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医疗保健是否已为数字化未来做好准备？
作者：GUYLIAN STEVENS、KOEN DE BOSSCHERE 和 PASCAL VERDONCK 综合医疗网络、互联医疗和医疗物联网 (IoMT) 的兴起导致生成的数据量急剧增加。目前医疗领域的碎片化结构不适合管理或充分利用如此大量的信息。在数据已成为货币且传感器不断生成新数据的世界里，我们不再能够处理这种持续的流入。因此，需要一种计算方法来分析和可视化这些数据，以防止医疗系统和提供商淹没在“无用”数据的汪洋大海中。新型微芯片的发展正在进入医疗保健领域。到目前为止，大多数可穿戴设备都在使用，而新的发展正在为体内传感设备“insideables”开辟道路。这将导致个性化医疗，并导致数据量激增。医疗保健准备好了吗？
Josef Aschbacher总干事ESA 董事会董事会2024 的空客SE报告 人权政策声明 spainsat ng计划成功地通过了关键设计评论，用于完全重新配置的安全通信西班牙空间 议程ILA柏林2024 空中客车2023 CDP气候变化问卷 空中客车防御和太空有限公司 空中客车对氢的超导研究 -
2016年，约瑟夫·阿什巴赫（Josef Aschbacher）被任命为ESA最大的局长地球观察计划主任，并且被任命为ESRIN的ESA地球观察中心ESRIN负责人。在他的领导下，欧洲制定了世界领先的地球观察计划，其中包括所有哨兵任务，作为欧盟领导的哥白尼计划的一部分，所有针对Eumetsat和Earth Explorer的气象任务，侦察员和PHI-SAT为ESA成员国开发的任务。 在2020年，共有40个卫星正在开发中，ESA分发了世界上最大的地球观测数据量。在他的领导下，欧洲制定了世界领先的地球观察计划，其中包括所有哨兵任务，作为欧盟领导的哥白尼计划的一部分，所有针对Eumetsat和Earth Explorer的气象任务，侦察员和PHI-SAT为ESA成员国开发的任务。在2020年，共有40个卫星正在开发中，ESA分发了世界上最大的地球观测数据量。
用于 AI-IoT 服务部署的全新边缘架构
人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 已逐渐出现在我们日常生活的各个领域。如今，这两个领域结合在一起，形成了所谓的物联网人工智能 (AIoT)。随着无数互联事物产生的数据量增加，以及训练人工智能模型所需的大量数据，数据处理和存储成为真正的挑战。事实上，需要处理、通过网络传输和在云端处理的数据量已经对传统的数据存储和处理架构提出了质疑。此外，边缘生成的大量数据提高了数据传输速度，这正成为基于云计算范式的瓶颈。使用边缘计算的后云计算方法可以改善延迟和抖动。这些基础设施管理容器化和编排机制，以提供自动和快速的部署和迁移服务，例如推理机制、本体和专门调整的人工智能算法。在本文中，我们提出了一种用于在边缘级部署微服务和适应的人工智能算法和模型的新架构。
基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ，当 时，要求数据量 在数千点以上，但 过大不能保证序列具有相同 的性质； 一定时，若 ，需要较大才能取得 较好的效果，但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好，可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小，估计出的统计概率会不理想；若选得 太大，会丢失时间序列中很多细节，达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究，总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点，一般取值为 100 ～ 5000 。因此根据上述原则，本文取 , 。根据实验研究发现当 时，不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异；当 时，不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点，间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ～ 6 s) 的样本 熵序列，然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上，例如，右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象，左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
自由空间光通信系统
摘要——本文对自由空间光通信系统进行了全面分析。自由空间光通信系统是一种现代化技术，其中表面环境充当发射器和接收器之间的传输介质，为了成功传输光信号，源和目的地都应该在 LOS 中。作为通道的外部环境可以是任何外层空间，可以是真空或适度的空气。FSO 系统通过未授权频段光通信频谱提供有吸引力的带宽增强。FSO 系统中的传输和接收主要依赖于外部通道，即外部环境，因为存在雨（小雨、中雨、大雨）、雾、雪等外部因素。FSO 链路的可靠性在很大程度上取决于外部或表面天气条件，这些条件会衰减在自由空间中传播的光信号强度。随着恶劣天气条件的加剧或加剧，光信号的强度会减弱。对于众多源，可以使用波长多路复用器将各种波长的光信号组合成单个源，同样，在目的地，可以使用波长解复用器分离组合波长的光信号。影响传输系统的其他方面可能包括特定波长或特定波段的光源类型、调制格式、要发送的数据量、使用的光电探测器类型等。特定波长上要传输的数据量以 Mbps 或 Gbps 为单位。这项研究主要侧重于各种天气条件，这些条件在 FSO 系统中起到了障碍作用。天气条件和数据量相结合是决定光信号从发射器到接收器的传输距离的主要考虑因素。通过优化 FSO 系统，它通过降低输出信号中的误码率 (BER) 来最大化源和目的地之间的距离。FSO 系统的最终结论可以通过 Q 因子（即信号质量）和使用眼图分析仪分析眼图来检查。
了解欧盟数据保护政策 - 欧洲议会
全球产生的数据量正在迅速增长。据估计，到 2025 年，数据量将从 2018 年的 33 泽字节（即 10 21 字节或 10000 亿千兆字节）增长到 175 泽字节。电子商务网站、社交媒体平台和其他在线服务的每日点击次数帮助创建了一个数据影子经济，这些数据揭示了人类的行为和偏好，大型商业技术公司可以免费获得这些数据。获取这些数据就是权力：行为或决策可以被操纵以用于商业目的或政治利益，而用户往往没有意识到或选择。Facebook - 剑桥分析公司丑闻揭示了个人数据的收集和分析在多大程度上为影响民主选举结果的算法提供了支持。人工智能和物联网等新兴的数据密集型技术进一步加剧了人们对侵犯权利的担忧。这些发展使数据保护法及其改革的重要性成为公众意识的焦点。公众意识
丹麦国家人工智能吸收基金项目知识评估
• 数据。一些项目面临着数据质量不足、数据量不足和缺乏数据标准的挑战。这可能是由于数据是非结构化的，或者单个组织在主题领域内没有足够数量的数据。例如，Rigshospitalet 就面临着缺乏数据标准化协议的挑战。因此，数据命名可能因部门而异，使得数据汇编变得困难。
基于二维离散的医学图像压缩...
摘要：本文收集了两种类型的医学图像，它们来自 CT 扫描和超声系统，目的是在保持图像质量的情况下减少表示医学图像所需的位数。医学成像对疾病诊断和手术准备有很大影响。另一方面，由于医学图像数据量巨大，存储和传输是一个重要问题。例如，每张 CT 图像切片为 512 x 512，数据集由 200 到 400 张图像组成，平均数据量为 150 MB。对医学数据进行有效压缩可以解决存储和传输问题。医学图像使用提出的算法进行压缩，该算法包括两种技术，即离散余弦变换 DCT 和矢量量化 VQ。本文从收集医学图像开始，使用 MATLAB 通过 DCT-QV 开发压缩算法，并通过使用峰值信噪比 PSNR、均方误差 MSE、压缩比 CR 和每像素比特 BPP 测量原始图像和压缩图像之间的差异来评估这些技术的性能。实验结果表明，所提算法压缩后的图像质量较高，量化水平达到30%以上，压缩率达到可接受水平。