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World File Search System环境监测
使用Yolo算法的心脏病预测系统 纳米流体的传热应用和... 的测试 基于微控制器的锂离子电池充电器 使用AI的梦想生成：算法的比较 theta与α比率的QEEG分析 解锁潜力：调查米歇尔提出的磁铁引擎概念 可再生能源整合对整体... 的影响 网络安全的新兴趋势和未来方向... 探索人工智能中的高级技术，以进行环境监测和 由于污染引起的遗传突变 药品中的自然保存开发... 网络犯罪及其影响的新边界 用于... 的残疾人的电磁齿轮变速杆的设计 名称：创始人，魔术墨水抽象游戏是一种基本和普遍的人类行为，超越了童年，塑造认知，情感 AI驱动的虚拟现实对远程工作生产力和员工的影响 关于指纹和血液证据从检索的进步技术的综述 印度的能源安全方案 使用yolov8 在火灾场景中检测人类生命 汽车行业的环境管理 激励因素影响女性企业家选择chikankari 评估教师对坦桑尼亚和印度的行政支持的看法 使用混合机器学习的心脏病预测... 大道超市（2021 - 2024）
Vinayagar工程学院摘要：预先医疗保健系统的开发正在迅速发展，如今可用大量患者数据（即电子健康记录系统中的大数据）可用于设计心血管疾病的预测模型。数据挖掘或机器学习是一种发现方法，用于从各种角度分析大数据并将其封装到有用的信息中。“数据挖掘是对隐式，以前未知且可能有用的有关数据的无平凡提取”。临床决策通常是根据医生的直觉和经验做出的，而不是基于隐藏在数据库中的知识数据。这种做法会导致不必要的偏见，错误和过多的医疗费用，从而影响了提供给患者的服务质量。有很多方法可以出现医学误诊。医生是过错的还是医院的工作人员，对严重疾病的误诊可能会产生非常极端和有害的效果关键词：心脏病，心血管疾病，Yolo算法，Yolo算法，模糊C-MEAN
海洋环境监测的研究进步
海洋环境监测系统对研究人员具有重要意义，因为海洋是自然资源的仓库。理解和评估海洋的环境条件至关重要。在过去的几十年中，已经进行了几项研究，这些研究使用了复杂的信息和通信技术来确保海洋生态系统。无线传感器网络（WSN）是监视海洋环境的有前途的技术，它带来了巨大的好处，例如提高准确性和实时观察结果。传感器技术的进步，例如微电机电系统（MEMS），集成系统，分布式处理，无线通信和无线传感器应用程序，有助于WSN的开发。本文介绍了WSN的利用，并分析了通过WSN进行海洋环境监测的先前和现有项目的工作和技术，还包括用于监视各种海洋参数的MEMS传感器技术，例如海浪监测，水电导率，温度，温度，海洋深度。
指导环境监测
1. 目的 为获得 FSSC 22000 认证的组织提供如何在其食品安全管理系统中实施环境监测的指导文件。 2. 简介 有理由观察到，由于环境控制和卫生习惯不佳，全球发生了大量食源性疾病爆发。食品法典委员会向当局提出了几项建议，将环境监测纳入其监管活动的一部分，强调加强卫生控制的重要性，包括适当使用环境监测。环境监测计划监督设施中整体卫生实践的有效性，并提供必要的信息以防止食品可能受到微生物污染。因此，它对于确保设施层面的食品安全至关重要。它还识别了开放产品区域中可能导致生产不合格产品、客户或消费者投诉甚至事故的潜在风险。GFSI 基准测试要求 v2020.1（2020 年 6 月）要求将环境监测纳入 GFSI 基准测试的标准内容中。 GFSI 要求如下： 应采用基于风险的方法来定义微生物环境监测计划，并应建立、实施和维护该计划以降低食品污染风险。 在工厂对其清洁和卫生计划进行验证后，实施有效的环境监测以协助验证清洁和卫生计划的有效性和消除微生物危害至关重要。 除了验证之外，成功实施环境监测计划的其他好处包括但不限于以下几点： a. 提供有关卫生计划、人员实践和操作程序的总体有效性的数据 b. 提供有关指示生物、腐败生物和病原体的数据，从而支持预防疫情 c. 识别潜在的污染途径 d. 通过识别和应对不利趋势来防止可能的微生物污染 e.了解组织加工环境的微生物生态学 3. 指导文件：环境监测 FSSC 22000 指导文件旨在作为食品行业的指导方针，提供有关实施 FSSC 附加要求 2.5.7 食品链类别 C、I 和 K 的环境监测的实用信息和指导，符合 GFSI 要求。
Microsoft Word - 基于物联网的室内环境监测数字孪生框架-设计和实施.docx
目的：本论文旨在描述如何设计和实施基于物联网的数字孪生框架，用于室内环境监测。为了实现研究目的，我们回答了以下研究问题。如何利用 AWS 创建数字孪生解决方案，以建立教室中的物理环境和虚拟环境之间的交互和融合？方法：作为一种研究方法，该研究进行了设计科学研究 (DSR)。DSR 是一种新方法，是增强工程教育研究方法的有效工具。结果：该研究详细描述了创建框架所需的步骤。该框架实现了特定位置的物理和虚拟环境之间的交互和融合。意义：该研究有助于拓宽对使用物联网 (IoT)、数字孪生 (DT) 和亚马逊网络服务 (AWS) 的知识。该研究为未来的研究提供了参考数据和可依托的框架。研究局限性：由于时间限制，研究的范围和局限性仅限于参与公司 Knowit 提供的技术。 Knowit AB 是一家瑞典 IT 咨询公司，为公司和组织提供数字化转型和系统开发服务。该研究旨在创建基于 AWS 的 IoT 框架，而不是改进数字孪生概念。该框架在延雪平实施
基于物联网的室内环境监测数字孪生框架：设计与实现
目的：本论文旨在描述如何设计和实施基于物联网的数字孪生框架，用于室内环境监测。为了实现研究目的，回答了以下研究问题。如何利用 AWS 创建数字孪生解决方案，以建立教室中的物理环境与虚拟环境之间的交互和融合？方法：作为一种研究方法，该研究进行了设计科学研究 (DSR)。DSR 是一种新方法，它是增强工程教育研究方法的有效工具。结果：该研究详细描述了创建框架所需的步骤。该框架实现了特定位置的物理环境和虚拟环境之间的交互和融合。意义：该研究有助于拓宽对使用物联网 (IoT)、数字孪生 (DT) 和亚马逊网络服务 (AWS) 的知识。该研究为未来研究提供了参考数据和可依托的框架。研究限制：由于时间限制，研究范围和限制仅限于参与公司 Knowit 提供的技术。Knowit AB 是一家瑞典 IT 咨询公司，为公司和组织提供数字化转型和系统开发服务。该研究旨在创建基于 AWS 的物联网框架，而不是改进数字孪生概念。该框架在延雪平大学实施。这项工作还仅限于温度和光强度作为环境参数。关键词：亚马逊网络服务 (AWS)、云计算、数字孪生解决方案 (DT)、环境数据、环境监测传感器、IoT (物联网)、智能建筑。
辐射检查科环境监测摘要
该文件包括每个设施的每个监测点收集的数据。数据的呈现方式与过去相同。为了减少数据输入所需的空间，检测限未包含在数据中。附录中列出了各种介质、几何形状和放射性核素的预期检测限。其中包括设施地图，但省略了一些细节。有关各个设施的具体信息可在许可证文件中找到。本年度报告和以前年度报告的删节版可在以下网址找到：https://www.dshs.state.tx.us/radiation/ram/environmental-monitoring.aspx 所有环境介质（即土壤、空气、水、植被和污水）的分析均由德克萨斯州卫生服务部 (DSHS) 实验室服务科执行。实验室服务科运营着一个功能强大的放射化学项目。目前，环境科学部门参与了由美国能源部 (USDOE) 赞助的一项计划，称为能源部实验室认证计划。它是由美国能源部开发的，目的是为美国能源部承包商提供质量保证和控制。实验室服务部门在这些“交叉检查”中的最新表现结果可在本文件的附录中找到。Landauer, Inc. 对具有中子源的设施进行光释光 (OSL) 读数。每个日历季度交换和读取大约 200 个 OSL。除科曼奇峰核电站、南德克萨斯项目和 Pantex 外，所有站点读数都会减去背景。这三个位置的背景不会被减去，因为读数识别的是环境剂量。
环境监测、教育和研究...
爱达荷国家实验室 (INL) 场址自 1949 年开始运营，是美国能源部 (DOE) 的保留地，位于爱达荷州东南部沙漠，距离爱达荷福尔斯以西约 25 英里（图 ES-1）。INL 场址面积为 890 平方英里（569,135 英亩），约为罗德岛面积的 85%。它于 1949 年作为国家反应堆测试站建立，多年来一直是世界上最大的核反应堆集中地。建造了 52 座核反应堆，包括实验增殖反应堆-I，它在 1951 年生产了第一批可用核能发电量。研究人员在 INL 场址率先开发了世界上许多首批核反应堆原型和先进的安全系统。在 20 世纪 70 年代，实验室的使命扩大到
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
地静止环境监测光谱仪
背景：亚洲空气污染的空气污染状况现在被认为是世界上最大的环境健康风险。在全球范围内，2016年家庭和环境空气污染的共同影响归因于700万死亡，亚太国家占总死亡的60％以上（World Heath Statistics 2019）。与高水平颗粒物，对流层臭氧和其他污染物相关的空气质量降解对农业生产力和自然生态系统以及人类健康和福利都有影响。对流层气溶胶和臭氧也是主要的短期气候刺激者，但其辐射影响的估计仍然遭受较大的不确定性。了解空气污染，例如对排放，化学转化和运输的准确知识，对于污染控制至关重要。