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World File Search System信号转换
最近开发用于生理信号检测和机器学习辅助心血管疾病诊断的压电生物传感器
由于早期诊断和及时的医疗干预措施，可以防止大量心血管相关的死亡率，因此对实时和长期检测技术的需求很高。然而，当前的实时监控设备，例如具有硬连线和刚性接口的Holter监视器，不适合长期检测，因为它们不轻，紧凑且舒适。此外，使用当前监视设备的测量数据的准确性在很大程度上受到日常身体运动的影响，因此只能在静态状态下实现，从而限制了其实际应用。为了解决上述问题，将生理信号转换为电信号的良好/可穿戴和敏感的身体脉冲传感器的发展对于进行实时和连续的健康监测以获得长期和准确的脉冲波形至关重要。现在在重症监护中最常见和广泛应用的技术是侵入性动脉导管，它可以提供精确的连续体脉冲和血压监测。但是，在监测过程中，不适和潜在感染的风险以及数据的准确性增加。在这方面，近几十年来，非侵入性的无创/可穿戴健康观念方法受到了极大的关注。5 - 10作为非侵入性的仅接触人皮肤，感染率大大降低，从而使其安全且广泛适用于日常使用的设备。几种类型的
ECG信号通过单节点，表面声感应
摘要 - 有效的手段，可以实现单铅，非侵入性和干性心电图（ECG）测量值，为在非临床环境中对移动用户进行长时间心律监测提供了潜力。但是，现有的ECG调查方法需要精确的电极放置，暨塞接线，并要求用户保持固定。另外，当前基于心脏的基于心脏的方法（例如Phonocartiogrons）缺乏检测至关重要的心律特征的灵敏度和精度，并且容易受到环境噪声的影响。这项工作利用脖子上的宽带宽表面声波麦克风通过颈动脉捕获心脏声音。提议将心形信号转换为相应的ECG波形的跨模式自动编码器，一种用于信号模态转换的最新算法。由9个参与者研究结果证明了通过声音声音构建PQRST波形的有效性，并准确地确定了关键的PQRST指标。最后，展示了用户步行的移动声学ECG波构建，为不引人注目的，长期的低成本每日心律监测奠定了基础。临床相关性 - 转换心脏声音信号，以实现突出的心电图指标，可以使用单节点干可穿戴设备进行低成本的每日心律监测。
使用技术与算法 - 面对面 -
在网络技术中的可变范围内推进，开发了许多新技术。安全问题很重要，尤其是在使用诸如面部细节之类的可变方法的人们检测和识别中。最近几天已广泛使用传感器来支持安全系统。传感器是用于将任何类型的信号转换为电信号的设备，这些信号将在以后进行处理。这些信号可以由用户以多种方式查看。传感器在开发阶段增加了，该开发阶段可以与操作系统，数据存储系统，处理单元，通信单元和任何其他功能单元集成在一起。检测和识别系统被发展为新的技术水平。某些系统（例如图形印刷和棕榈线）面临许多问题，因为皮肤结构可能会及时面对。因此，这些方法面临着一定的问题和局限性，使他们更准确地搜索其他方法。此搜索旨在根据传感器创建一种新方法来进行面部检测和识别。用于面部识别的大多数方法取决于OPENCV库，这些库具有良好的准确性和时间恢复可用性。另一方面，开发了实际应用，以提高这些系统（例如Seetaface和Youtu方法）的准确性。也要检测到三种检测方法很重要，以提高整个系统的准确性，即侧面检测，遮挡检测和面部表情。然后将这些数据进行比较，以创建系统的全部精度结果。
评估和提高气体的可靠性... - AMT - 最近
摘要：环境监测技术的进步使相关社区和公民能够收集数据，以更好地了解当地环境和潜在暴露情况。这些移动、低成本的工具可以提高收集时间和空间分辨率的数据，提供具有前所未有的详细程度的大规模数据。这种类型的数据有可能使人们能够就其暴露情况做出个人决定，并支持制定减少污染和改善健康结果的当地战略。然而，这些低成本仪器的校准一直是一个挑战。通常，传感器包是通过现场校准来校准的。这涉及将传感器包与高质量参考仪器共置一段时间，然后应用机器学习或其他模型拟合技术（如多元线性回归）来开发用于将原始传感器信号转换为污染物浓度的校准模型。虽然这种方法有助于校正环境条件（例如温度）的影响以及与非目标污染物的交叉敏感性，但越来越多的证据表明，由于污染物水平与环境条件（包括昼夜循环）之间存在偶然相关性，校准模型可能会过度拟合给定位置或一组环境条件。因此，在现场训练的传感器包在移动或转移到其他位置时可能会提供不太可靠的数据。对于寻求在监管监测点以外进行监测的应用（例如个人移动监测或高分辨率的社区监测），这是一个潜在的问题。
主动低成本网状网络室内追踪系统
室内射频跟踪系统通常非常昂贵，并且由于干扰、设备质量或其他环境因素，其准确性可能会有所不同。由于这些技术限制因素，当今许多企业发现很难证明投资 RFID 跟踪技术来改善其工作环境的安全性、效率和保障是合理的。该项目的目的是提供一种经济实惠的 RFID 跟踪系统，该系统能够在室内环境中跟踪人或物体。为了最大限度地降低 RFID 跟踪系统的成本，系统的组件由现有的电子设备和硬件构建而成。该软件的编写也旨在最大限度地减少许可和支持费用，从而开发出具有成本效益的经济实惠的 RFID 跟踪系统。跟踪系统由标签、读取器节点和 PC 读取器组成，它们使用带有嵌入到芯片中的 Python 脚本的 Synapse RF 100 引擎。跟踪系统软件通过 Web 门户运行，利用 HTML、JavaScript 和 PHP 等 Web 技术，允许使用可缩放矢量图形在二维地图上表示标签位置。在系统开发过程中，我们开发了一种新的三边测量算法，并将从标签接收到的信号转换为与标签实际物理位置相关的地图上的虚拟位置。该系统的独特之处在于其建造成本低，我们估计不到 20 英镑
CSLP-AE：用于零样本脑电信号转换的对比分裂潜在置换自动编码器框架
脑电图 (EEG) 是一种著名的非侵入性神经成像技术，可以洞察大脑功能。不幸的是，EEG 数据在不同受试者之间表现出高度的噪声和变异性，阻碍了可推广的信号提取。因此，EEG 分析的一个关键目标是提取潜在的神经激活（内容）以及考虑个体受试者的变异性（风格）。我们假设，在任务和受试者之间转换 EEG 信号的能力需要提取考虑内容和风格的潜在表示。受语音转换技术最新进展的启发，我们提出了一种新颖的对比分裂潜在排列自动编码器 (CSLP-AE) 框架，可直接优化 EEG 转换。重要的是，使用对比学习来引导潜在表示，以促进潜在分裂明确地表示主题（风格）和任务（内容）。我们将 CSLP-AE 与传统的监督、无监督 (AE) 和自监督 (对比学习) 训练进行了对比，发现所提出的方法提供了对主体和任务的良好可推广表征。重要的是，该程序还支持未见过的主体之间的零样本转换。虽然本研究仅考虑 EEG 的转换，但所提出的 CSLP-AE 为信号转换和提取内容 (任务激活) 和风格 (主体变异性) 组件提供了一个通用框架，可用于对生物信号进行建模和分析。
一种主动低成本网状网络室内跟踪系统
室内射频跟踪系统通常非常昂贵，并且由于干扰、设备质量或其他环境因素，其准确性可能会有所不同。由于这些技术限制因素，当今许多企业发现很难证明投资 RFID 跟踪技术来改善其工作环境的安全性、效率和保障是合理的。该项目的目的是提供一种经济实惠的 RFID 跟踪系统，该系统能够在室内环境中跟踪人或物体。为了最大限度地降低 RFID 跟踪系统的成本，系统的组件由现有的电子设备和硬件构建而成。该软件的编写也旨在最大限度地减少许可和支持费用，从而开发出具有成本效益的经济实惠的 RFID 跟踪系统。跟踪系统由标签、读取器节点和 PC 读取器组成，它们使用带有嵌入到芯片中的 Python 脚本的 Synapse RF 100 引擎。跟踪系统软件通过 Web 门户运行，利用 HTML、JavaScript 和 PHP 等 Web 技术，允许使用可缩放矢量图形在二维地图上表示标签位置。在系统开发过程中，我们开发了一种新的三边测量算法，并将从标签接收到的信号转换为与标签实际物理位置相关的地图上的虚拟位置。该系统的独特之处在于其建造成本低，我们估计不到 20 英镑
一种主动低成本网状网络室内跟踪系统
室内射频跟踪系统通常非常昂贵，并且由于干扰、设备质量或其他环境因素，其准确性可能会有所不同。由于这些技术限制因素，当今许多企业发现很难证明投资 RFID 跟踪技术来改善其工作环境的安全性、效率和保障是合理的。该项目的目的是提供一种经济实惠的 RFID 跟踪系统，该系统能够在室内环境中跟踪人或物体。为了最大限度地降低 RFID 跟踪系统的成本，系统的组件由现有的电子设备和硬件构建而成。该软件的编写也旨在最大限度地减少许可和支持费用，从而开发出具有成本效益的经济实惠的 RFID 跟踪系统。跟踪系统由标签、读取器节点和 PC 读取器组成，它们使用带有嵌入到芯片中的 Python 脚本的 Synapse RF 100 引擎。跟踪系统软件通过 Web 门户运行，利用 HTML、JavaScript 和 PHP 等 Web 技术，允许使用可缩放矢量图形在二维地图上表示标签位置。在系统开发过程中，我们开发了一种新的三边测量算法，并将从标签接收到的信号转换为与标签实际物理位置相关的地图上的虚拟位置。该系统的独特之处在于其建造成本低，我们估计不到 20 英镑
简化 F-35 飞行模拟器的维护
在加入 SBIR 计划之前，他利用自己多元化的背景创造了一种产品，可以降低当今飞机模拟器的成本、尺寸和复杂性。PTI 首席技术官 David 表示：“过去，您可能需要派人带着一张巨大的电缆图跨越世界各地来修理这些飞行模拟器，而现在，您可以远程完成这项工作。它大大提高了模拟器的整体维护、构建和可靠性。”David 和他的同事 Matt Burch、Hans Harmon 和 Seth Gabbert 为洛克希德马丁公司设计了一种分布式数字输入/输出 (I/O) 总线，以取代商用和军用飞行模拟器中使用的混乱电线。模拟器驾驶舱中的每个仪表、飞行控制装置和面板都配备了自己的小型计算机，称为 Pinnacle 接口节点 (PIN)，而不是一台中央计算机。这些 PIN 充当模拟器驾驶舱和中央计算机之间的中间人，执行计算机和驾驶舱设备通信所需的信号转换（例如，模拟到数字或数字到模拟）。多亏了 David 的创新，PIN 不再需要从驾驶舱中的每台设备到计算机之间连接一堆杂乱的电线，而是只有一条以太网电缆连接到网络集线器，然后网络集线器连接到中央计算机。现在，大多数维修只需更换导致问题的盒子即可，而不必筛选数百条电线。在
基于AI的智能信号交通信号灯控制系统
1，学生1计算机工程文凭1 JSPM的Rajarshi Shahu工程学院，理工学院，浦那，印度摘要：由于道路上的车辆越来越多，交通拥堵在国内和国际上都是典型的事件。由于重要的交叉点，由于常规的交通瓶颈而损失了很多小时。这使得需要有效的交通控制系统。随着城市汽车数量的增加，最持久的问题之一是交通管理。交通拥堵不仅增加了压力水平，并对我们的日常生活造成了更严重的破坏，而且还通过提高碳排放对环境产生了不利影响。日益增长的人口正在导致大城市面临严重的问题和日常运输相关的活动的重大延误。定期评估交通密度并采取相关操作需要有效的交通管理系统。尽管不同的车辆类型有自己的车道，但交通信号点的通勤等待时间并没有减少。为了在当前系统中解决此问题，建议的方法使用人工智能从信号中收集实时图像。为了有效的交通拥堵管理，此方法使用Yolov8图像处理方法计算交通密度。Yolov8算法以更高的精度检测几辆车辆。智能监控技术通过使用信号转换算法来协调时间分配并减少信号交叉点的交通拥堵来减少车辆的等待时间。因此，我们将付诸实践一个智能流量控制系统，该系统基于使用实时视频处理技术来评估交通密度。索引术语 - 信号切换算法，Yolov8，人工智能和交通灯系统