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TELE 6510：IoT（物联网）基础知识秋季...
课程信息 课程名称：物联网基础 课程编号：TELE 6510 学期和年份：2024 年秋季 学分：4 CRN：20842 课程形式：传统 讲师信息 全名：Haitham Tayyar 电子邮件地址：h.tayyar@northeastern.edu 办公时间：周五下午 5:35 至 6:05 讲师简介 Haitham Tayyar 博士拥有温哥华不列颠哥伦比亚大学的电气工程博士学位。他在世界各地的各种学术机构从事电气工程、计算机工程和信息技术领域的工作经验超过 15 年。在他的职业生涯中，Tayyar 博士曾担任软件工程师、微电子故障分析师以及电信工程师。助教信息 全名：单击或点击此处输入文本。电子邮件地址：单击或点击此处输入文本。办公时间：单击或点击此处输入文本。课程先决条件 无 课程描述 从行业角度探索物联网 (IoT) 所涉及的基础和技术。主题包括机器对机器 (M2M) 通信和无线传感器网络 (WSN) 及其与物联网的关系以及它们的发展。这涉及所有三个主要元素：(1) 设备、(2) 通信/网络和 (3) 分析/应用程序。具体来说，它介绍了与嵌入式设备相关的技术和接口，并介绍了物联网分析的基础知识，包括机器学习和基于规则的人工智能。课堂上介绍的大部分内容都集中在行业主导的物联网网络机制标准化上。在此背景下，它检查了物联网的基本组成部分
陌生人事物：雄激素受体在前列腺癌以外的肿瘤学中的新作用和机会
雄激素受体（AR）是肿瘤学中最古老的治疗靶标之一，并继续主导晚期前列腺癌的治疗景观，在那里，几乎所有治疗的注册都包括某种形式的AR调节。在这方面，AR仍然是前列腺癌细胞生物学的核心驱动力。新兴的临床前和临床数据暗示了AR在促成癌症类型中的关键作用，从而扩大了该药物靶标的前列腺癌的重要性。在这个微型审查中，讨论了AR在其他癌症类型中的新作用，以及对AR靶向剂进行治疗的方法。我们对肿瘤学中AR的这些附加功能的理解扩大了该受体作为治疗靶点的潜力，并将有助于指导新治疗方法的发展。
关于电动汽车电池生产的关键知识
汽车供应链的社会、道德和环境绩效。该组织与汽车供应商和矿山合作，确定和解决电动汽车原材料开采实践中的道德和人权问题。17 自成立以来，该伙伴关系就人权问题对利益相关者进行了教育，开发了供应链尽职调查和申诉工具，并支持基层项目，使当地行业协会能够建立合乎道德和可持续的采矿和供应网络。18
通过医疗互联网（IoT）
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1175通过事物医疗互联网（Iot）Rakesh Ranjan＃，*，*，*和Bikash Chandra Sahana＃摘要（iot a Internift of Things Internetional），iot（IOT）的综合型（IOT）医疗保健部门。本研究重点介绍了物联网在医疗保健中的深远影响，尤其是在实时监控和基于IOT的系统促进的数据收集中。传感器，可穿戴设备和医疗设备的整合为医学专业人员提供了对患者状况的重要见解，可以实现个性化治疗计划，远程监测以及及时确定健康异常。这项研究旨在提出一个全面的路线图，以通过物联网将医疗保健从以医院为中心转变为以患者为中心的模型。主要目标是了解医疗物联网（HIOT）如何提高运营效率，实现个性化护理并促进远程监控，以改善患者的结果。为了实现这些目标，已经进行了对医疗物联网技术的全面研究，包括可穿戴设备，智能手表，移动健康（M-Health）和健身追踪器。该研究强调了互连的设备和数据分析如何提高操作效率，个性化患者护理以及对医疗程序的优化。最终，通过IoT Technologies概述了针对更智能和更安全的医疗设施概述的全面路线图指出，定制的护理，远程监控和加快程序成为医疗保健交付不可或缺的组成部分。
层次结构，分布式和大脑启发的物联网系统的学习
摘要 - 在本文中，我们提出了Edgehd，这是一种层次结构 - 意识到的学习解决方案，以高度分布，具有成本效益的方式进行在线培训和推断。我们使用受脑启发的高维（HD）计算作为关键启用器。HD计算在高维空间上执行计算任务，以模仿人类记忆的功能，例如数据间关系推理和信息聚集。EdgeHD利用高清计算有效地学习各个设备上的分类模型，并通过层次结构的IoT节点组合模型，而没有高通信成本。我们还提出了一种硬件设计，该设计可以加速低功耗FPGA平台上的EdgeHD。我们评估了各种现实分类应用程序的EdgeHD。评估表明，EdgeHD通过降低的通信提供了高度有效的计算。例如，与集中的学习方法相比，EdgeHD平均达到3.4×和11.7×（1.9×和7.8×）的加速和能量效率提高（推断）。，培训的沟通成本降低了85％，推理降低了78％。I. i ntroduction机器学习方法已被广泛用于为许多认知任务提供高质量。运行复杂的学习任务需要高计算成本来处理大量学习数据。一个常见的解决方案是将云和数据中心用作主要的中央计算单元。在物联网系统中，部署了大量嵌入式设备以从环境中收集数据并产生信息。然而，随着物联网（IoT）的出现，集中式方法面临着针对高性能计算的几个可扩展性挑战[1]，[2]，[3]，[4]，[4]，[5]，[6]。需要汇总部分数据才能执行IoT网络中的目标学习任务，例如家庭或城市规模。因此，它导致高潜伏期的高沟通成本，将所有数据点传输到集中式云。最近的研究工作研究了如何以分布式方式扩展学习任务，其中数据是从不同设备收集的。研究的主流通常被称为联邦学习[7]，[8]，[9]，[2]。例如，[10]中的研究在多个设备上训练一个中央深神经网络（DNN）模型，在这些设备中，每个设备的数据具有相同的功能集。但是，在物联网层次结构中有效学习仍然是一个悬而未决的问题。我们认识到以下技术挑战
医疗保健中物联网（IoT）的评论
物联网（IoT）作为一个有效的空间上升，其中植入的小工具和传感器可以通过网络连接和交易数据。物联网小工具和信息的重要性可能是基本的，因此需要安全限制才能使物联网信息从闯入者安全；验证是必不可少的，重要的意味着要确认信息安全和安全。物联网小工具作为资产的性质包含小工具，需要一种非凡的验证模式，不会吞噬高高的计算和活力资产。在本文中，已经提出了针对物联网医疗保健利用和物联网系统的新型确认组件的调查。已经提出了固体和安全的医疗保健设计的工程。对COAP大会的ECC计算已被利用。拟议的确认方法提供了具有高安全性的有效确认工具。
应用物联网（IoT）技术和机器学习方法的应用
该项目旨在促进香港的锂 - 电池回收利用，以促进该市的可持续性。我们的团队设计了一个聪明的互动亭，进行了校园促销活动，创建了海报和视频，并进行了调查，以提高公众的意识并参与锂电池回收。此外，该项目还满足了电动汽车（EV）锂电池的处置需求。我们的团队利用机器学习来分析来自625辆特斯拉车辆的数据，建立了一个神经网络模型，该模型描述了电池容量以里程的下降。将其与香港的电动汽车数据结合起来，在未来10年内预计了HK的电动汽车锂电池处置需求，为政府和企业提供了计划处置或回收设施的决策基础。总而言之，该项目从家用电器和EV的观点上处理锂电池回收。这对于减少垃圾填埋场的电池处置和回收有价值的金属至关重要。通过创新的方法，例如智能售货亭和数据驱动的预测，该项目旨在促进锂 - 电池回收利用并支持香港的可持续发展。