,KILA,KOZANI,KOZANI,50100,希腊B电气和计算机工程系,西马其顿大学,校园Zep Kozani,Kozani,Kozani,50100,Greece c Tecnalia,Basque研究与技术联盟(BRTA) Mikeletegi Pasealekua, 2, 20009 Donostia, SS, Derio, 48160, Spain d Industrial Systems Institute / Research Center “ATHENA”, Patras Science Park building Platani, Patras, 26504, Greece e Secure Systems Laboratory, Department of Digital Systems, University of Piraeus, 80 Karaoli & Dimitriou, Piraeus, 18534, Greece f Department of Computer科学,德国人,特拉斯大学,卡瓦拉校园,卡瓦拉,65404,希腊网络和数字媒体系,金斯敦大学,伦敦金斯敦大学,彭斯顿,泰晤士河,泰晤士河,萨里,伦敦,伦敦,KT1 2EE,英国,英国,KILA,KOZANI,KOZANI,50100,希腊B电气和计算机工程系,西马其顿大学,校园Zep Kozani,Kozani,Kozani,50100,Greece c Tecnalia,Basque研究与技术联盟(BRTA) Mikeletegi Pasealekua, 2, 20009 Donostia, SS, Derio, 48160, Spain d Industrial Systems Institute / Research Center “ATHENA”, Patras Science Park building Platani, Patras, 26504, Greece e Secure Systems Laboratory, Department of Digital Systems, University of Piraeus, 80 Karaoli & Dimitriou, Piraeus, 18534, Greece f Department of Computer科学,德国人,特拉斯大学,卡瓦拉校园,卡瓦拉,65404,希腊网络和数字媒体系,金斯敦大学,伦敦金斯敦大学,彭斯顿,泰晤士河,泰晤士河,萨里,伦敦,伦敦,KT1 2EE,英国,英国,KILA,KOZANI,KOZANI,50100,希腊B电气和计算机工程系,西马其顿大学,校园Zep Kozani,Kozani,Kozani,50100,Greece c Tecnalia,Basque研究与技术联盟(BRTA) Mikeletegi Pasealekua, 2, 20009 Donostia, SS, Derio, 48160, Spain d Industrial Systems Institute / Research Center “ATHENA”, Patras Science Park building Platani, Patras, 26504, Greece e Secure Systems Laboratory, Department of Digital Systems, University of Piraeus, 80 Karaoli & Dimitriou, Piraeus, 18534, Greece f Department of Computer科学,德国人,特拉斯大学,卡瓦拉校园,卡瓦拉,65404,希腊网络和数字媒体系,金斯敦大学,伦敦金斯敦大学,彭斯顿,泰晤士河,泰晤士河,萨里,伦敦,伦敦,KT1 2EE,英国,英国
废钢质量预测和原材料优化在电弧炉炼钢中的重要性 废钢是电弧炉 (EAF) 工艺中最重要的输入材料,而经过精心分拣的干净废钢的供应却越来越有限。目前,全球55%的可用废钢(约8.8亿吨)是报废废钢,其成分高度不确定。预计到2050年,这一比例将上升到65%。1 在欧洲,超过60%的可用废钢中已经含有超过0.3%的不需要的元素,这些元素无法通过电弧炉工艺中的氧化作用去除。2 此类不需要的元素只能通过直接还原铁 (DRI)/热压铁块 (HBI) 或高质量且昂贵的废钢等原生铁源来稀释。因此,至关重要的是尽可能多地物理分离不需要的废钢部分,或者在现场准确了解每种废钢的确切属性。这些特性包括实际化学成分、金属产率和要装入熔炉的废钢混合物中每种废钢类型的特定能耗。只有准确了解这些废钢特性,才能制定出有理有据的、
医疗政策详情 医疗政策名称 持续血糖监测系统/体外胰岛素泵治疗糖尿病 政策编号 1.01.30 类别 技术评估 生效日期 08/17/17 委员会批准日期 10/18/18、08/15/19、04/16/20、05/20/21、05/19/22、05/18/23、05/16/24 当前生效日期 05/16/24 存档日期 N/A 存档审核日期 N/A 产品免责声明 • 服务取决于合同;如果产品不承保某项服务,则该服务不在承保范围内,且医疗政策标准不适用。 • 如果是商业产品(包括基本计划或儿童健康附加产品),则医疗政策标准适用于该福利。 • 如果 Medicaid 产品涵盖特定服务,且没有纽约州 Medicaid 指南 (eMedNY) 标准,则医疗政策标准适用于该福利。 • 如果 Medicare 产品(包括 Medicare HMO-Dual 特殊需求计划 (DSNP) 产品)涵盖特定服务,且没有针对该服务的国家或地方 Medicare 承保决定,则医疗政策标准适用于该福利。 • 如果 Medicare HMO-Dual 特殊需求计划 (DSNP) 产品不涵盖特定服务,请参阅 Medicaid 产品承保范围。
MEDICAL POLICY DETAILS Medical Policy Title Continuous Glucose Monitoring Systems/External Insulin Pump Therapy for Diabetes Policy Number 1.01.30 Category Technology Assessment Effective Date 08/17/17 Committee Approval Date 10/18/18, 08/15/19, 04/16/20, 05/20/21, 05/19/22, 05/18/23, 05/16/24 Current Effective Date 05/16/24存档日期n/a存档审核日期n/a产品免责声明•服务取决于合同;如果产品不包括服务的承保范围,则不涵盖它,并且不适用医疗政策标准。•如果商业产品(包括基本计划或儿童健康以及产品),则适用医疗政策标准。•如果医疗补助产品涵盖特定服务,并且没有纽约州医疗补助指南(EMEDNY)标准,则医疗政策标准适用于该福利。•如果Medicare产品(包括Medicare HMO Dual Special Suelds Program(DSNP)产品)涵盖了一项特定的服务,并且没有用于该服务的国家或地方Medicare覆盖范围的决定,则医疗政策标准适用于该福利。•如果Medicare HMO Dual特殊需求计划(DSNP)产品不涵盖特定服务,请参阅Medicaid产品覆盖范围。
摘要。本文提出了一种通常适用于所有边缘到云应用的通用物联网框架,并对涉及汽车 V2X 架构的用例进行了评估研究,该架构在模拟智能车环境中的玩具智能车上进行了测试和验证。研究中的架构经过精细调整以模拟实际场景,因此玩具车上的传感器几乎涵盖了当今智能车中辅助常规 ADAS 的所有传感器。云连接通过 CoAP 协议维持,CoAP 协议是一种标准的物联网连接协议。最后,提出的安全解决方案是使用机器学习 (ML) 技术构建并部署在边缘的智能入侵检测系统 (IDS)。边缘 IDS 能够执行异常检测并将检测结果以及传感器收集的大数据报告给云端。在云端,服务器存储和维护收集的数据,以便进一步重新训练 ML 模型以进行边缘异常检测,该模型分为两类,即传感器异常检测模型和网络异常检测模型。为了演示无线软件更新 (SW-OTA),评估设置中的云实现了从云到连接边缘的 ML 模型升级功能。此实现和评估提供了选择 ML 作为 IDS 候选的概念验证,并且该框架通常适用于各种其他 IoT 场景,例如医疗保健、智能家居、智能城市、港口和工业环境等,并为未来的优化研究铺平了道路。
✓ 扩建伊兹密尔 - 艾登高速公路并充当通往其他地中海城市的桥梁 ✓ 允许直接进出代尼兹利的贸易路线作为商业枢纽
物联网(IoT)是一个分散且不断变化的网络,它在安全方面构成了挑战。输入强调了对保护物联网设备及其数据免受潜在威胁的强大安全措施的需求。该研究侧重于联合学习(FL)技术,作为增强物联网安全性的潜在解决方案。fl模型旨在保护敏感数据,同时允许其与其他系统进行交换,从而成为保护物联网环境的有前途的方法。此外,该输入表明,实施入侵检测系统(IDS)是增强整体物联网安全性的附加策略。通过组合FL和ID,目的是开发一种全面的解决方案,以解决保护IoT设置的复杂问题。输入强调了探索机器学习(ML)技术的重要性,以改善物联网设备的安全协议。它还强调了验证FL技术在保护和传输物联网系统中的指定信息中的效果的重要性。ID的集成被提出是一项额外的措施,以增强整个物联网系统的安全性。最终,这项研究的目的是提供全面和有效的解决方案来应对物联网中的安全挑战,从而增加对这项技术在各个领域中应用的信任。
Amravati,印度马哈拉施特拉邦摘要:植物疾病在农业中构成了重大威胁,导致农作物产量和经济损失降低。 早期,准确检测植物疾病将有助于通过及时干预来减轻这些影响。 该系统使用了感染各种疾病的植物图像的数据集,该数据集将使用高级算法(如卷积神经网络)进行预处理和分类。 本文提出了一种植物性疾病和系统,该植物和系统利用机器学习和图像处理技术来识别和预测植物的疾病[1]。 它将有助于良好的决策和正确输出的预测。 他们提出的系统可以识别叶子,蒸汽和水果的疾病和模式。 这项创新有可能在农业,食品中贡献重要的贡献,我们可以提高农业生产力并降低化学处理。 关键词:植物疾病预测,机器学习,图像处理计算机网络1。 简介:植物需要大量的劳动力,植物疾病的专家,需要更多的时间间隔。 因此,可以用于检测植物疾病的图像处理和机器学习模型。 我们描述了借助叶子的照片检测植物疾病的技术。 主要目的是了解培训数据并将其适合模型,这对农业领域的人们来说应该很有用。 这是人造人工智能的一部分,可以自动工作以完成任务。 需要更少的时间来预测深度学习方法。Amravati,印度马哈拉施特拉邦摘要:植物疾病在农业中构成了重大威胁,导致农作物产量和经济损失降低。早期,准确检测植物疾病将有助于通过及时干预来减轻这些影响。该系统使用了感染各种疾病的植物图像的数据集,该数据集将使用高级算法(如卷积神经网络)进行预处理和分类。本文提出了一种植物性疾病和系统,该植物和系统利用机器学习和图像处理技术来识别和预测植物的疾病[1]。它将有助于良好的决策和正确输出的预测。他们提出的系统可以识别叶子,蒸汽和水果的疾病和模式。这项创新有可能在农业,食品中贡献重要的贡献,我们可以提高农业生产力并降低化学处理。关键词:植物疾病预测,机器学习,图像处理计算机网络1。简介:植物需要大量的劳动力,植物疾病的专家,需要更多的时间间隔。因此,可以用于检测植物疾病的图像处理和机器学习模型。我们描述了借助叶子的照片检测植物疾病的技术。主要目的是了解培训数据并将其适合模型,这对农业领域的人们来说应该很有用。这是人造人工智能的一部分,可以自动工作以完成任务。需要更少的时间来预测深度学习方法。因此,它将帮助您更好地做出使用数据制定和预测正确的解决方案。为了获得最高的精度,我们在这项研究中检查了几个纹理参数和图像,以识别各种植物叶。分类基于叶子的颜色,叶子损伤的程度以及面积和纹理参数。鉴定植物性对于防止产量内的损失很重要[1]。因此,图像处理和机器学习可用于检测植物。在这个项目中,我们描述了借助叶片照片检测疾病的技术。一个称为图像处理的信号处理子集能够从图像中提取信息和特征。植物性疾病和害虫的检测是机器学习领域非常重要的研究。目前,该设备已用于农业,并在
早产是一个全球性的健康问题,是全球婴儿死亡率的很大一部分原因。早产儿需要专门的护理,但目前的新生儿基础设施往往缺乏远程和实时监控。为了应对这些挑战,开发了一个基于网络的健康监测系统。该系统采用 NodeMCU-ESP8266 微控制器作为核心组件,处理来自温度传感器 (DS18B20)、脉搏率和血氧饱和度传感器 (MAX30100) 和重量传感器 (带有 HX711 的称重传感器) 的数据,并通过内置 WiFi 连接将这些传感器的数据传送到网络服务器进行可视化。实验测试表明,该系统的响应能力很强,DS18B20 测量的平均温度为 36.545℃,准确率为 97%,误差为 0.0713。 MAX30100 记录的平均 SPO2 为 93.75%,平均心率为 99.325BPM,准确度分别为 96% 和 71%,误差为 2.9369 和 2.8879。带有 HX711 的称重传感器测量的平均体重为 2.39 公斤,准确度为 96%,误差为 0.0552。所有获取的数据均以 15 秒的间隔成功上传到 Web 服务器,以进行远程监控。总之,该实施展示了传感器的响应性和可靠性,并成功将数据传输到 Web 服务器,旨在通过持续监测生命体征来进行早产儿护理。
摘要 - 该项目的目标包括定位脑肿瘤和加强对患者的护理。肿瘤是异常细胞生长,恶性肿瘤是异常细胞生长。CT 和 MRI 这两种扫描类型经常检测受感染的脑组织。诊断脑肿瘤采用了许多其他技术,其中一些包括分子检测和血液或淋巴动脉的正电荷成像。为了识别肿瘤等疾病原因,本文将使用各种 MRI 图像。本研究论文的主要目标是 1) 识别不规则的样本照片和 2) 定位肿瘤区域。为了实施适当的治疗,照片的异常部分将预测肿瘤的程度。从示例照片中,深度学习用于识别异常区域。本研究将使用 VGG-16 对异常部分进行分割。恶性像素的数量决定了受污染区域的范围。