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有关平台经济税收变化的信息 - ...
摘要 一些经济互动基于信任，另一些则基于金钱激励或监控。在税收遵从背景下，监控方法基于审计和罚款（强制遵从）创造遵从，而基于信任（自愿遵从）的方法则基于纳税人的遵从意愿。在这里，我们研究平台经济收入税收变化如何影响此类平台上的预期劳动力供应。新的欧盟立法将于 2023 年生效，要求整个欧洲的平台和税务机关之间共享数据，从而加强监控。我们研究即将到来的监控权力转变如何影响平台的预期用途，以及它如何影响用户的信任。我们对荷兰平台工人（N = 626）进行了调查，以检查对拟议的监管变化的看法，并根据平台收入比例和几种信任指标进行了校正。我们通过向参与者告知即将发生的监控变化或不告知来实验性地操纵信息。结果表明，告知受访者有关变化会对劳动力供应预期产生负面影响，而且这种影响与受访者的信任无关。我们讨论了这些结果的政策含义。
基于数字孪生的信息物理生产系统动态调度决策框架
如今，信息物理生产系统的一个重要挑战是通过生产运行时执行的自动决策来更新动态生产计划。制造设备的状况实际上可能会导致计划不可行或效率低下，因此需要响应能力以保持生产力并降低运营成本。为了解决当前传统调度方法的局限性，本文提出了一个新框架，该框架利用多个数字孪生（代表不同的物理资产及其自主决策）的聚合以及全局数字孪生，以便在需要时执行生产调度优化。决策过程由模糊推理系统支持，该系统使用不同资产的状态或条件以及整个系统的生产率。资产状况由工作站本地数字孪生中的基于条件的监控模块预测，而生产率由车间的全局数字孪生评估和保证。本文提出了一种用于重新调度信息物理生产系统的分散和集成决策框架，并在工业 4.0 装配过程试验线上对所提出的方法进行了验证和概念验证。实验结果表明，所提出的框架能够检测到制造过程中的变化
使一件好事更好：扩大自动胰岛素输送系统的访问和适用性，使所有1型糖尿病的青年受益
晚期糖尿病技术，例如胰岛素泵，连续的葡萄糖监测（CGM）和自动胰岛素de剂（AID），已彻底改变了1型糖尿病护理，从而在水gly和质量中产生了显着的证明（1）。对于小儿1型糖尿病，这种积极影响扩展到整个父母，监护人，看护人和家庭单位（2）。AID系统广泛地促进了实时CGM数据与基于自动算法的胰岛素传递的整合，从而导致糖尿病相关的短期和长期结果的逐步改善。辅助用途与糖尿病管理负担减轻和糖尿病结局的全球改善相关。尽管糖尿病技术有效率，但使用的差异越来越多（3-6）。在其最基本的定义中，差异是获得有效的干预措施的不平等。在小儿疾病中，征用糖尿病技术的访问和使用是关键差异（5-7）。在本期《糖尿病护理》中，Zeng等。 （8）提出了1,300多名参与者的荟萃分析，这些参与者在25名外患者随机对照试验（RCT）中进行了比较，将AID与常规治疗进行了比较。 一个关键优势，作者选择在本期《糖尿病护理》中，Zeng等。（8）提出了1,300多名参与者的荟萃分析，这些参与者在25名外患者随机对照试验（RCT）中进行了比较，将AID与常规治疗进行了比较。一个关键优势，作者选择
在物联网系统中用于RF传感的生成AI
摘要 - 使用Wi-Fi，红外线和RF等信号来收集环境数据的无线传感技术的开发在物联网（IoT）系统中已显着提高。在其中，射频（RF）传感因其成本效益和非侵入性人类活动和环境变化而脱颖而出。但是，传统的RF感应方法面临重大挑战，包括噪声，干扰，不完整的数据和高部署成本，这限制了它们的有效性和可扩展性。本文研究了生成AI（Genai）在物联网生态系统中克服这些局限性的潜力。我们对最先进的Genai技术进行了综合审查，重点是它们在RF传感问题上的应用。通过生成高质量的合成数据，增强信号质量并集成多模式数据，Genai为RF环境重建，定位和成像提供了强大的解决方案。此外，Genai概括的能力使IoT设备能够适应新的环境和看不见的任务，从而提高其效率和性能。本文的主要贡献包括对RF感应中的挑战，基于创新的Genai解决方案的介绍以及针对各种RF感应任务的统一框架的提议的详细分析。通过案例研究，我们证明了整合Genai模型的有效性，从而导致高级，可扩展和智能的物联网系统。
Sensaphone®SentinelSCD-1200 I.一般
Sensaphone Sentinel应为一个独立的微处理器控制的环境监测系统，该系统能够监视多达12个警报通道（区域）。该系统应由用户通过sensaphone.net网站和/或android和iOS的Sensaphone移动应用程序配置为操作。输入和输出区域的特征包括12个通用输入和1个继电器输出。在检测任何警报或状态更改后，系统应开始警报通知过程，其中包括从与特定警报相关的列表中拨打电话号码，并传递语音消息*识别和描述警报条件以及发送文本消息*，以及发送警报及其位置详细信息的电子邮件通知。该系统应包含可充电的NIMH电池组，以在电源故障的情况下将设备的全部操作保持长达8小时。该系统应包含一个10/100Base-T以太网端口，以连接到具有Internet连接的以太网网络。系统应利用加密的数据传输，以将安全通信到Sensaphone.net服务器系统。该系统应符合辐射和进行排放的FCC规则的第15部分，以及用于信息技术设备（ITE）的加拿大干预标准（ICES-003）。该系统应具有制造商的两年保修。该系统应为Phonetics，Inc。DBA Sensaphone的Sensaphone®SentinelSCD-1200。
欧洲内科杂志
在这篇综述中，我们关注心力衰竭（HF），众所周知，该审查与医院效率和不良心血管结局（包括死亡）的严重风险有关。近年来，已经开发了监测心脏功能和患者参数的系统，目的是检测HF恶化之前的亚临床病理生理变化。可以通过心脏植入电子设备（CIED）远程监测几个患者的参数，并且可以在多参数评分中组合，以预测PA T量的风险，其敏感性良好和中等特异性的HF恶化。在临床前警报时，早期的患者管理远程传播给医生可能会阻止住院治疗。但是，目前尚不清楚哪个是在CIED警报后，哪种药物应更改或升级，在这种情况下，哪种药物是最佳的诊断途径，在这种情况下，需要进行院内访问或院内入院。最后，在远程MONI培训下参与HF患者管理的医疗保健专业人员的具体作用仍然是定义问题。我们分析了有关通过CIEDS对HF患者多参数监测的最新数据。我们提供了有关如何及时管理CIED警报的实用见解，目的是防止HF恶化。我们还讨论了在这种情况下生物标志物和胸腔回声的作用，以及包括多学科团队的潜在组织模型，用于远程护理CIEDS患者。
欧洲内科杂志
在这篇综述中，我们关注心力衰竭（HF），众所周知，该审查与医院效率和不良心血管结局（包括死亡）的严重风险有关。近年来，已经开发了监测心脏功能和患者参数的系统，目的是检测HF恶化之前的亚临床病理生理变化。可以通过心脏植入电子设备（CIED）远程监测几个患者的参数，并且可以在多参数评分中组合，以预测PA T量的风险，其敏感性良好和中等特异性的HF恶化。在临床前警报时，早期的患者管理远程传播给医生可能会阻止住院治疗。但是，目前尚不清楚哪个是在CIED警报后，哪种药物应更改或升级，在这种情况下，哪种药物是最佳的诊断途径，在这种情况下，需要进行院内访问或院内入院。最后，在远程MONI培训下参与HF患者管理的医疗保健专业人员的具体作用仍然是定义问题。我们分析了有关通过CIEDS对HF患者多参数监测的最新数据。我们提供了有关如何及时管理CIED警报的实用见解，目的是防止HF恶化。我们还讨论了在这种情况下生物标志物和胸腔回声的作用，以及包括多学科团队的潜在组织模型，用于远程护理CIEDS患者。
RelSen：一种基于优化的框架，用于同时进行传感器可靠性监控和数据清理
物联网 (IoT) 技术的最新进展导致传感应用的普及度激增。因此，人们越来越依赖从传感器获得的信息来做出日常生活中的决策。不幸的是，在大多数传感应用中，传感器都容易出错，并且它们的测量值可能会在任何意想不到的时间产生误导。因此，为了提高传感应用的可靠性，除了感兴趣的物理现象/过程之外，我们认为在对传感器进行分析之前监控传感器的可靠性和清理传感器数据也非常重要。现有研究通常将传感器可靠性监控和传感器数据清理视为单独的问题。在这项工作中，我们提出了 RelSen，这是一种基于优化的新型框架，可通过利用它们之间的相互依赖性同时解决这两个问题。此外，RelSen 不是特定于应用程序的，因为它的实现假设对监控下的过程动态有最低限度的先验知识。这大大提高了它在实践中的通用性和适用性。在我们的实验中，我们将 RelSen 应用于室外空气污染监测系统和水泥回转窑状态监测系统。实验结果表明，我们的框架可以及时识别不可靠的传感器并消除由三类最常见的传感器故障引起的传感器测量误差。
长距离传感器网络的状态估计融合...
摘要 — 在长距离传感器网络中，远程传感器被部署以覆盖大片地理区域，例如大陆或整个地球。相关应用包括军事监视、空中交通管制、温室气体排放监测和全球网络攻击检测等。在这项工作中，我们考虑使用长距离传感器网络进行目标监视和跟踪，其中状态和协方差估计从传感器发送到融合中心，该中心生成融合状态估计。通过海底光纤和卫星链路进行的长距离通信容易出现长延迟和/或高丢失率，从而导致消息丢失或无序。这反过来可能会严重降低融合性能：融合较少的状态估计可能会损害融合状态的准确性，而等待所有估计到达可能会损害其及时性。我们提出了一种在线选择性线性融合方法，根据待处理数据的预计信息贡献来融合状态估计。我们的方案使用预测和回溯技术，使融合中心能够随机决定何时融合估计值，从而实现融合状态的准确性和及时性之间的平衡。目标跟踪应用的模拟结果表明，我们的方案在可变的通信延迟和丢失条件下可以产生准确且及时的融合估计值。
最近开发用于生理信号检测和机器学习辅助心血管疾病诊断的压电生物传感器
由于早期诊断和及时的医疗干预措施，可以防止大量心血管相关的死亡率，因此对实时和长期检测技术的需求很高。然而，当前的实时监控设备，例如具有硬连线和刚性接口的Holter监视器，不适合长期检测，因为它们不轻，紧凑且舒适。此外，使用当前监视设备的测量数据的准确性在很大程度上受到日常身体运动的影响，因此只能在静态状态下实现，从而限制了其实际应用。为了解决上述问题，将生理信号转换为电信号的良好/可穿戴和敏感的身体脉冲传感器的发展对于进行实时和连续的健康监测以获得长期和准确的脉冲波形至关重要。现在在重症监护中最常见和广泛应用的技术是侵入性动脉导管，它可以提供精确的连续体脉冲和血压监测。但是，在监测过程中，不适和潜在感染的风险以及数据的准确性增加。在这方面，近几十年来，非侵入性的无创/可穿戴健康观念方法受到了极大的关注。5 - 10作为非侵入性的仅接触人皮肤，感染率大大降低，从而使其安全且广泛适用于日常使用的设备。几种类型的