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介绍“监视战略计划2026-2029”
实施国家城市框架（政策，法律，空间发展计划）的合作伙伴数量，采用包容性城市治理和计划方法（来源：SP2020-2025的选定核心指标。4.1.e）在财政权力下放框架中加强了对自己源收入优化激励措施的合作伙伴国家的财务数量（来源：基于结果的框架SP2020-2025 2.2.2.2.2.a）注意：加强与战略重点
联邦学习用于监测工业过程的条件：关于故障诊断方法，挑战和前景的审查
摘要：通过基于条件的维护（CBM）调度来降低停机时间和提高生产率至关重要。的确，用于故障诊断（FD）的先进智能学习系统使有效隔离并识别故障的起源成为可能。已验证的智能工业基础设施技术使FD成为一项完全分散的分布式计算任务。为此，由于法律法规的限制或利益冲突，因此通常受所谓数据岛化的不同地区/机构之间的分配仅限于隐私，安全风险和行业竞争。因此，联邦学习（FL）被认为是将数据与多个参与者分开的有效过程，以协作培训智能且可靠的FD模型。据我们所知，迄今为止尚未对该主题进行全面研究，因此迫切需要进行基于审查的研究。在此范围内，我们的工作致力于审查FL应用程序诊断应用程序的最新进展，而FD方法，挑战和未来的前景受到特别关注。
推进可持续的环境监控...
应对这些紧迫的环境威胁，通过国际协议，国家政策和地方倡议来制定全球保护工作。《生物多样性公约》（CBD），《巴黎气候变化协定》和联合国可持续发展目标（SDGS）是指导全球保护优先事项的框架的例子。WWF，自然保护和IUCN等组织一直处于保护生态系统，保护物种并减轻气候变化影响的努力的最前沿。在地方规模上，国家公园，野生动植物保护区和海洋保护区是生物多样性保护的关键场所。然而，这些努力面临着许多障碍，包括资金不足，政治挑战以及对可以提供实时全球环境健康概述的更一体化监测系统的需求。
持续血糖监测 (CGM) 住院设备指南
连续血糖监测 (CGM) 的发展使糖尿病患者比过去拥有了更多的自由，并提高了最佳血糖控制能力。然而，这种技术的优势在患者入院时并未得到最佳利用。最近对医院中 CGM 使用情况进行评估的研究表明，它有助于检测低血糖症、减少高血糖症的时间百分比并降低每日平均血糖 (1)(2)。最近的研究建议在合适的设施中将 CGM 与毛细血管血糖 (BG) 检查结合使用。随着 CGM 的使用范围不断扩大，人们已经认识到需要为住院环境中的使用提供指导方针。住院连续血糖监测项目已经启动，并建立了工作组成员，目的是制定全州范围的临床指南。
IEC 61724-1：2021 A类气象监测站IEC 61724-1：2021 A类气象监测站
坎贝尔科学测试和文档在我们工厂的每个完整系统。传感器在运输前已预先标记，以便于现场安装。您的技术人员可以在运输前为我们提供用于配置的网络信息，或者他们可以使用嵌入式Web UI在现场输入信息。无与伦比的值
可行的Nessus网络监视器6.5.x用户指南
注意：默认情况下，安装时可启用Nessus网络监视器已启用发现模式。您必须禁用可行的Nessus网络监视器的发现模式，以将插件加载到内存中。有关发现模式的更多信息，请参见Tenable Nessus网络监视器设置部分。
通过实时事故监控的预测救援系统利用人工智能
推荐引用建议引用Al Falasi，Humaid Ahmad，“通过实时事故监控杠杆人工智能的预测救援系统”（2024）。论文。罗切斯特技术学院。从
监测制裁对俄罗斯经济的影响。季度报告第 2 卷
2023 年，俄罗斯经济增长 3.5%，但 2024 年预测显示，由于货币政策收紧和全球经济放缓预期，经济增长将放缓至 1.5%。尽管庞大的军费开支和西方能源制裁侵蚀了预算收入，但财政赤字总体上得到了控制。对违反能源制裁的第三国公司的审查加强，导致 2023 年底俄罗斯石油价格的折扣扩大。总体而言，俄罗斯的进口模式保持相对稳定。特别是，2023 年 11 月欧盟对俄罗斯的经济关键和共同高优先级商品的出口仅占其战前水平的 2%，凸显了制裁在阻止直接出口方面的有效性。除中国和香港外，土耳其和独联体国家也成为重要供应国，满足了俄罗斯对经济关键商品和高优先级物品的需求。
Q-PPG：可穿戴设备上基于节能 PPG 的心率监测
摘要 — 使用低成本光电容积描记法 (PPG) 传感器，越来越多地在腕戴式设备中执行心率 (HR) 监测。然而，由受试者手臂运动引起的运动伪影 (MA) 会影响基于 PPG 的心率跟踪的性能。这通常通过将 PPG 信号与惯性传感器的加速度测量相结合来解决。不幸的是，大多数此类标准方法都依赖于手动调整的参数，这会削弱它们的泛化能力及其对现场真实数据的适用性。相比之下，基于深度学习的方法尽管具有更好的泛化能力，但被认为过于复杂，无法部署在可穿戴设备上。在这项工作中，我们解决了这些限制，提出了一种设计空间探索方法来自动生成丰富的深度时间卷积网络 (TCN) 系列用于心率监测，所有这些网络都来自单个“种子”模型。我们的流程涉及两个神经架构搜索 (NAS) 工具和一个硬件友好的量化器的级联，它们的组合可以产生高度准确和极其轻量级的模型。在 PPG-Dalia 数据集上进行测试时，我们最准确的模型在平均绝对误差方面创下了新的最高水平。此外，我们将 TCN 部署在具有 STM32WB55 微控制器的嵌入式平台上，证明了它们适合实时执行。我们最准确的量化网络实现了 4.41 每分钟 (BPM) 的平均绝对误差 (MAE)，能耗为 47.65 mJ，内存占用为 412 kB。同时，在我们的流程生成的网络中获得 MAE < 8 BPM 的最小网络的内存占用为 1.9 kB，每次推理仅消耗 1.79 mJ。