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关于物联网基于机器学习的解决方案的研究...
物联网（IoT）是一项快速发展的技术，可连接并集成数十亿个智能设备，生成大量数据并影响日常生活和工业系统的各个方面。但是，物联网设备的固有特征，包括电池寿命有限，通用连接，资源受限的设计和移动性，使它们非常容易受到网络安全攻击的影响，这些攻击以令人震惊的速度增加。因此，物联网安全和隐私吸引了大量的研究关注，特别关注开发异常检测系统。近年来，机器学习（ML）取得了显着的进步，从实验室的新颖性发展为重要应用程序中的强大工具。ML已被提议作为解决物联网安全和隐私挑战的有前途解决方案。在本文中，我们对物联网环境中现有的安全性和隐私挑战进行了研究。随后，我们提出了最新的基于ML的模型和解决方案，以应对这些挑战，并将它们汇总在一个表明每个提出模型的关键参数的表中。此外，我们对与物联网技术有关的可用数据集进行了彻底研究。通过本文，读者将使用ML技术对物联网体系结构，安全攻击和对策进行详细了解，并利用可用的数据集。 我们还讨论了基于ML的物联网安全和隐私的未来研究方向。 我们的目的是为该领域的当前研究状态提供宝贵的见解，并有助于物联网安全和隐私的发展。通过本文，读者将使用ML技术对物联网体系结构，安全攻击和对策进行详细了解，并利用可用的数据集。我们还讨论了基于ML的物联网安全和隐私的未来研究方向。我们的目的是为该领域的当前研究状态提供宝贵的见解，并有助于物联网安全和隐私的发展。
从土壤微生物产生淀粉酶-IJRPR 人工光合作用：可再生能源的来源-IJRPR 人工智能半导体技术与发展评论 生物乳化剂生产生物体降解和芳族化合物的分离 使用CAD/CAM技术实现牙齿修复的准确性和精度 纳米技术的肺癌治疗的发展 使用数学方法的供应链与全球通货膨胀之间的关系 人工智能和特定的瑜伽体式及其与人类社会的相关性 航空航天行业中物联网（IoT）的应用 基于物联网的远程和监视太阳能-IJRPR 大脑计算机接口-IJRPR 牙科材料的新兴趋势-IJRPR 关于讲座与小册子对适当伤口护理的知识和实践的影响的比较研究 使用深度学习算法的野生动物检测-IJRPR Rabindranath Tagore的教育理念-IJRPR
酶在各个行业中起关键作用，从食品和饮料到药品和生物燃料。在各种酶中，淀粉酶由于能够将淀粉水解（一种复杂的多糖）催化为较简单的糖而具有重要意义。近年来，对淀粉酶的需求急剧激增，从而广泛研究其生产的微生物来源（Adrio等人。2014）。虽然已经探索了几种生物作为淀粉酶合成的潜在宿主，但土壤生态系统却是淀粉酶产生的微生物的有趣且丰富的储层。酶是在广泛的生物过程中起关键作用的生物催化剂。它们以显着的效率和特异性催化特定的化学反应的能力使它们在各种工业应用中无价。在各种酶阵列中，淀粉酶由于它们能够将淀粉（一种复杂的多糖）水解到诸如葡萄糖和麦芽糖等较简单的糖（Struck等2012）。淀粉酶在诸如食品和饮料，纺织品，纸张和纸浆，洗涤剂，药品和生物燃料生产等行业中发现了广泛使用。对淀粉酶的需求不断增长以及对可持续和生态友好的生产方法的需求导致探索了淀粉酶生产的各种微生物来源（Patel等人2023）。
基于物联网的智能停车管理系统
摘要： - 研究利用物联网技术来提高停车效率和用户的便利性。该系统包含一个可以准确检测停车位状态的设备。这包括占用，空置或保留的插槽时。当未经授权的车辆占据保留插槽时，触发配备的警报系统。该系统还具有一个移动应用程序，可提供有关附近停车场及其状态的实时信息。应用程序包括保留和导航功能，支持安全的付款选项，并结合了智能重定向功能，以指导用户在选择的选项已满时到达替代停车场。硬件设备在插槽状态检测中获得了100％的精度。在进行的所有试验中，警报系统成功地提醒未经授权的车辆。智能重定向功能在最初选择时成功地导航到附近的可用停车场。这些发现证明了系统的工作功能。在进行的测试中通过的系统表明，在寻找停车时可以改善驾驶员体验。关键字： - 物联网技术，实时信息，智能重定向，预订，移动应用程序。
基于物联网的空气和噪音污染监测及降雨量检测
由于环境中自然产生的过高分贝水平和致命化学物质，大城市的空气和污染现在已成为需要特别关注的日常重要问题。因此，为了确保健康的生活方式和更美好的未来，目前重要的是限制污染（包括空气和噪音）。在本研究中，物联网的良好实施用于监测空气污染和噪音污染等环境因素。由于地球上存在的高分贝和有害气体直接影响人类福祉，因此需要异常关注，大都市地区的空气和污染问题现在每天都在发生。这样，它终于曝光了。在这项工作中，物联网的强大应用用于感知空气质量状况，包括噪音和污染。本文说明了一种灵活、灵活且经济高效的应用设计，用于评估所选网站的空气和声音质量。该框架提出了一个与噪音和空气质量相关的感知框架，使我们能够使用物联网监测和评估特定区域的实时声音和空气质量。框架利用空气传感器测量周围可见的危险气体混合物的距离，并频繁传递此信息。关键词：物联网 (IoT)、传感器、Arduino、雨水检测系统
基于物联网的电池管理系统
BMS框架评估并显示电池温度，充电/释放电流以及SOC，以了解模型电池。用于观察，计算机和简单的传感器，并使用微控制器。电池数据和获得的结果有意义，可以在多功能上引入框架的基本属性，并在便携式屏幕上给出了一些探索性结果。在此演示中，我们将使用DHT11温度和湿度传感器，ESP8266开发板套件和Blynk IoT云进行远程监控来构建物体互联网气象站。整个系统由单个3.7V锂离子电池提供动力。该电池有10小时的Nodemcu板工作时间。我们希望使用充电模块TP4056再次为电池充电。，但有时我会忘记充电，这导致整个系统的崩溃。为了克服这个问题，我考虑了在类似项目中添加电池观察框架。在我们以前的电池状态观察系统中，我们可以
基于物理模型的电池寿命预测方法研究进展
摘要：剩余寿命预测对于电池的安全和维护具有重要意义，基于物理模型的剩余寿命预测方法适用性广、预测精度高，是下一代电池寿命预测方法的研究热点。本研究对电池寿命预测方法进行了比较分析，总结了基于物理模型的预测方法。预测方法根据其不同特点分为电化学模型、等效电路模型和经验模型。通过分析电化学过程简化的侧重点，将电化学模型分为P2D模型、SP模型和电化学融合模型。等效电路模型根据模型中电子元件的变化分为Rint模型、Thevenin模型、PNGV模型和RC模型。根据构建经验模型的数学表达形式不同，可分为指数模型、多项式模型、指数与多项式混合模型、容量衰减模型等，通过不同滤波方式的搭配，详细描述了各模型不同的效率，对比分析了各类预测方法的研究进展以及传统模型的变化与特点，并对电池寿命预测方法的未来发展进行了展望。
使用机器学习检测心脏病的基于物联网的框架
摘要 - 如果可以从患者的历史和家庭数据中对它们进行分析或预测，则可以预防多种疾病。预测诊断取决于患者收集的临床和生理数据。收集到的临床和医疗保健数据越多，医疗支持系统可能支持的知识越多。因此，基于物联网技术（IOT），对患者的实际监测临床和医疗数据是这十年的趋势。物联网模型通过轻松地远程收集临床数据来识别疾病，从而促进人类的生活，如果早期被诊断出来，易于治疗的疾病。本文提出了一个由两个模型组成的框架：（i）心脏病发作检测模型（HADM）； （ii）心电图信号心脏心跳多类分类模型（ECG-HMCM）。GridSearch用于用于不同机器学习（ML）技术的超参数优化。HADM中的使用数据集由1190名患者和14个功能组成。作为诊断心血管疾病的基础是心律失常检测，因此我们建议使用MIT-BIH心律失常和PTB诊断ECG Signal DataSet数据集，提出ECG心跳多级分类模型，其中包含五个类别的109446个样品。K最近的邻居（KNN）技术还用于构建ECG-HMCM，除了使用GridSearch算法进行超参数优化，旨在提高分类的准确性，该分类的准确性达到97.5％。所提出的框架旨在通过远程收集临床数据来促进人类生活。实验的结果表明，建议的框架在实际环境中效果很好。
关于物体检测、面部跟踪、数字测绘... 的调查
摘要 – 遥控航空系统 (RPAS) 用于遥感，是获取地理数据的重要方式，具有实时性、适应性、高分辨率、成本效益等优点，并且可以在危险环境中获取数据而不会危及机组人员。它具有巨大的潜力和光明的未来，因为 RPAS 遥感是机载和星载遥感的强大伴侣。这项工作全面介绍了具有机器学习功能的遥控航空系统 (RPAS) 领域的最新进展。重点是一些特定领域：面部跟踪、物体检测、监视。本文介绍了用于这些应用的方法和算法，讨论了它们的性能和准确性，并强调了在实施此类系统时面临的挑战。本文还概述了用于开发这些系统的各种平台和工具，包括硬件和软件组件。最后，回顾了该领域未来的研究和发展方向。索引词 – 遥控航空系统；遥感应用；物体检测；面部跟踪；
通过基于物理的模型探索皮层折叠期间外室室内区域的作用
摘要人的大脑在微观和宏观尺度上具有高度复杂的结构。越来越多的证据表明，机械力在皮质折叠中的作用 - 人脑的经典标志。然而，微观尺度上的细胞过程与宏观上的机械力之间的联系仍未得到充分理解。最近的发现表明，一个额外的增殖区域（OSVZ）对人皮质的特定大小和复杂性是决定性的。为了更好地了解OSVZ如何影响皮层折叠，我们建立了一个多场计算模型，该模型将细胞在不同区域中的细胞增殖和细胞尺度上的迁移与在器官尺度上的生长和皮质折叠结合在一起，通过将对流扩散模型与有限生长理论相结合。我们根据人类胎儿大脑的组织学染色部分的数据来验证我们的模型，并预测3D模式形成。最后，我们解决了有关OSVZ在形成皮质褶皱中的作用的开放问题。所提出的框架不仅可以提高我们对人脑的理解，而且最终可以帮助诊断和治疗因细胞发育中的破坏以及皮质发育的相关畸形而引起的神经元疾病。
基于物联网的能源信息物理系统数字孪生
摘要：随着分布式能源（DER）的出现及其相关的通信和控制复杂性，需要一个高效的平台来消化所有传入数据并确保电力系统的可靠运行。数字孪生（DT）是一个新概念，可以释放巨大的机遇，可用于电力系统的不同控制和安全级别。本文提供了一种用于多种应用的能源信息物理系统（ECPS）实施建模的方法。介绍了两种 DT 类型，以涵盖需要集中监督决策的高带宽和低带宽应用。使用 Amazon Web Services（AWS）作为云主机验证和测试数字孪生的概念，该云主机可以整合物理和数据模型，并能够从不同的实际电力和控制实体接收实时测量值。实验结果证明了基于物联网 (IoT) 和云计算技术实时实现 ECPS DT 的可行性。低带宽 DT 情况下的归一化均方误差为 3.7%。在高带宽 DT 的情况下，所提出的方法在重建电压估计方面表现出色，仅从控制器的状态来看准确率就达到 98.2%。