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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。
医学互联网（IOMT）：概述，新兴技术和案例研究
摘要 - 在医学事物互联网（IOMT）中，事物之间的（IoT）与医疗设备集成在一起，从而改善了患者的舒适度，具有成本效益的医疗解决方案，快速的医院治疗以及更具个性化的医疗保健。首先提供了IOMT的介绍，然后引入了IOMT的体系结构。稍后，它提供了医疗保健系统的当前操作，并讨论了这些操作在建筑图中的映射。此外，将几种新兴技术（PUF），区块链，人工智能（AI）和软件否决的网络（SDN）作为重要技术，以克服在e-Healthcare的几个挑战，例如安全，隐私，准确性，准确性，准确性和绩效。最后，我们根据 - （1）基于PUF的身份验证，（2）支持AI支持的SDN辅助电子保健服务和（3）区块链辅助患者以患者为中心的系统为IOMT提供了三个案例研究。本文提出的解决方案可能会对IOMT基础架构随着市场发展的有效发展的速度产生巨大影响。索引术语 - 事物（IoT），医学互联网（IOMT），网络体系结构，医疗保健
关于青年和犯罪的五件事
关于增强子女，亲子或家庭福祉的被犯罪有效，以减少未来的偏差和刑事司法参与。 针对从事违法行为的年轻人，基于治疗性干预哲学（例如，咨询，技能建设），专注于高风险的年轻人并具有高质量实施的正义系统干预措施可以有效地降低所有系统渗透水平的累犯。 8，例如，多个系统疗法是一项基于家庭和社区的治疗计划，针对12至17岁的年轻人，他们以严重的反社会和问题行为和严重的刑事犯罪犯罪，被犯罪有效地评估了犯罪，以减少重排的数量和年轻人的数量。被犯罪有效，以减少未来的偏差和刑事司法参与。针对从事违法行为的年轻人，基于治疗性干预哲学（例如，咨询，技能建设），专注于高风险的年轻人并具有高质量实施的正义系统干预措施可以有效地降低所有系统渗透水平的累犯。8，例如，多个系统疗法是一项基于家庭和社区的治疗计划，针对12至17岁的年轻人，他们以严重的反社会和问题行为和严重的刑事犯罪犯罪，被犯罪有效地评估了犯罪，以减少重排的数量和年轻人的数量。
物联网人工智能 (AIoT)：挑战、机遇和示例
• AIoT 对两种技术类型都具有变革性和互惠互利性，因为 AI 通过机器学习功能为 IoT 增加了价值，而 IoT 则通过连接和数据交换为 AI 增加了价值
智能医疗：利用环境智能探索医疗物联网
摘要：环境智能 (AMI) 代表了信息技术的重大进步，它具有感知性、适应性，并且能够很好地适应人类需求。它在各个领域都具有巨大的前景，尤其与医疗保健有关。人工智能 (AI) 与医疗物联网 (IoMT) 的结合，在医疗环境中创建了 AMI 环境，进一步丰富了医疗保健领域的这一概念。本调查通过回顾 AMI 技术在 IoMT 中的应用，为医疗保健领域的研究人员和从业者提供了宝贵的见解。该分析涵盖了基本基础设施，包括智能环境和可穿戴和非可穿戴医疗设备的频谱，以实现医疗保健环境中的 AMI 愿景。此外，本调查全面概述了用于制定针对医疗保健应用的 IoMT 系统的尖端 AI 方法，并阐明了现有的研究问题，旨在指导和启发这一充满活力的领域的进一步发展。