层负责通过图形表示或报告将从 Web 服务器获得的有关受监控参数的数据发送给最终用户。图 5 描述了涉及执行不同任务的上述层
电动汽车作为实现这种雄心勃勃的目标的潜在方式,即创造更清洁的环境并实现更好的运输方式。使用每个锂离子电池中的BMS和单元平衡可以解决此问题。当电动汽车的电池耗尽时,几乎不可能找到最接近的充电站。将GPS系统集成到我们的项目中,以通过移动设备链接传输最近的位置[1]。每个电池电池都经过跟踪并设法避免了电池的任何过度充电或过度收费。Power BMS,无论是硬件还是软件。适当的BMS对于确保在几种高电源应用中的安全和可靠操作(例如电动汽车(EV)和混合动力汽车(HEV)(HEVS)[2]至关重要。电池电池的电池可能以多种方式不平衡,包括充电状态(SOC),自我释放电流,内部电阻和容量。被动和主动平衡拓扑可用于广泛对平衡拓扑进行分类[3]。锂离子电池是实现可持续全球发展的公平和有效运输的最可行的选择。由于电池充电量不同,在不同温度下的电池充电行为以及电池温度会影响电池的循环寿命的事实,因此有必要检测和控制电池组的温度[4]。BMS已监视和调节电池组的充电过程。使用无线通信,研究人员为UPS创建了一个电池监控系统,以检测死电池[7]。在充电过程中,BMS设置了充电参数和充电模式,并且在放电过程中,电池BMS控制器接收电池组的电压和电荷[5]。电动电动电动汽车的电池组通常由数百个电池单元组成,这些电池单元串联或平行地满足车辆的高功率和高压要求[6]。
心脏电生理学的生物物理详细数学建模通常是计算的,例如,在解决各种患者病理状况的概率时,都需要计算。此外,仍然很难减少通常嘈杂的理想数学模型和临床测量的输出之间的差异。在这项工作中,我们提出了一个基于物理的快速深度学习框架,以从数据中学习复杂的心脏电生理学动态。这个新颖的框架有两个组件,分别将动态分解为物理术语和数据驱动的项。这种构建使框架可以从不同复杂性的数据中学习。在Sil-ICO数据中,我们证明了该框架可以重现传输电位的复杂动力学,即使在数据中存在噪声的情况下也是如此。这种基于物理学的数据驱动方法可以通过为预测提供可靠的生物物理工具来改善心脏电生理建模。