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一种基于新型偏置概率神经网络 (BPNN) 和正则化极限学习机 (RELM) 的听力损失预测系统
听力障碍 [1, 2] 是许多国家正在发展的残疾之一，并被视为古代需要解决的重要问题。在其他器官中，听觉是人类最重要的操作功能 [3]，因为它允许人们相互交流。根据最近的评论，分析认为听力障碍 [4-6] 是世界第五大残疾，它与社会孤立、孤独和认知健康不佳高度相关。通常，听力障碍可能发生在单耳或双耳，可能是暂时的，也可能是永久性的。听力障碍的主要症状如下：沟通困难、无法在嘈杂的环境中理解对话、无法收听广播/电视、感觉到哔哔声以及在小组讨论中注意力不集中。世界卫生组织 (WHO) [7-9] 指出，听力损失在所有年龄性别中都很常见，并且可能会根据事件的数量而增加。它
通过人工智能驱动的入侵检测系统增强网络安全
摘要：工业控制系统 (ICS) 在管理基础设施方面发挥着关键作用，但容易受到网络攻击。本文介绍了一种专为 ICS 设计的人工智能驱动的入侵检测系统 (IDS)，该系统结合了监督和无监督的机器学习算法。通过结合实时异常检测和模式识别，所提出的 IDS 可以在保持高精度的同时识别潜在入侵。实验结果表明该系统在现实 ICS 环境中检测网络威胁方面非常有效，为增强关键基础设施的网络安全提供了可扩展的解决方案。关键词：网络安全、工业控制系统、入侵检测系统、异常检测、机器学习。A.工业控制系统 (ICS) 简介
妊娠风险评估监测系统第 8 阶段报告
我们感谢所有与我们分享孕前、怀孕和产后经历的佛蒙特州参与者。本报告由佛蒙特州 PRAMS 协调员 Lucia Orantes (Lucia.Orantes@vermont.gov) 领导和撰写。调查数据由 PRAMS 数据经理 Rachael Lizotte 和 Elizabeth Goss 收集。分析和验证由佛蒙特州卫生部卫生统计和信息学部的 Michael Nyland-Funke、Teri Hata 和 Michael Kenny 进行。设计、数据可视化指南和可访问性支持由该部门的信息主管 Mary Fafard 提供。我们感谢 CDC PRAMS 工作组，其中包括 CDC 生殖健康部的 PRAMS 团队。
森林火灾检测系统的设计...
摘要印度尼西亚的森林和陆地大火的危险是一个严重的威胁，每年都会继续发生。根据美国数据消防局的说法，每年发生700多起森林大火，燃烧了超过700万公顷的土地。这场大火不仅损害了生态系统，还会造成重要的生物多样性损失。许多印度尼西亚特有动植物是受害者，增加了灭绝的风险。使用无人机也可以改变灾难管理。该技术可以与基于分析数据和人工智能的预警系统集成，从而提高了火灾预测的准确性和更加主动的响应。因此，这项技术的应用不仅是一个临时解决方案，而且是维持环境可持续性和社区福利（如无人机和各方之间的合作）的长期战略步骤，这对于有效克服了这一挑战非常必要。本研究的目的是创建一个基于视觉的计算机系统，该系统使用深度学习算法，尤其是您只看一次（Yolo），以快速，准确地检测森林火灾。在缓解森林消防灾难中，早期发现热点是防止大火传播到其他地区并减少对人类和环境的火灾造成的损害的重要步骤。
QXAI：可解释的AI框架用于患者监测系统中的定量分析
摘要 - 源自人工智能技术可用于对患者的体育活动进行分类，并预测远程患者监测的生命体征。基于深度学习模型（例如深度学习模型）的非线性模型的回归分析，由于其黑盒性质而具有有限的解释性。这可能需要决策者根据非线性模型结果，尤其是在医疗保健应用中实现盲目的信仰飞跃。在非侵入性监测中，跟踪传感器的患者数据及其易感性临床属性是预测未来生命体征的输入特征。解释各种特征对监视应用程序的整体输出的贡献对于临床医生的决策至关重要。在这项研究中，提出了一个可解释的用于定量分析的AI（QXAI）框架，并通过临时模型的解释性和内在的解释性来解释和分类任务，以有监督的学习方法。这是通过利用Shapley价值观概念并将注意机制纳入深度学习模型中来实现的。我们采用了人工神经网络（ANN）和基于注意力的双向LSTM（BILSTM）模型，以根据传感器数据对心率和身体活动的分类进行预测。深度学习模型实现了最先进的预测和分类任务。在输入数据上进行了全球解释和局部解释，以了解各种患者数据的特征贡献。使用PPG-Dalia数据评估了提出的QXAI框架，以预测心率和移动健康（MHealth）数据，以根据传感器数据对体育活动进行分类。将蒙特卡洛近似应用于框架，以克服Shapley价值计算所需的时间复杂性和高计算功率要求。
引用本文：Shubhi Jain (2024) 使用深度学习技术的智能可穿戴心脏健康监测系统。健康信息学前沿
摘要 每年，患心血管疾病 (CVD) 的人口比例急剧上升。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，这种疾病每年导致数百万人死亡，这令人心碎。可穿戴技术的显著进步为提供许多有效应对这一疾病的智能方法创造了机会。此外，早期发现 CVD 可以改善药物治疗并加快临床专业人员的治疗过程。这个问题的严重性促使我们提出了一款集成深度学习 (DL) 和物联网 (IoT) 技术的可穿戴智能手表。DL 模型采用变压器编码器设计，用于预测心脏健康状况。为此，使用了来自 MIT-BIH 数据库的心电图 (ECG) 数据。从准确性和执行时间方面评估模型的有效性。此外，将模型的输出与卷积神经网络 (CNN) 模型进行了比较。所提出的模型在 2500 个测试样本上实现了 98.04% 的最高准确率。所提出的模型部署在云端。 ECG 传感器固定在手表上，用于收集人体 ECG 信号并将其发送到云端。云端使用部署的 DL 模型分析数据并预测心脏健康状况。如果心脏健康异常，云端会立即向注册的手机号码发送警报。所提出的智能可穿戴手表可以帮助个人监测健康状况并改善生活质量。
自然灾害探测系统 - 挑战声明
新南威尔士州政府致力于推进创新技术，以加强自然灾害探测，符合新南威尔士州丛林火灾调查（2020 年）第 5 条建议和新南威尔士州洪水调查（2022 年）第 2 条建议。这两项调查都强调了使用新探测技术通过及时发出警报来减轻自然灾害影响的重要性。因此，新南威尔士州政府将解决火灾和洪水预警和探测技术开发作为一项选举承诺，从而开发了自然灾害探测系统 (NHDS) 计划。
持续血糖监测系统或胰岛素泵
指导原则：• 本保单不保证福利或福利授权，福利或福利授权由每个个人保单持有人的条款、条件、除外责任和限制合同指定。本保单不构成有关承保范围或报销/付款的合同或担保。当团体补充计划文件或个人计划决定另有指示时，自保团体特定保单将取代本一般保单。• Paramount 通过编码逻辑软件对所有医疗索赔应用编码编辑，以评估准确性和是否符合公认的国家标准。• 本医疗保单仅用于指导医疗必要性并解释用于协助做出承保决定和管理福利的正确程序报告。• 耐用医疗设备 (DME) 频率限制是根据医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 标准和指南、国家承保范围决定 (NCD) 和地方承保范围决定 (LCD) 规则和规定计算的。范围：X 专业 _ 设施 描述：持续血糖监测 (CGM) 系统 美国糖尿病协会 (ADA) 将持续血糖监测系统定义为“一种持续跟踪间质液中血糖水平的方法，以此作为改善代谢控制的基础。这包括通过降低高血糖和尽量减少低血糖值（包括有症状的低血糖）的发生来增加目标血糖范围内的时间。” CGM 系统每天 24 小时定期测量血糖，并将读数转换为可报告的数据，生成血糖方向和变化率。它们有助于主动管理血糖高低，并进一步了解膳食、运动和疾病可能对个人血糖水平产生的影响。这些系统可短期使用并由提供者评估以帮助确定药物需求，或由会员和提供者长期使用以改善血糖控制。获得的信息可以识别未被识别的血糖波动趋势和模式，可以通过改变饮食习惯、药物剂量和锻炼习惯来改善。
设计基于物联网的农业土壤和环境监测系统
农民面临的问题之一是无法对农田进行完整、实时和准确的观察。本文提出的系统可帮助农民使用基于 Web 的应用程序随时随地了解农田状况。该原型的主要目标是通过了解土壤内外的条件（总共 14 个参数）来减少农产品生长过程中的失败。物联网 (IoT) 技术用于实现原型，它由传感器面板、控制器、消息代理和后端服务组成。所有获得的实时创建和测试的数据都显示在应用程序上。除了实时数据显示外，该系统还包括监控历史记录、警报和站点位置管理。
SBND中的闪烁光：光子检测系统的模拟，重建和预期性能
P. P. Abrentko 38，R。Acciarri 15，C。Adams 1，L W. Badgett 15，St.Balasubramanian 15，V。Basque 15，A。Am 32，B.B.B.Bisha 3，A.Blake 20，B。B. Bogart 20，B。Bogart 25，J。Bogenschuetz 37，D。卡尔森1 Cavanna 15，H。Chung 11，M。F. F. Cala 39，R。Coackley 20，J。I. Crespo-anaón9，C。Quate 9，O。Djurcic 1，K。Duffy 27，St.John 15，A.，I。Furric 16，I。Furric 16，A.Furmansk 26，A.Furmansk 26，St.Gao 3，St.Gao 3，D.Gil-Gil-geil-Gel green 3，Green 3，Green 3，Green 3，Green R.G. 24，P。Guzowski 24，L Jung 8，T。Junk15，D。Kalra11，G。Karagiorgi11，K。Kropová15，M。King8，J.Klein 28，Larkin 3，H。Lay 20，R。Lazur 10，J.-Y.White 8，A。Wilkinson 39，儿子17，J。Zenna15，C。Zhang3Louis 4，A。Machado 5，P.29，B。M. Murababu 3，A。32，13，Z.Pevlovic 15，D。Payne 21，L犁21，F。A. Scott 32，Scott 32，Scotland 5，J。敏感性28，MM.Söldner-Rembold 19，J。Spitz25，M。Toups15，C。Touramanis21，L