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海军战争中的电子战 - Hadmérnök
政府和私人关键基础设施对 GNSS 应用的依赖，包括民用和军用方面。EA 可能价格昂贵且功率高，例如军用级干扰器，它们是导航战 (NAVWAR) 战略不可或缺的支柱。另一方面，EA 可能价格低廉且功率低，例如所谓的个人保护设备 (PPD)，它们随处可见。ICAO 和 FAA 最关注的电子攻击发生在地面增强系统 (GNSS/GBAS) 着陆系统中，由于所有航班的最终着陆阶段都很敏感，因此比其他应用风险更大、更关键。本研究的目的是评估三种不同类型的 EA 对 GNSS/GBAS 着陆系统性能的影响。另一方面，解决和检查他们最新提出的电子保护措施 (EPM)。关键词：全球导航卫星系统、地面增强系统、NAVWAR、电子
军事工程师第17卷（2022年）第1期155–170。
在过去的 10 年中，技术发展改变了遥感科学的范式。如今，可以采用非常多样化的技术来捕获和/或提取非常精确的地形高程数据并准备数字高程模型。本文旨在回顾现有的遥感技术，这些技术可以通过非常精确的高程数据采集支持灾害补救（通过挖掘土壤）。回顾了地面技术（如地面激光扫描、InSAR 和 SfM）和机载技术（机载激光扫描 [ALS]、无人机摄影测量方法、带 LiDAR 的无人机）。根据以下技术标准检查它们的能力：空间效率、点密度、准确性和在灾难情况下的适用性。
S. Kyle Hight
教育佛罗里达州中央大学，罗森酒店管理学院，奥兰多，佛罗里达州佛罗里达州哲学博士，酒店管理乔治亚州州立大学，J。MackRobinson商学院，佐治亚州亚特兰大，乔治亚州亚特兰大，专业会计硕士学位（M.P.Acct。）全球酒店管理学士学位学士学位工商管理学位，酒店管理美国烹饪学院，美国海德公园，纽约州海德公园，纽约州职业研究副学士学位，烹饪艺术工作经验，休斯顿学术任命，休斯顿大学助理教授，2024年9月助理教授 - 现任课程 - 现任课程（F = face-face; o =在线助理; – July 2024 Visiting Lecturer August 2018 – July 2020 Classes Taught (F = Face-to-Face; O = Online) HADM 3010: Perspectives in the Hospitality Industry (F) HADM 3403: Business Analytics for Restaurant Management (F, O) (Conceived and developed by me) HADM 3420: Restaurant/Foodservice Management (F) HADM 3750: Hospitality Human Resources (F, O) HADM 4100:酒店财务分析（F，O）HADM 4800：酒店战略领导力（F，O）HADM 8400：酒店企业（F）的财务管理应用程序（研究生课程）HADM 8500：旅行与旅游业的经济和文化影响（F）的经济和文化影响（研究生课程）（研究生课程）HADM 8500：HADM 8500：在酒店行业中的可行性研究（F）（F）全球酒店管理学士学位学士学位工商管理学位，酒店管理美国烹饪学院，美国海德公园，纽约州海德公园，纽约州职业研究副学士学位，烹饪艺术工作经验，休斯顿学术任命，休斯顿大学助理教授，2024年9月助理教授 - 现任课程 - 现任课程（F = face-face; o =在线助理; – July 2024 Visiting Lecturer August 2018 – July 2020 Classes Taught (F = Face-to-Face; O = Online) HADM 3010: Perspectives in the Hospitality Industry (F) HADM 3403: Business Analytics for Restaurant Management (F, O) (Conceived and developed by me) HADM 3420: Restaurant/Foodservice Management (F) HADM 3750: Hospitality Human Resources (F, O) HADM 4100:酒店财务分析（F，O）HADM 4800：酒店战略领导力（F，O）HADM 8400：酒店企业（F）的财务管理应用程序（研究生课程）HADM 8500：旅行与旅游业的经济和文化影响（F）的经济和文化影响（研究生课程）（研究生课程）HADM 8500：HADM 8500：在酒店行业中的可行性研究（F）（F）
使用机器学习检测心脏病的基于物联网的框架
摘要 - 如果可以从患者的历史和家庭数据中对它们进行分析或预测，则可以预防多种疾病。预测诊断取决于患者收集的临床和生理数据。收集到的临床和医疗保健数据越多，医疗支持系统可能支持的知识越多。因此，基于物联网技术（IOT），对患者的实际监测临床和医疗数据是这十年的趋势。物联网模型通过轻松地远程收集临床数据来识别疾病，从而促进人类的生活，如果早期被诊断出来，易于治疗的疾病。本文提出了一个由两个模型组成的框架：（i）心脏病发作检测模型（HADM）； （ii）心电图信号心脏心跳多类分类模型（ECG-HMCM）。GridSearch用于用于不同机器学习（ML）技术的超参数优化。HADM中的使用数据集由1190名患者和14个功能组成。作为诊断心血管疾病的基础是心律失常检测，因此我们建议使用MIT-BIH心律失常和PTB诊断ECG Signal DataSet数据集，提出ECG心跳多级分类模型，其中包含五个类别的109446个样品。K最近的邻居（KNN）技术还用于构建ECG-HMCM，除了使用GridSearch算法进行超参数优化，旨在提高分类的准确性，该分类的准确性达到97.5％。所提出的框架旨在通过远程收集临床数据来促进人类生活。实验的结果表明，建议的框架在实际环境中效果很好。