摘要。本文介绍了一种基于深度学习的系统,用于实时面罩检测,旨在增强面具合规性至关重要的环境中的公共卫生监测。利用卷积神经网络(CNN)用Tensorflow和Keras构建,模型E ff e ff e ff将工具分类为戴面膜或不戴面膜的模型。数据预处理和八月技术提高了各种输入信息的鲁棒性,从而确保了高性能和概括性。在Google Colab上开发的,该系统利用基于云的资源进行E FFI CIENT模型培训和部署,从而消除了对当地大量硬件的需求。它支持实时图像分析,可扩展用于连续视频监视,使其适用于大规模应用。与Google Drive集成简化了数据管理,简化了更新和部署。该系统提供了一种可访问的解决方案,用于在公共空间中掩盖合规性监视,OFF的准确性,可扩展性和易于部署性。future工作将专注于通过掩码类型的多类分类,自动响应的IoT集成以及Edge设备部署以提高可访问性。该工具展示了AI在促进公共环境中的健康和安全方面的潜力。
摘要 — 通过表面肌电 (sEMG) 信号对手部运动进行分类是一种成熟的高级人机交互方法。然而,sEMG 运动识别必须处理基于 sEMG 控制的长期可靠性,这受到影响 sEMG 信号的可变性的限制。嵌入式解决方案会受到识别准确度随时间下降的影响,这使得它们不适合可靠的手势控制器设计。在本文中,我们提出了一种基于时间卷积网络 (TCN) 的完整的可穿戴级嵌入式系统,用于基于 sEMG 的稳健手势识别。首先,我们开发了一种新颖的 TCN 拓扑 (TEMPONet),并在基准数据集 (Ninapro) 上测试了我们的解决方案,实现了 49.6% 的平均准确率,比目前最先进的 (SoA) 好 7.8%。此外,我们设计了一个基于 GAP8(一种新型 8 核物联网处理器)的节能嵌入式平台。使用我们的嵌入式平台,我们收集了第二个 20 个会话数据集,以在代表最终部署的设置上验证系统。我们使用 TCN 获得了 93.7% 的平均准确率,与 SoA SVM 方法(91.1%)相当。最后,我们使用 8 位量化策略来适应处理器的内存限制,对在 GAP8 上实现的网络的性能进行了分析。我们达到了 4 倍更低的内存占用(460 kB),性能下降仅为 3% 的准确率。我们详细介绍了在 GAP8 平台上的执行情况,结果显示量化网络在 12.84 毫秒内执行单个分类,功率包络为 0.9 mJ,使其适合长寿命可穿戴设备部署。
轻巧而强劲的无绳压缩机,配备无刷电机,适用于室内开发和建筑工地 无油活塞压缩机:运输简单,服务要求低 仪表板上配有易于读取的油箱压力和工作压力计,可根据应用通过减压器和压力计调节工作压力 配件和控制元件受管状框架保护,清晰可见 第二个电池组可直接存放在压缩机上,以不间断地进行工作 多个品牌,一个电池组系统:本产品可与 CAS 品牌的所有 18V 电池组和充电器结合使用:www.cordless-alliance-systems.com
政策指导简介在制定AI一代与教育相关的政策时,首先遵循您所在地区/特许学校的既定政策制定过程。最好的做法是包括利益相关者(例如地区/宪章领导,教师,学生,技术人员,法律顾问等)在这项工作中。将Gen Gen Gen Guighine集成到现有政策或发布独立指南中是有益的。确保该语言清晰且熟悉教育者,管理人员,学生和家庭,并吸引当地社区成员以获取反馈。技术基础设施(例如可靠的连接性,对设备的访问以及安全措施)和教育培训需要有效地实施这些政策。自定义这些建议以满足特定的地区/宪章需求。iste提供了有关如何创建有效的ISP/AUP文档的信息,包括在其设定成功条件下的示例:为学校文档制定有效的负责使用政策。
政策指导简介在制定AI一代与教育相关的政策时,首先遵循您所在地区/特许学校的既定政策制定过程。最好的做法是包括利益相关者(例如地区/宪章领导,教师,学生,技术人员,法律顾问等)在这项工作中。将Gen Gen Gen Guighine集成到现有政策或发布独立指南中是有益的。确保该语言清晰且熟悉教育者,管理人员,学生和家庭,并吸引当地社区成员以获取反馈。技术基础设施(例如可靠的连接性,对设备的访问以及安全措施)和教育培训需要有效地实施这些政策。自定义这些建议以满足特定的地区/宪章需求。iste提供了有关如何创建有效的ISP/AUP文档的信息,包括在其设定成功条件下的示例:为学校文档制定有效的负责使用政策。
摘要 — 当前电网面临诸多挑战,因为缺乏有效的能源管理策略,无法将发电量与负荷需求相匹配。这个问题在微电网中变得更加明显,因为微电网的负荷变化明显,发电量主要来自可再生能源,因为它依赖于分布式能源的使用。建设智能微电网比将大型电网转变为智能电网更具经济可行性,因为智能微电网需要大量投资来用智能设备替换旧设备。本文在微电网的不同部分应用物联网 (IoT) 技术,以实现有效的物联网架构,并提出了资产互联网 (IoA) 概念,该概念能够将任何旧资产转变为智能物联网资产。这将允许所有资产有效地连接到基于云的物联网。其作用是对从智能微电网收集的数据进行计算和大数据分析,以向不同的控制器发送有效的能源管理和控制命令。然后,物联网云将发送控制操作来解决微电网的技术问题,例如通过设置预测模型解决能源不匹配问题,通过有效承诺 DER 来提高电能质量,以及通过仅关闭不必要的负载来消除负载削减,这样消费者就不会遭受停电之苦。还讨论了在微电网内各个部分使用物联网的好处。
摘要 — 在本文中,我们介绍并设计了用于直接卫星物联网 (DtS-IoT) 的稀疏星座。DtS-IoT 不需要地面基础设施,因为设备直接连接到充当轨道网关的低地球轨道卫星。稀疏星座的关键思想是通过 (i) 适当确定资源受限的 IoT 服务中存在的传输延迟,以及 (ii) 最佳定位轨道网关,显着减少在轨 DtS-IoT 卫星的数量。首先,我们分析 LoRa/LoRaWAN 和 NB-IoT 标准,并推导出两个连续经过卫星之间最大间隙时间的实际约束。然后,我们引入并优化了一种算法来设计稀疏 IoT 星座的准最优拓扑。最后,我们将我们的设计应用于全球和区域覆盖,并分析延迟、轨道平面数量和卫星总数之间的权衡。结果表明,考虑到 3 小时和 2 小时的间隔,稀疏星座仅需传统密集星座所需卫星数量的 12.5% 和 22.5%,即可提供全球范围的物联网覆盖。此外,我们还表明,对于 LoRa/LoRaWAN 和 NB-IoT,仅需 4 颗卫星和 3 颗卫星即可实现非洲和欧洲的特定区域覆盖。
摘要 - fog计算已成为强大的分布式计算范式,以支持具有严格延迟要求的应用程序。它在大型地理区域内提供了几乎普遍存在的计算能力。但是,雾系统是高度异构和动态的,这使得服务的放置决策非常具有挑战性,考虑到节点流动性,可能会随着时间的推移降低位置决策质量。本文提出了一种用于雾中服务放置的遗传学遗传算法(MGA),旨在支持节点的移动性,同时确保基础架构的能源耐高率和应用服务质量(QOS)要求。我们已经将这种方法与文献中最短的接入点迁移策略(SAP)的两个变体进行了比较,提出的移动性贪婪启发式(MGH)和基线简单的网格算法(SGA)。使用myifogsim模拟器进行的实验表明,与其他方法相比,MGA可确保在能量和延迟违规方面的良好表现。索引术语 - 事物,优化,移动性,雾计算,智能校园,QoS,Energy。
摘要。Internet是设备的最常见连接工具,例如计算机,手机,智能手表等。这些设备与指定的服务器通信以提供信息。在这里,我们指的是连接众多称为物联网(IoT)的自动设备的系统。由于设备是不同类别的,有时很小,因此为有需要的人提供全面的安全性变得具有挑战性。但是,物联网上的传感器收集了大量数据,巨大的网络成为企业家的吸引力目标。对物联网的几项攻击之一是分发拒绝服务(DDOS)。机器学习可以在识别物联网中的这些攻击中起关键作用,因为它可以分析大量数据。机器学习模型可以学习合法的train tagre tagre模式,然后确定偏离学习模式的恶意数据包。分类技术可以根据与之相关的几个属性将恶意数据包与真正的数据包区分开。这项工作使用分类技术,例如随机森林,梯度提升和XGBoost来确定trail iC中的恶意数据包。分析表明,诸如Smote和Adasyn之类的平衡技术对于提高技术的性能至关重要。
