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katanga贫民窟的基线分析：通知城市...
摘要环境/背景：尽管近25％的乌干达人居住在国家贫困线以来，但对坎帕拉贫民窟的居民知之甚少，尤其是与条件与其他全球基本线相比的情况以及现有条件如何影响公共政策和服务交付方式。方法：为了更好地了解这些条件，该基线分析评估了一项试点研究和三年的累积数据，涉及从2012年收集到的Katanga贫民窟的452个记录，从2012年到20 I 5。数据从居民的代表性样本中获取，并提供居民条件的概述。分析评估了获得医疗保健的机会，获得电力，获得技术/手机以及教育水平，以确定居住在卡坦加贫民窟中的人们与全球文献相比。结果：78.6％的报告报告有医生，有62.4％的人报告可以使用食物，而有87.4％的人报告可以使用清洁水。受试者平均居住在贫民窟中八年，46％的人从农村村庄移民到坎帕拉。家庭规模在4-5人之间，受访者报告的医疗保健获得率高于预期的医疗保健率，而中等教育和中等教育率高。在社区中，受访者报告了粮食安全（9.6％），货币（20.6％），盗窃（8.2％）以及对药物的使用（8.2％）作为每日挑战。超过三分之二的受访者报告了获得手机技术的访问权限，有70％的受访者可以使用某种形式的电力。结论：结果是为公共政策和指导服务提供服务的一种方式，从贫民窟中的公共和非营利性提供者提供服务，以更具战略和有效地针对其资源和干预措施。更重要的是，这项研究表明在其他类似环境中建立基线研究的重要性，以衡量公共卫生和社区发展计划的影响，并更好地理解和针对贫民窟状况的人们的需求。这项研究还为Katanga贫民窟提供了更多知情和复杂的分析奠定了基础。
自动除颤器对心脏患者的远程监控-IJRPR
广泛采用电动汽车（EV）取决于可靠有效的电池管理系统的开发。一个关键的挑战在于确保整个车辆寿命中的电池健康，安全性和最佳性能。传统方法通常依赖于预定的维护或发生故障后的反应措施。本文介绍了一种新颖的方法 - 一种AI驱动的机器学习（ML）框架 - 用于主动电动电动电动电池健康管理。我们建议的系统解决了三个关键方面：实时故障检测，持续的健康监测以及剩余的使用寿命（RUL）锂离子电池的预测。该框架利用电池管理系统（BMS）的丰富数据流，包括电压，电流，温度和细胞健康参数。通过采用高级ML算法，系统可以实时分析此数据，以识别偏离正常工作模式的异常。这可以尽早发现潜在的电池故障，以防止安全危害和性能退化。此外，本文探讨了回归或深度学习技术在RUL预测中的应用。这允许主动维护计划，优化资源分配以及由于意外的电池故障而最大程度地减少停机时间。该框架不断学习和适应累积数据的能力可确保准确性和可靠性的持续提高。本文提出了对电动汽车中智能电池管理的重大进步。我们将深入研究拟议的ML框架，详细介绍其功能，以进行故障检测，健康监测和RUL预测。将提出实验结果和性能指标，以验证我们方法的有效性。最后，我们将讨论该AI驱动系统对EV电池健康管理未来的潜在影响及其对更可靠和可持续的运输环境的贡献。除了对单个车主的直接利益外，该AI驱动的电池管理系统的广泛实施还具有对更广泛的社会和环境影响的巨大希望。通过提高电动汽车电池的寿命和效率，该技术可以显着降低与电池制造和处置相关的环境足迹。通过主动维护延长锂离子电池的寿命不仅可以保存宝贵的资源，还可以减轻电池生产的环境影响，这涉及有限的原材料和能源密集型制造工艺。