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医疗保健智能数据中心网络的新时代
如果您的组织像行业中的许多人一样，资源不足，资金不足或这两个 - 您的网络基础架构可能难以支持数字化转型工作，管理大量的数据量以及减轻网络安全风险。这就是为什么我们的数据中心解决方案集成了计算，存储和网络基础架构以帮助减少站立复杂的IT基础架构的时间，风险和成本的原因。使用HPE Aruba网络数据中心网络解决方案，医疗组织获得简化的数据中心体系结构，增强的性能和降低的成本（所有嵌入式安全性），由我们的DPU启用开关置换。此外，我们统一和自动化的数据中心网络方法意味着您可以同时实现绩效和零信任安全性，而无需牺牲一个。您可以将更快的移动时间从几周或一个月减少到几分钟，并通过连接，确保和自动化数据中心的数据优先现代化提供更好的患者护理。
供应链控制塔和采用智能码头预订以提高效率
分销中心的不良协调是供应链延迟和能源浪费的主要来源，可以通过实时计划和增强的可见性来避免。作为现代物流主题，对供应链转换的影响，智能码头预订（IDB）协调了分销中心的传入和外发货。关于IDB的研究处于早期开发阶段。本研究通过开发IDB的概念模型，确定其实施要求并探索其对供应链绩效的影响，从而为供应链控制塔（SCCT）做出了贡献。因果环和库存/流量图用于研究如何改善几种效率指标，例如取消数量，计划时间，加载和卸载空间的利用以及分销中心的加工卡车持续时间。此外，将实时数据集成，操作前提，自动化调度，动态响应能力和部门间集成确定为关键实施要求。这些发现为在SCCT中实现IDB系统提供了基础。
将您的收藏策略从线性转变为智能化
与任何参与策略一样，衡量至关重要。收款员需要了解各个渠道的表现，以及处理策略的整体成功情况。深入研究特定渠道可能很棘手，尤其是使用信件等更传统的方法。另一方面，虽然数字方法更容易跟踪，但许多方法都难以衡量基本指标以外的绩效。收款员会定期评估清算和转化率，以确定策略的整体成功情况，哪些风险群体正在达到目标，哪些需要改进。
迈向地球表面系统建模的智能革命，以深1 </div>
Cuddy 12，Sujan Koirala 13，Zang 14，Carlo Ratti 15，Michael C. Barton
基于纹理特征的脑信号数据神经系统异常智能检测方法
神经系统疾病的诊断是现代医学面临的最大挑战之一，也是当前的一个主要问题。脑电图 (EEG) 记录通常用于识别各种神经系统疾病。EEG 会产生大量的多通道时间序列数据，神经科医生可以通过视觉分析这些数据来识别和了解大脑内的异常及其传播方式。这是一个耗时、容易出错、主观且令人精疲力尽的过程。此外，EEG 分类的最新进展主要集中在使用 EEG 数据将特定疾病的患者与健康受试者进行分类，这种方法成本效益不高，因为它需要多个系统来检查受试者的 EEG 数据以查找不同的神经系统疾病。这迫使研究人员推进他们的工作，并创建一个统一的分类框架，用于从 EEG 信号数据中识别各种神经系统疾病。因此，本研究旨在通过开发一种基于机器学习 (ML) 的数据挖掘技术来满足这一要求，以从 EEG 数据中对多种异常进行分类。纹理特征提取器和基于 ML 的分类器用于时频谱图图像以开发分类系统。首先，使用滤波技术从信号中去除噪声和伪影，然后进行归一化以降低计算复杂度。之后，将归一化信号分割成小的时间段，并使用短时傅里叶变换从这些时间段生成频谱图图像。然后使用两个基于直方图的纹理特征提取器分别计算特征，并使用主成分分析从提取的特征中选择显著特征。最后，使用四种不同的基于 ML 的分类器将选定的特征归类为不同的疾病类别。在四个实时 EEG 数据集上测试了所开发的方法。所得结果显示出对各种异常类型进行分类的潜力，表明可以利用它从脑信号数据中识别各种神经系统异常。
明智地利用可再生能源
KISTERS AG Pascalstr. 8+10 52076 Aachen 德国 电话 +49 2408 9385 0 传真 +49 2408 9385 555 info@kisters.eu www.kisters.eu/energy
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摘要 - 大规模电池内电源线通信（PLC）的使用将允许智能单元在分散系统，外部电池管理系统（BMS）以及外部智能电网网络中进行通信。通过使用PLC，通过允许BMS实时访问原位电池传感器数据，进一步增强了智能电池，而无需电池内额外的线束。本文在四个不同的锂离子电池组配置上介绍了PLC系统的实验研究，以确定其适用性和对大规模储能系统的限制，例如用于智能电网，电池电动汽车和机器人系统。正交振幅调制（QAM）在高比特率通信中的好处进行测试高达1024-QAM。提出了基于实验结果的PLC系统参数的建议。索引术语 - 智能网格，电源线通信，智能电池，智能车辆，储能通信，正交振幅调制，电池管理。
基于脉冲充电的智能电池管理系统
电动汽车（EV）现在是汽车行业的重要组成部分，其主要原因是：减少对石油的依赖和减少空气污染，这有助于我们为环保环境的发展做出贡献。电动汽车购买者检查整体车辆里程，充电时间，每次充电后车辆里程，充电/放电安全性，寿命，充电率，能力和温度升高。提出了一种新的改进的脉冲充电技术，其中使用比例积分（PID）控制动作和神经网络充电电池。使用PID控制器来开发此设计中的充电单元。馈电神经网络用于确定PID控制参数的值。电池管理系统（BMS）确保该设计的电池充电系统有效地为电池充电所需的时间更少。该系统是使用MATLAB/SIMULINK构建的。
决定客户意愿的因素分析智能物联网中的供应链管理
摘要 本文讨论了客户希望使用探索性因子分析来分析“Chokhi Dhani 村”度假村的供应链管理，以使用智能物联网模型进行受众行为智能识别。这种创新的物联网模型极大地影响了印度对供应链管理的文化观点。本研究使用智能物联网模型对“Chokhi Dhani 村”度假村进行探索性因子分析，以了解维持游客对度假村文化认同或尊重所需的不同服务。该分析将反映使用智能物联网模型进行智能识别的游客行为，涉及创建“态度分析”物联网模型以确定实用的探索性因子分析。根据其他用户的态度分析，创建了五种模式，即（青少年、有影响力人士、儿童、老年人和残疾人）态度分析模型。此外，物联网总体思路还强化了每个人的态度分析，以调查不同受众之间的联系状态。独立变量的综合探索性因子分析方差为 52%；最显著的方差出现在寻找意义（24.78%）、联系想法（42.3%）、使用证据（55.67%）、对想法感兴趣（68.3%）和评估有效性（70.5%）。结果产生了一些收视率和百分比。观众人数和用来衡量集中趋势的百分比是观众行为识别的基础。观众的年龄从 5 岁到 21 岁不等，提高的准确率为 41%。通过应用对数似然检验，这个逻辑回归模型对任何创作（46%）、喜剧（22%）、历史（10%）、消息导向（18%）、音乐（36%）、传记（24%）和社会（64%）进行了评估。