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![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
锂的健康状况和降解模式估计...
这项研究介绍了𝛥𝑄 -method，该方法依赖于放松的电压点和这些点之间的累积电荷。它独立于当前利率，几乎在每个事件之后都适用。优化问题最小化了测量和重建𝛥𝑄之间的偏差。该方法是使用汽车单元格数据集开发的，并使用BMW i3的现实世界数据进行验证。the -method达到了2的平均绝对SOH估计误差2。52％和平均绝对OCV重建误差为7。19 mv。可靠的估计由预定义的过滤器确保。该方法在限制的电荷状态（SOC）窗口或有限的数据点中保持有效。它与输入数据，求解器选择和优化设置的变化相对可靠。通过约束解决方案空间来改善收敛性。
微控制器基于健康状况监测的电动汽车电池交换
摘要 - 在当今世界上，电气车受到范围，长时间充电时间和电力故障的因素的限制。电动车辆中电动车辆的主要缺点用于电动机的电源。我们借助于在这里交换电池来克服这个问题，我们使用了两个电池。因此，要更改此问题，我们使用的是使用原型模型的电池交换方法。电池1已经充电，电池2正在以车辆的运行速度充电。我们在车轮中使用发电机。如果电池1排放排放，则将自动交换电池1到电池2的电池电量。也将使用发电机充电电源电池。发电机是将机械能转换为电能的。也可以在此处使用放置在驾驶员安全带中的心跳传感器来监视驾驶员的健康。如果驾驶员心率有任何异常，则传感器将信号发送给微控制器，该信号会将消息发送给有关人员。
长期 COVID 患者心理健康状况和脑雾的患病率：系统评价和荟萃分析
a 约克大学健康科学系，英国约克 b 约克大学赫尔约克医学院（HYMS），英国约克 c 伦敦大学学院健康信息学研究所，英国伦敦 d 莱斯特大学糖尿病研究中心，英国莱斯特 e 利物浦大学初级保健和精神卫生系，英国利物浦 f 伦敦大学学院医学系，英国伦敦 g 埃克塞特大学临床和生物医学科学研究所和医学与健康学院糖尿病和血管医学研究中心，英国埃克塞特 h 利物浦大学利物浦心血管科学中心，英国利物浦约翰摩尔斯大学和利物浦胸心医院 i 丹麦卫生服务研究中心，奥尔堡大学临床医学系，丹麦奥尔堡 j 利物浦大学感染兽医和生态科学研究所和 NIHR 新发和人畜共患感染 HPRU，英国利物浦 k 利物浦大学医院 NHS 基金会信托，英国利物浦 l 兰开夏郡英国中央兰开夏大学临床试验部，普雷斯顿，英国 m 英国中央兰开夏大学护理与助产学院，普雷斯顿，英国 n 英国利物浦大学心血管与代谢医学研究所 o 英国伦敦伦敦大学学院医院 NHS 信托心脏病学系，伦敦，英国 p 英国伦敦巴兹健康 NHS 信托心脏病学系
PHC第16章：心理健康状况
- 识别并管理感官障碍和潜在的医疗状况。- 考虑发展延迟，并参考教育干预措施。- 询问家庭/社会心理压力源和/或潜在的虐待，并参考社会工作者。本章中使用的选定术语的含义：»心理教育（心理教育）涉及通知患者及其家人或支持系统有关其疾病的信息，并提供解决问题，沟通和自信技能培训。目标是使理解，自我保健，危机管理，预防自杀和预防复发。应提供有关病因学因素，体征和症状，复发的早期迹象，治疗选择，遵守治疗的需求以及长期课程和结果，并考虑个人及其家人的文化，信念和应对机制。以以人为本的方式确定和管理有关疾病及其治疗的神话和误解。 提供有关管理困难行为和紧急情况的建议，应消除污名。 心理教育可能需要几个个人，家庭或团体会议，具体取决于疾病的复杂性，个人对问题的理解以及他们的家庭/支持系统。 建议注册辅导员，职业治疗师和/或社会工作者参与。 »风险评估是指患者对患者的潜力的临床判断： - 自杀或自我伤害 - 对他人的侵略或暴力 - 受到他人的攻击 - 高风险冲动或上瘾的行为，例如以以人为本的方式确定和管理有关疾病及其治疗的神话和误解。提供有关管理困难行为和紧急情况的建议，应消除污名。心理教育可能需要几个个人，家庭或团体会议，具体取决于疾病的复杂性，个人对问题的理解以及他们的家庭/支持系统。建议注册辅导员，职业治疗师和/或社会工作者参与。»风险评估是指患者对患者的潜力的临床判断： - 自杀或自我伤害 - 对他人的侵略或暴力 - 受到他人的攻击 - 高风险冲动或上瘾的行为，例如高风险的性交 - 严重自我判断
第15章心理健康状况和...
逮捕，并协助患有转移的精神疾病人们到卫生机构之间。本章中使用的选定术语的含义：»心理教育（心理教育）涉及通知患者及其家人或支持系统有关其疾病的信息，并提供解决问题，沟通和自信技能培训。目标是使理解，自我保健，危机管理，预防自杀和预防复发。应提供有关病因学因素，体征和症状，复发的早期迹象，治疗选择，遵守治疗的需求以及长期课程和结果，并考虑个人及其家人的文化，信念和应对机制。以以人为本的方式确定和管理有关疾病及其治疗的神话和误解。 提供有关管理困难行为和紧急情况的建议，并消除了污名。 心理教育可能需要几个个人，家庭或团体会议，具体取决于疾病的复杂性以及个人及其家庭 /支持系统对问题的理解。 建议注册辅导员，职业治疗师和/或社会工作者参与。 »风险评估是指患者对患者潜在潜力的临床判断： - 自杀或自我伤害 - 对他人的侵略或暴力 - 受到他人的攻击 - 高风险性行为以以人为本的方式确定和管理有关疾病及其治疗的神话和误解。提供有关管理困难行为和紧急情况的建议，并消除了污名。心理教育可能需要几个个人，家庭或团体会议，具体取决于疾病的复杂性以及个人及其家庭 /支持系统对问题的理解。建议注册辅导员，职业治疗师和/或社会工作者参与。»风险评估是指患者对患者潜在潜力的临床判断： - 自杀或自我伤害 - 对他人的侵略或暴力 - 受到他人的攻击 - 高风险性行为
长期 COVID 患者心理健康状况和脑雾的患病率：系统评价和荟萃分析
a 约克大学健康科学系，英国约克 b 约克大学赫尔约克医学院（HYMS），英国约克 c 伦敦大学学院健康信息学研究所，英国伦敦 d 莱斯特大学糖尿病研究中心，英国莱斯特 e 利物浦大学初级保健和精神卫生系，英国利物浦 f 伦敦大学学院医学系，英国伦敦 g 埃克塞特大学临床和生物医学科学研究所和医学与健康学院糖尿病和血管医学研究中心，英国埃克塞特 h 利物浦大学利物浦心血管科学中心，英国利物浦约翰摩尔斯大学和利物浦胸心医院 i 丹麦卫生服务研究中心，奥尔堡大学临床医学系，丹麦奥尔堡 j 利物浦大学感染兽医和生态科学研究所和 NIHR 新发和人畜共患感染 HPRU，英国利物浦 k 利物浦大学医院 NHS 基金会信托，英国利物浦 l 兰开夏郡英国中央兰开夏大学临床试验部，普雷斯顿，英国 m 英国中央兰开夏大学护理与助产学院，普雷斯顿，英国 n 英国利物浦大学心血管与代谢医学研究所 o 英国伦敦伦敦大学学院医院 NHS 信托心脏病学系，伦敦，英国 p 英国伦敦巴兹健康 NHS 信托心脏病学系
综合评价：长期新冠疫情对生活质量和健康状况的影响
新冠肺炎疫情给世界人口的生活质量和健康状况产生了重大影响，凸显了处于救治民众最前线的卫生专业人员的重要性。最初感染后，会出现一种症状持续数周的疾病，称为长期新冠疫情。因此，使用综合评估方法的研究目的是评估长期新冠疫情对这些专业人员的生活质量和健康状况的影响。使用描述符“急性新冠后综合症和生活质量和健康状况和相关卫生人员”在 PubMed、Capes Periodicals 和 Virtual Health Library 数据库中搜索了 2020 年至 2023 年期间的英文和葡萄牙语文章。分析了七篇文章，结果发现没有一篇涉及长期新冠对卫生专业人员生活质量和健康状况的影响。结论是，考虑到疫情期间的接触和感染程度，有必要针对这一特定受众进行研究。关键词：长期新冠病毒；生活质量；卫生专业人员。抽象的
使用线性回归预测锂离子电池的健康状况
对电池健康的了解非常重要。它提供了对给定系统能力的洞察力，并允许操作员更效率地计划。，但是测量电池的健康状态（SOH）是不同的，并且需要时间。更重要的是，需要将电池从操作中取出，以正确分析。本文旨在根据易于获取的操作数据评估预测电池健康的提议的线性回归方法。主要预测变量是电压偏差，这是电池电压/放电周期期间电池电压的特征。使用此方法，唯一需要提取电池的时间就是收集培训数据。然后，该模型可用于类似的电池来预测其SOH。这意味着这些系统永远不需要停止，从而提高生产率。本文的结果是所使用的数据不适合线性回归。残留物的异质性和非正态性存在问题，但主要是电压偏差与SOH之间关系的估计参数与已建立的理论相反。不能忽略。因此，估计的模型不应用于预测SOH。为了实现准确的SOH预测的目标，应进行更多的研究并使用更好的样本。
健康状况评估2020
预测和种族/种族：2020年该县共有1,562,242名居民[图1]。白人是最大的群体（46.4％），其次是西班牙裔（23.1％），亚洲/太平洋岛民（15.4％），黑人（10.0％），多种族（4.6％），然后是美洲印第安/阿拉斯加地区（0.6％）。在未来十年中，县人口预计将增加7.1％，达到1,673,203。多种族预计到2029年的百分比增长最大（+15.9％）。白人预计将增加最小的百分比（+4.3％），但仍将仍然是该县最大的单一种族/族裔。年龄和性别：县人口金字塔[图2]是静止的，这意味着年龄和性别的百分比一般一直保持不变。固定种群在出生，死亡和迁移率之间存在平衡时发生。人口减少。更大的20至24岁年龄段类别可能部分归因于该县的几所当地大学。