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自动头盔和数字检测系统
摘要 - 自动头盔和数字检测系统是现代交通管理和执法部门的最前沿。利用尖端的计算机视觉和机器学习技术，这些系统提供了摩托车骑手戴的头盔的实时标识和跟踪车辆上的头盔。此摘要概述了它们的意义，工作原则以及对道路安全的影响。这些系统旨在通过迅速识别和解决违规行为来提高道路安全。对于头盔，他们检测到骑手没有戴防护头饰的实例，使当局能够执行安全法规。另一方面，数字识别通过协助车辆识别，跟踪和事件调查来支持执法。自动检测系统的效率在于其实时操作，减少响应时间和人为错误的风险。此外，它们促进了数据收集，这对于流量分析，监视和决策可能是无价的。挑战包括确保高准确性，在不同条件下的鲁棒性以及对不同情况的适应性。持续的研发工作旨在提高这些系统的可靠性和有效性。随着技术的进步，自动头盔和数字检测系统有望在增强道路安全和交通管理方面发挥越来越重要的作用。在现代世界中，他们为更安全的道路和更有效的执法能力至关重要。关键字：头盔检测，数字检测，摩托车，卷积神经网络（CNN），安全性，深度学习
持续血糖监测系统
2.1. 委员会指出，致残性或问题性低血糖是 1 型糖尿病患者胰岛素治疗的常见急性并发症。致残性低血糖是指频繁或不可预测的低血糖发作，导致患者不断担心再次发作，而问题性低血糖则定义为频繁低血糖、严重低血糖、夜间低血糖和/或低血糖意识受损。低血糖的身体症状包括头痛、头晕、昏迷，甚至在极端情况下导致死亡。研究表明，因害怕低血糖 (FoH) 而引起的焦虑会扰乱日常活动、影响最佳血糖控制并损害生活质量 (QoL)。2.2. 委员会指出，除了每三至六个月进行一次长期 HbA1c 读数外，还建议接受胰岛素治疗的患者通过手指刺破进行频繁的自我血糖监测 (SMBG)，以监测每日波动。 SMBG 只能提供测试时的血糖水平，无法检测
基于振动的公共场所漏水检测系统...
管道振动是使用新开发的系统采集的，该系统由 10 个传感器组成，分为两条链。这些链连接到主计算机，以将采集的数据持续传输到配备大存储空间的云服务器，该云服务器能够记录长达 6 个月的连续数据流。然后使用第 4 段所述的 ML 算法对采集的数据进行阐述。实验活动在城市地区进行，传感系统应用于 135 Ø 毫米新的地下水聚乙烯管道。传感器放置在管道表面上，使用低声阻抗胶，彼此之间的距离如表 1 所示。距离显示为从传感器 11 开始的绝对间隙、与前一个传感器的相对间隙或与模拟泄漏的绝对距离。图 1 描绘了传感器部署的更全面图片，其中实线表示 2 个节点之间的电子连接。
一种新的在线废料质量预测系统，用于改进EAF钢制造期间的原材料优化
提出了一种新的在线模型，以计算和预测EAF炼钢过程中使用的原材料的不同特征。质量和与成本相关的原材料属性（例如铜含量和每种废料材料的特定电能消耗）是重要的信息，可以减少规格外热量的数量，并通过多参数原材料优化降低成本。这样的优化不仅必须包括原材料的成本，还包括其他参数，例如化学成分，特定的电能消耗，融化产量，块状密度，CO 2排放，冶金反应以及其他参数，以启用基于实际生产数据的成本量化和可持续生产。
QML-IDS：量子机器学习入侵检测系统
摘要 — 量子计算和相关技术的出现为增强网络安全提供了机会。向量子计算能力的转变为制定缓解不断增长的网络完整性威胁的策略铺平了道路。为了应对这一技术进步，我们的研究提出了 QML-IDS，这是一种结合量子和传统计算技术的新型入侵检测系统 (IDS)。QML-IDS 采用量子机器学习 (QML) 方法来分析网络模式和检测攻击活动。通过对公开数据集进行大量实验测试，我们表明 QML-IDS 在攻击检测方面是有效的，并且在二分类和多分类任务中表现良好。我们的研究结果表明，QML-IDS 优于传统机器学习方法，证明了量子增强网络安全解决方案在量子实用时代的前景。索引词 — 量子机器学习、网络安全、量子网络。
使用图像处理的有效货币识别和价值检测系统
近年来，对自动货币识别和价值检测系统的需求不断增长，以简化现金处理和金融交易的过程。图像处理技术已成为自动化这些任务的有前途的方法。本文基于图像处理技术提供了有效的货币识别和价值检测系统。拟议的系统旨在自动化货币识别和价值检测过程，这在许多财务和零售应用程序中是必不可少的任务。该系统由几个阶段组成：图像采集，图像预处理，特征提取，图像增强和分类。系统使用多种图像处理算法，包括数据增强来增强输入图像的质量并提取相关功能。这些任务涉及确定银行票据或硬币的面额并确定其价值。实验的结果证明了拟议系统在现实世界情景中的有效性，这可以大大减少货币识别和价值检测所需的时间和精力。总而言之，在各种照明条件和方向下，提出的系统在识别不同的货币（包括钞票和硬币）方面达到了高准确性和鲁棒性。该系统的性能可以大大减少货币识别和价值检测所需的时间和精力，从而适合用于金融和零售应用程序。未来的工作将集中在更具挑战性的情况下，例如处理损坏或伪造的货币，以改善系统的性能。
采用多层感知和 XGBoost 算法混合模型的心脏病预测系统
摘要。在机器学习研究中，多层感知器 (MLP) 算法在提高心脏病诊断的准确性和有效性方面起着关键作用。本文提出了一种心脏病预测方法，包括基于 RReliefF 的特征重要性评估，然后提出基于 MLP 的特征分类方法，该分类方法基于重要性得分分为三组。该研究采用三个前馈神经网络对聚类组进行有效分类。此外，集成方法利用 XGBoost 集成分类，利用增强集成学习来增强 FNN 模型输出的整体分类。通过将克利夫兰数据集划分为 70% 的训练集和 30% 的测试集，创建独立的数据集，将 MLP 输出合并到 XGBoost 模型中可获得令人满意的测试性能。混淆矩阵展示了准确的分类，准确率为 96.67%，灵敏度为 95.92%，精度为 97.92%。F1 得分为 96.91%，验证了该模型在精度和召回率方面的平衡性能。这项研究证明了整合数据处理、特征工程和集成学习技术对心血管疾病预测的有效性，为医疗保健应用提供了可靠有效的方法。
商业卫星对地观测系统的能力及其在核核查和监测中的应用
摘要 越来越多的商业地球观测卫星系统提供了在核查、监测和扩散分析中具有重要应用价值的能力。本文提供了一些相关示例和一个案例研究，描述了空间、光谱和时间分辨率对地面目标可探测性和活动监测的重要性。本文还概述了 300 个运行中的光学和雷达系统（截至 2021 年 9 月），其地面分辨率为 5 米或更高，其图像可供公众使用。通过将所有卫星合并为一个超级星座，进行了模拟以描述其潜在覆盖范围。分析表明，凭借当前的商业能力，每隔几个小时就可以对中国新发现的所谓洲际弹道导弹场进行成像，其地面分辨率足以探测到新建筑和导弹上传。
个性化的健康监测系统：整合可穿戴和AI
可穿戴技术和人工智能（AI）的整合已彻底改变了医疗保健，从而实现了先进的个人健康监测系统。本文探讨了可穿戴技术和AI对医疗保健的变革性影响，并强调了综合个人健康监测系统（IPHMS）的发展和理论化。通过整合来自各种可穿戴设备的数据，例如智能手机，Apple Watch和OURA环，IPHMS框架旨在通过实时警报，全面跟踪和个性化的见解来彻底改变个人健康监测。尽管具有潜力，但实际实施仍面临挑战，包括数据隐私，系统互操作性和可伸缩性。医疗保健技术从传统方法到AI增强可穿戴设备的发展强调了对个性化护理的重大进步，需要进一步的研究和创新来解决现有的局限性并充分实现此类综合健康监测系统的好处。
使用跨学科方法的基于物联网的动物检测系统
摘要。如今，教育机构尤其是大学，与学生和员工互动，经常在日常活动中面临各种安全挑战。一个突出的担忧涉及校园内动物叮咬的威胁。在回应这个问题时，校园管理传统上诉诸于人类巡逻和阻止动物的身体障碍。为了应对这一多方面的安全挑战，建议的方法是“使用跨学科方法的基于物联网的动物检测系统”引入了一种创新的解决方案，该解决方案利用物联网技术的力量来显着增强校园安全和安全性。该系统部署了配备超声波传感器和ESP32摄像机的监视机器人，采用机器学习技术R-CNN进行动物检测。这种提出的方法使用跨学科方法来开发能够识别和分类各种物种的动物检测系统。这种提出的方法旨在通过无缝整合先进的技术，主动降低风险，通过自动化来简化流程，并为传统安全方法提供具有成本效益的替代方案，从而彻底改变校园安全性。除了传统方法之外，提议的系统还达到了令人印象深刻的动物检测准确性率，约为97.6％，通过在检测后向安全人员提出通知，实现了实时警报。