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World File Search System健康监测
基于物联网的宿舍学生智能健康监测系统
摘要：为了提高住在宿舍的学生监测健康状况的能力，该项目实施了一种基于大数据的新方法。该项目提供了一种基于物联网的新型健康系统，以改善酒店住户的整体健康和健康管理。该系统还利用技术，包括面部识别来识别进入宿舍的学生，允许对在这里居住的个人进行个人跟踪和记录，这将有助于追踪健康信息。它使用成像技术分析学生的食物摄入量并测量他们的卡路里摄入量，从而提供有关他们饮食习惯的更好信息。超声波传感器还用于测量身高和确定装载过程中的体重。所有收集到的数据都被发送到中央物联网平台，使当局能够监测学生的健康和环境指标。该系统可以通过预测分析及早发现健康风险，并提醒学生和管理人员采取预防措施。该系统还包括一个用户友好的移动应用程序，学生可以在其中访问他们的健康信息、接受个人健康建议并跟踪他们的进度。这种全面的方法不仅让宿舍领导了解与健康相关的问题，还鼓励学生在管理个人健康方面发挥积极作用。我们的目标是通过鼓励健康的生活方式和及时的干预来改善酒店住客的整体健康和教育水平。
基于人工智能的结构健康监测的专利计量分析 Pradnya DESAI 1,*、Sayali SANDBHOR 2,*、Amit Kant KAUSHIK 3、Ajit PATIL 4、Vaishnavi DABIR 5 1 研究学者，土木工程系，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 2 副教授兼土木工程系主任，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 3 助理教授，建筑与建筑环境系，诺森比亚大学纽卡斯尔，英国 4 助理教授兼土木工程系主任，DYPU，印度浦那。 5 美国佐治亚州 Green Cube Consulting LLC 首席顾问 * 通讯作者：sayali.sandbhor@sitpune.edu.in , pradnya.desai.phd2022@sitpune.edu.in
基于人工智能的结构健康监测的专利计量分析 Pradnya DESAI 1,*、Sayali SANDBHOR 2,*、Amit Kant KAUSHIK 3、Ajit PATIL 4、Vaishnavi DABIR 5 1 研究学者，土木工程系，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 2 副教授兼土木工程系主任，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 3 助理教授，建筑与建筑环境系，诺森比亚大学纽卡斯尔，英国 4 助理教授兼土木工程系主任，DYPU，印度浦那。 5 美国佐治亚州 Green Cube Consulting LLC 首席顾问 * 通讯作者：sayali.sandbhor@sitpune.edu.in , pradnya.desai.phd2022@sitpune.edu.in
卫生型甘蔗健康监测，卫星光谱和机器学习：评论
由于对卫星图像的可及性提高，对大规模作物监测的研究蓬勃发展。使用基于卫星的光谱和机器学习（ML）（ML），该评论研究了甘蔗健康监测以及疾病/虫害检测中先前未探索和探索的区域。它讨论了系统开发中的关键考虑因素，包括相关的卫星，植被指数，ML方法，影响甘蔗反射率，最佳生长条件，常见疾病和传统检测方法的因素。许多研究强调了农作年龄，土壤类型，视角，水含量，最近的天气模式和甘蔗种类等因素如何影响光谱反射率，从而通过光谱法影响健康评估的准确性。但是，文献中尚未完全考虑这些变量。此外，目前的文献缺乏ML技术和植被指数之间的全面比较。本综述解决了这些差距，并讨论了，尽管目前的发现表明，ML驱动的卫星光谱系统有可能监测甘蔗健康，但进一步的研究至关重要。本文对先前的研究进行了全面的分析，以帮助释放这种潜力并使用卫星技术发展有效的甘蔗健康监测系统。
基于网络的健康监测系统的开发
早产是一个全球性的健康问题，是全球婴儿死亡率的很大一部分原因。早产儿需要专门的护理，但目前的新生儿基础设施往往缺乏远程和实时监控。为了应对这些挑战，开发了一个基于网络的健康监测系统。该系统采用 NodeMCU-ESP8266 微控制器作为核心组件，处理来自温度传感器 (DS18B20)、脉搏率和血氧饱和度传感器 (MAX30100) 和重量传感器 (带有 HX711 的称重传感器) 的数据，并通过内置 WiFi 连接将这些传感器的数据传送到网络服务器进行可视化。实验测试表明，该系统的响应能力很强，DS18B20 测量的平均温度为 36.545℃，准确率为 97%，误差为 0.0713。 MAX30100 记录的平均 SPO2 为 93.75%，平均心率为 99.325BPM，准确度分别为 96% 和 71%，误差为 2.9369 和 2.8879。带有 HX711 的称重传感器测量的平均体重为 2.39 公斤，准确度为 96%，误差为 0.0552。所有获取的数据均以 15 秒的间隔成功上传到 Web 服务器，以进行远程监控。总之，该实施展示了传感器的响应性和可靠性，并成功将数据传输到 Web 服务器，旨在通过持续监测生命体征来进行早产儿护理。
使用物联网和人工智能进行远程患者健康监测...
由于信息和通信技术（如网络物理系统 (CPS)、5G 蜂窝技术和物联网 (IoT)）的发展，在现代时期，基于物联网的极其智能和巧妙的用例有机会出现。由于物联网支持环境辅助生活 (AAL)、移动医疗 (mHealth) 和电子医疗 (eHealth)，因此医疗保健就是一个具有重大社会影响的用例。人们将很大一部分收入用于健康。除了导致患者死亡外，传统医疗保健服务还容易出现延误、浪费时间和财务损失。当与物联网的智能和预测功能结合使用时，在家中、工作场所或医院定期进行远程患者监控 (RPM) 可以帮助有特殊需要的个人克服传统医疗设施带来的障碍。可穿戴技术、传感器网络和其他数字基础设施用于基于物联网的 RPM，可以作为即将发生的情况的预警系统，如果忽视或推迟护理，可能会导致严重的健康问题甚至患者死亡。医生可以通过集成物联网的可穿戴设备（生物传感器）实时接收患者生命体征。这样，医务人员就可以立即开始治疗患者。术语“RPM”指的是这种情况，它有可能减少等待时间、节省医疗费用并提高患者的舒适度和服务质量。为了实现具有数据分析功能的远程患者监控系统 (RPMS)，本文旨在开发一个支持物联网 (IoT) 和人工智能 (AI) 的框架。我们实施了 RPM 进行数据收集，并提出了一种疾病诊断算法。我们的实验结果表明，我们的方法优于现有方法。
激光诱导的基于石墨烯的传感器在健康监测中：进度，传感机制和应用
全球人口不断上升和改善的生活水平导致了非传染性疾病的惊人增加，尤其是心血管和慢性呼吸道疾病，对人类健康构成了严重威胁。可穿戴的传感设备利用微观感应技术进行实时监测，已成为预防疾病的有前途的工具。在各种传感平台中，基于石墨烯的传感器在微传感的领域表现出了出色的性能。激光诱导的石墨烯（LIG）技术是一种具有成本效率和便捷的石墨烯制备方法，引起了人们的特别关注。通过在环境温度和压力下将聚合物直接转换为图案化的石墨烯材料，它是一种方便且环保的传统方法替代方案，为电子设备制造提供了创新的可能性。将基于LIG的传感器集成到健康监测系统中，具有彻底改变健康管理的潜力。为了纪念LIG发现十周年，这项工作提供了有关LIG的演变和基于LIG传感器的进展的全面概述。研究了基于LIG的传感器的多种传感机制，探索了健康监测领域的最新研究进展。此外，还讨论了与基于LIG的传感器相关的机会和挑战。
引用本文：Shubhi Jain (2024) 使用深度学习技术的智能可穿戴心脏健康监测系统。健康信息学前沿
摘要 每年，患心血管疾病 (CVD) 的人口比例急剧上升。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，这种疾病每年导致数百万人死亡，这令人心碎。可穿戴技术的显著进步为提供许多有效应对这一疾病的智能方法创造了机会。此外，早期发现 CVD 可以改善药物治疗并加快临床专业人员的治疗过程。这个问题的严重性促使我们提出了一款集成深度学习 (DL) 和物联网 (IoT) 技术的可穿戴智能手表。DL 模型采用变压器编码器设计，用于预测心脏健康状况。为此，使用了来自 MIT-BIH 数据库的心电图 (ECG) 数据。从准确性和执行时间方面评估模型的有效性。此外，将模型的输出与卷积神经网络 (CNN) 模型进行了比较。所提出的模型在 2500 个测试样本上实现了 98.04% 的最高准确率。所提出的模型部署在云端。 ECG 传感器固定在手表上，用于收集人体 ECG 信号并将其发送到云端。云端使用部署的 DL 模型分析数据并预测心脏健康状况。如果心脏健康异常，云端会立即向注册的手机号码发送警报。所提出的智能可穿戴手表可以帮助个人监测健康状况并改善生活质量。
开发数字土壤健康监测和评估...
输出：•用于策划土壤健康数据的统一存储库•从土壤采样到传播农业鉴定的实时监控•基于移动的地理参考土壤采样•在线土壤健康评估服务•机器学习模型•动态更新土壤养分•数字公共基础设施（DPI）
Piezo-Tribo双重效应杂交纳米生成剂用于健康监测
摘要：发病时期和基线尾状尾状多巴胺能神经治疗是公认的帕金森氏病认知障碍的危险因素（PD），在确定其对认知结果的相对贡献方面提出了挑战。这项研究的目的是评估年龄在发病时期和基线尾状多巴胺能与PD患者早期认知缺陷的结合。我们检查了基线多巴胺能纹状体功能障碍（使用[123 I] -FP-CIT SPECT进行测量），疾病发作的年龄和使用128名药物PD患者的神经心理学表现，使用77个健康对照（HC）的胰pd脉PD患者（HC）的pd pd患者的神经心理学表现进行了比较探索的相比探索损失。此外，我们研究了尾状尾状的年龄和DAT结合价值是否可以独立预测7年随访的中位数的认知变化。[123 I] -fp-cit-spect结合值在PD和HC中与年龄均具有显着的负相关性，但是在PD中，老化与尾巴的陡峭坡度相比，与pe骨相比。发病时期和较低的尾状摄取年龄与基线特定神经心理学测试的全球认知功能和表现较差有关，并证明是随访时认知功能障碍的重要独立预测指标。我们的发现证实了年龄对[123 I] -FP-CIT结合的差异影响，在从头pd患者的纹状体子区域中的结合。值得注意的是，我们发现甲状腺中多巴胺能结合的年龄相关的损耗少于尾状结合，这反映了鬼螺补偿机制的叠加，并且旧发作PD患者的倾向增加了，以产生认知障碍。
设备使用机器学习的设备健康监测...
现代文明中科学技术的快速增长导致机械和设备的规模，复杂性和自动化的增加。现代工业生产的两个最重要方面是问题识别和机械状况监测。通过有效的状况监测使早期问题检测成为可能，这在考虑到生产效率，操作可靠性，维护成本和停机时间等变量时至关重要。研究问题的识别和机械的健康监测具有实际意义。为了进行设备监控和故障诊断的目的，记录了有关设备的温度，振动，噪声水平和润滑状态的信息。之后，该信息被用来确定该问题的主要来源，并采取补救措施。条件监视系统的核心元素是故障预测，功能提取和问题诊断。特征提取和故障诊断对于正常检测，问题定位和失败严重性预测至关重要。本文包括故障诊断和计算智能在状态监控和故障检测中的应用，本文还介绍了一种使用机器学习（ML）技术进行设备状态监测的方法。流行的机器学习（ML）分类方法，例如随机森林（RF），随机树（RT），天真贝叶斯（NB），XG Boost（XGB）和Logistic Recression（LR），用于组装。紧迫需要提高机器的可靠性并减少由于机器故障而导致的生产损失的可能性，这是对机器状况监测的越来越重视的原因。关键字：故障预测，机器学习，天真的贝叶斯，生产，随机森林，随机树，意外的停机时间。