XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemThing
医疗保健中物联网（IoT）：对用例和福利的系统审查
本文对医疗保健中物联网（IoT）进行了系统的审查，探讨了其用例，福利和挑战。通过对包括期刊文章，会议记录和白皮书在内的各种来源的分析，我们确定了物联网在患者监测，医疗供应链管理，临床操作和远程医疗服务中的关键应用。我们的发现突出了物联网对医疗保健的变革性影响，通过个性化治疗和早期检测，提高运营效率以及促进基于证据的决策提供了改善的患者护理。尽管有很有希望的好处，但诸如隐私，安全性和互操作性等挑战仍然存在，需要进一步的研究和技术进步。本评论强调了物联网彻底改变医疗保健服务的潜力，从而使其更有效，易于访问和以患者为中心。
无电互联网的东西-Luca Mottola
间隔系统的编程语言不能忽略时间及其与数据的关系。在没有自定义语言支持的情况下，应用程序代码必须时间戳数据并在每个访问之前执行有效性检查，这使程序逻辑复杂化。为此，基于任务的系统已在每个任务生成的数据上受到定时约束。23一个程序成为DI主导的数据流图，其中节点是任务，边缘定义了数据流和时间约束。rep将程序作为任务图的不满，允许开发人员直接表达数据运动结构和时机，而无需在终止行为中进行推理。正式的框架作品和语言支持对数据新鲜度和时间一致性的支持进一步授权开发人员在交易帐篷系统中启用定时属性。34
科学 - 6年级的生物及其栖息地
Carl Linnaeus（1707-1778）：1735年，瑞典科学家Carl Linnaeus首次发布了一种对所有生物进行分类的系统。今天仍然使用了该系统的改编版本，称为Linnaeus系统。
工业 4.0 范式中的物联网和基于人工智能的优化
摘要。通过回顾当前的技术水平，本文开设了一个专题，题为“工业 4.0 范式中的物联网和人工智能驱动的优化”。本节的主题是物联网设备、云计算、大数据分析和人工智能集成以优化工业流程和提高效率的更广泛问题的一部分。它还关注如何使用现代方法（即计算机化、机器人化、自动化、机器学习、新商业模式等）围绕当前和未来的经济和社会目标整合整个制造业。本文介绍了在工业 4.0 范式中使用物联网和基于人工智能的优化的知识状态。作者回顾了该领域过去和现在的知识状态，并描述了已知的机会、局限性、进一步研究的方向以及最有前途的想法和技术的工业应用，同时考虑了技术、经济和社会机会。
一种自主互联网光谱传感系统，用于葡萄成熟的原位光学监测：设计，表征和操作
目前的工作提出了一种新颖的自动互联网（IoT）光谱传感系统，用于通过反射信号对葡萄成熟的现场光学监测。为此，开发，表征和操作在实验室和现场条件下量身定制的硬件。它包括三个互补模块：光学模块，主机模块和控制器模块。光学模块包括四个光电探测器和四个LED，最大发射波长为530、630、690和730 nm，它们与葡萄浆果直接接触。主机模块包括LED驱动程序和模拟前端，以获取信号。最后，控制器模块提供了对系统的完全控制，并确保数据存储，电源管理和连接性。该系统能够通过线性响应（R 2> 998）在4 - 100％的范围内测量反射率，并且在不同的光学单元之间具有很高的可重复性。这种设计使从红色收集反射信号成为可能（cv。Touriga Nacional）和白色（cv。Loureiro）实验室和现场环境中的葡萄品种。在整个成熟期（大约两个月）中，这种光学指纹（由不同的反射强度组成）与葡萄浆果质量参数的演变之间的关系进行了分析和讨论。实验室数据用于建立一个基于部分最小二乘正方形的多元模型，以预测两个品种中总可溶性固体（TSS）含量。ir）甚至荧光。模型误差（交叉验证中的均方根误差）分别为2.31和0.73°，Touriga Nacional和Loureiro分别为Brix。在系统实时预测TSS的潜力的说明性示例中，将该模型应用于在现场获取的数据。监测期内收集的现场观察结果还提供了有关光传感器无人值守操作期间可能发生的潜在问题的相关信息。此外，所提出的光学模块的模块化体系结构使使用不同的LED和光电视图以及光学过滤器的组装成为可能。这创造了使用相同原理在不同光谱范围内测量反射率的可能性（例如，本文所述的结果为这项技术的未来发展铺平了工作，其中包括基于反射数据的最相关的葡萄成熟参数的预测模型，以及作为无线传感器网络的一部分的操作。
物联网的Quantum加密后 - Arxiv
摘要 - 量子计算中最新发展的内容，大型量子计算机的发明不再是遥远的未来。量子计算严重威胁了现代加密，因为经典的公开密钥密码系统下的硬数学问题可以通过足够大的量子计算机轻松解决。因此，研究人员基于甚至量子计算机无法有效解决的问题提出了PQC。通常，很难计算量子后加密和签名。这可能是物联网的问题，物联网通常组成具有有限计算能力的轻量级设备。在本文中，我们调查了有关PQC在资源受限设备中的性能的现有文献，以了解该问题的严重性。我们还回顾了最新的建议，以优化资源约束设备的PQC算法。总体而言，我们发现，尽管PQC对于合理的轻巧的物联网可能是可行的，但其优化的建议似乎缺乏标准化。因此，我们建议将来的研究寻求协调，以确保对后量子器时代的物联网进行有效，安全的迁移。
有关“零信任边缘和联合学习的物联网”的特殊部分
零信任边缘集成了网络和安全性，以创建一个集成的保护框架，以确保在每个边缘的策略部署和实现一致。联合学习是一种分布式机器学习方法，可以解决数据隐私问题。消费者互联网（CIOT）是指在消费电子中使用物联网产品来互连物理和数字对象。这些设备集成了无线技术和微控制器，从而更容易在设备或计算机之间共享消费者数据和信息。通过消费者与产品之间的相互作用，CIOT将消费电子产品的领域和将消费电子产品提升到了另一个层次。随着连接到网络的消费电子设备数量的迅速增加，网络中传输的数据也在几何上增长。传统的云计算中心不再能够满足低潜伏期和密集的网络访问和服务要求，并且容易受到一系列攻击方法，例如单点攻击，勾结攻击和中间攻击中的人，这对数据安全构成了隐藏的危险。零信任边缘使分布式联合学习成为可能。零信任边缘克服了安全数字加速度的障碍，包括用户体验，安全技术和隐性信任。同时，联邦学习不仅与零信任边缘计算模型完全符合，而且还保留了终端设备上的数据，减少了数据泄漏的风险并解决了数据岛的问题。
低功率消耗Igzo Memristor的气体传感器嵌入了异丙醇酒精气体的物物互联网监测系统中
摘要：低功耗气体传感器对于各种应用至关重要，包括环境监控和便携式物联网（IoT）系统。但是，常规金属氧化物气体传感器的解吸和吸附特性需要补充设备，例如加热器，这对于低功率IoT监测系统并不最佳。基于回忆的传感器（气体）由于其优势，包括高响应，低功耗和室温（RT）操作，已研究为创新的气体传感器。基于Igzo，提议的异丙醇酒精（IPA）气体传感器显示出105 s的检测速度，在RT时为50 ppm的IPA气体的高响应速度为55.15。此外，使用脉冲电压在50 µs中可以快速恢复到初始状态，而无需清除气体。最后，集成了一个低功率电路模块以进行无线信号传输和处理，以确保IOT兼容性。即使整合到IoT系统中，也证明了基于Igzo气体的传感结果的稳定性。这可以在〜0.34兆瓦时实现节能气体分析和实时监测，从而支持通过脉冲偏置恢复。这项研究提供了对物联网气体检测的实用见解，为敏感的低功率传感器提供了无线传感系统。
含可再生能源的电力物联网计算任务分配
电力物联网是构建新能源新型电力系统的关键技术。针对包括可再生能源在内的电力物联网运行控制过程中数据量巨大导致云计算计算时延过大的问题，建立了基于边缘计算的电力物联网云-边-端协同优化计算模型。结合布置在发电设备周围的多种智能终端设备（STD）采集的数据，分析电力物联网的边缘计算框架，建立了基于最小化平均系统时延的计算任务分配模型。搭建相应仿真模型进行仿真验证。与其他基线方案相比，该优化方案可显著降低所有任务的平均系统时延。