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World File Search System性能监测
石油和天然气生产数字化 - 麦肯锡
这些供应商越来越多地转向将设备制造与服务供应相结合。这是通过将状态和性能监测技术集成到设备中并将其与基于大数据处理和高级分析功能的服务产品相结合来实现的。在生产系统的不同部分，包括顶部、海底和井下作业，都可以看到设备的例子。设备制造商的一个好处是，收入越来越多地从不固定的设备销售转向更像年金的服务流。
通过可穿戴设备提高士兵的安全性和表现
可穿戴技术能够改变我们对健康和福祉的看法和决策方式。在军事上，在训练或行动中利用这些新兴技术可以带来潜在的救生和提高绩效的好处。到目前为止，由于整体集成、外形尺寸、功率限制以及可穿戴监测设备向用户提供的数据反馈，生理数据收集非常有限。可穿戴设备在商业领域的爆炸式增长推动了行业为消费市场解决许多这些问题，也为军事领域提供了新的监测机会。本文讨论了可穿戴技术在军事环境中的几个用例，特别是训练期间的热应激伤害预防和性能监测。此外，还讨论了一些初步的可穿戴设备黄金标准测试。从所描述的应用中可以看出，这些技术的集成如何实现更安全的训练环境，同时也提高了训练效果和持续的表现提升。
上市后监督——人工智能软件的考虑因素
人工智能生成的数据在上市后面临的挑战 • 使用其他软件的经验表明，数据可能难以获取，时效性变得非常重要 性能监测，包括偏差和数据漂移的发展——就像其他人工智能一样 • 分析人群细分和其他子群体，以检查整个预期用途范围内的性能，包括目标人群、设备、用户 • 监测重复性和再现性 • 由相同或不同操作员对相同或相似患者/病情使用时设备输出的变化 • 不透明或黑盒模型可能会引入进一步的风险，因此需要更严格的监测 • 新型人工智能模型可能没有临床参考标准
B Tech＆M仪器工程技术课程
模块1：控制器性能索引，基于模型和模型的调整及其比较研究，高级调整技术和直接合成；模块2：基于模型的控制，模型不确定性和干扰，IMC结构和设计，基于IMC的PI-PID控制器设计；模块3：多变量控制系统的简介，交互分析和多个单回路设计，多变量控制器的设计，相对增益阵列，MIMO系统的调整，De-Coupler Design的概念；模块4：模糊控制技术及其结构，模糊控制 - 实时专家系统设计，基于知识的控制器设计，非线性模糊控制，推论方案，规则基础生成和规则最小化技术；模块5：自适应模糊控制，性能监测和评估，适应机制；模块6：神经控制器设计，具有混合结构的神经模糊控制器，神经模糊的自适应学习控制网络，神经模糊控制器的结构学习；模块6：模糊和神经模糊控制器的优化技术。
现代计算:愿景与挑战
a 伦敦玛丽女王大学电子工程与计算机科学学院，英国伦敦 b 天津大学应用数学中心，中国天津 c Raygun 性能监测，新西兰惠灵顿 d 约克大学计算机科学系和约克量子技术中心，英国约克 e 微软，荷兰史基浦机场 f 维也纳科技大学分布式系统组，奥地利维也纳 g Detecon International GmbH，德国慕尼黑 h 剑桥大学工程系制造研究所，英国剑桥 i 牛津大学工程科学系牛津电子研究中心 (OeRC)，英国牛津 j 西安大略大学计算机科学系，加拿大伦敦 k 卢布尔雅那大学计算机与信息科学学院，斯洛文尼亚卢布尔雅那 l 金泽大学科学与工程研究所，日本 m 纳瓦拉大学 Tecnun 工程学院，西班牙 n 卡塔尔大学工程学院计算机科学与工程系，卡塔尔多哈 o 贝内特大学，印度大诺伊达 p 机器智能研究实验室，美国华盛顿州奥本 q 印度理工学院计算机科学与工程系，印度克勒格布尔 r 马里兰大学巴尔的摩分校 (UMBC) 信息系统系，美国巴尔的摩 s 曼彻斯特大学计算机科学系，英国曼彻斯特牛津路 t 卡迪夫大学计算机科学与信息学学院，英国卡迪夫 u 沙特阿拉伯利雅得国王沙特大学计算机与信息科学学院计算机科学系 v 葡萄牙里斯本卢索纳大学 COPELABS w 新南威尔士大学 (UNSW) 计算机科学与工程学院，澳大利亚悉尼 x 墨尔本大学退休教授，澳大利亚维多利亚州 y 墨尔本大学计算机与信息系统学院云计算与分布式系统 (CLOUDS) 实验室，澳大利亚
现代计算：愿景与挑战
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可穿戴健康监测设备
人类一直在探索地球之外的广阔空间，以了解生命的基本原理和机制。尽管这种探索已经超出了地球本身，但微电子和软电子技术的最新进展将焦点重新转移到了地球内部——了解我们的身体如何运作以及如何改善和延长它们的寿命。研究甚至深入人体内部，通过对神经活动进行空间和时间记录，探索人类思维的基本原理和构成要素。生物标志物和性能监测被视为维持健康、识别有害活动和强化健康习惯的关键要素。最近的全球疫情凸显了健康和环境监测的重要性，它为我们提供了完整和最新的健康信息，并指导我们提高生活质量和实现更大的世界进步。微电子技术的进步，例如柔性和可拉伸电路板的开发，导致了可穿戴传感器的蓬勃发展；低成本健康监测和诊断设备的分水岭时刻已经到来。科技巨头将个人数据货币化表明，我们的独特性是可以分析、量化和预测的。这些进步推动了对健康量化和预测的研究，特别是在神经系统疾病和障碍领域。由于大多数神经系统疾病直到疾病晚期才会显现，目前的重点是早期发现和开发临终前患者的治疗方法。现有数据集上的计算算法的进步显示出实现这些目标的巨大希望；然而，疫情表明现有数据集存在巨大差异，因为常见的脉搏血氧仪无法为非白色皮肤色素沉着的个体提供准确的结果[1]。这些失败暴露了对大型通用数据集的需求，这可能会为整个人类带来进步。此外，医院外的患者需要早期检测数据来识别早期疾病生物标志物。为了实现这种级别的监测，传感器需要从台式金融巨头发展为低成本便携式传感器，可以无缝地成为我们日常生活的一部分。随着便携式传感技术的发展，挑战之一是将所有子系统集成到一个不显眼的设备中，以便连续收集数据（图 1）。通过将传感器部署到更广泛的公众中，进行不显眼的长期监测，有可能取得重大突破，因为让参与者处于危及生命的状况以提前进行早期检测是不可行的。不显眼的长期监测设备需要专注于材料研究、电路设计、制造、用户交互和数据处理。需要采用贴合性电路设计，以便将设备连接到皮肤上，而无需使用强力粘合剂，并实现低噪音水平。织物集成是各种传感器（包括环境监测）的可行途径，但部署时需要显著提高纺织设备的耐用性。可穿戴设备需要抗噪声和运动的电路和算法，以及多模态传感，以便为测量提供用户背景信息。可穿戴传感器面临的最大挑战之一是电源，以实现可重复使用的长期运行，