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World File Search System健康监测
飞机 APU 起动器健康监测和故障预测
摘要.................................................................................................................i
从飞机健康监测到飞机健康管理...
管理飞机的技术可用性是完成任务的关键，无论您相对于飞机资产的利益相关者身份如何：航空公司运营商、飞机 OEM、飞机 MRO 或飞机所有者/出租人。在评估（不）可用性的潜在影响时，运营商断言飞机调度延迟每小时可能造成 10,000 美元（或更多）的成本，航班取消每次将造成 100,000 美元（及以上）的罚款。持续徘徊在 99% 以上的飞机技术可用性基准之上意味着需要谨慎地指导飞机维护，重点是将资产的功能和性能保持在接近“全新状态”的状态。因此，需要 24/7 全天候可见性、意识和行动来保持飞机健康水平。
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）
使用不确定性的实用电池健康监测 -
摘要 - 在电动流动性时代，重力健康监测和预测对安全，可持续性和经济方面产生巨大影响至关重要。现有的研究通常集中于预测准确性，但倾向于忽略可能阻碍技术在现实世界应用中部署的实际因素。在本文中，我们解决了这些实际注意事项，并基于贝叶斯神经网络来开发模型，以预测电池寿命。我们的模型使用与电池健康有关的传感器数据，并将分布（而不是单点）应用于模型的每个参数。这使模型可以捕获电池健康的固有随机性和不确定性，这不仅会导致准确的预测，而且导致可量化的不确定性。我们进行了一项实验研究，并证明了我们提出的模型的有效性，预测错误率为13.9％，对于某些测试的电池，预测率为13.9％。此外，所有预测均包括可量化的确定性，从电池的初始阶段到中年阶段提高了66％。这项研究对电池技术具有实际价值，并有助于加速行业的技术采用。索引术语 - 预算健康监测，临终预测，机器学习，工业人工智能
健康监测应用的智能服装框架
摘要：由于移动通信、物联网 (IoT)、大数据和人工智能的发展，可穿戴技术正在对人们的生活方式产生重大影响。传统的可穿戴技术由于缺乏灵活性和体积庞大，对持续监测人体健康状况提出了许多挑战。电子纺织品的最新发展以及微型电子设备与纺织品的智能集成导致了用于远程健康监测的智能服装系统的出现。本文提出了一种用于健康监测的智能服装系统的新型综合框架。该框架为智能服装（例如紧身裤）的开发提供了设计规范、合适的传感器和纺织材料。此外，所提出的框架确定了将传感器无缝集成到纺织品中的技术，并提出了通过数据收集、数据处理和决策进行健康诊断和预测的发展战略。还制定并介绍了智能服装的概念技术规范。本文通过选定的示例介绍了该框架的详细开发。讨论了推广智能服装所面临的关键挑战以及未来在医疗保健、体育、竞技和时尚等不同应用领域的发展机遇。
航空电子设备健康监测可信度评估
本文提供了一种使用自动测试设备 (ATE) 评估下机航空电子系统健康监测可信度的方法。指标包括假阳性、假阴性、真阳性和真阴性的概率。我们首次考虑了刺激信号源 (SSS) 的不稳定性、测量通道误差的随机和系统分量以及系统本身的可靠性特性。我们考虑了永久性故障和间歇性故障的指数分布的具体情况，并推导出计算可信度指标的公式。数值计算说明了正确和错误决策的概率如何取决于精度参数。我们表明，当刺激信号的标准差增加时，假阳性和假阴性的概率增加得比真阳性和真阴性的概率下降得快得多。对于甚高频全向测距 (VOR) 接收器，我们证明即使刺激信号源产生的随机误差为零，假阳性和假阴性的概率也不为零。
故障模式调查以实现 LiDAR 健康监测
光检测和测距 (LiDAR) 传感器是感知系统的关键组件，可实现自动驾驶。鉴于 LiDAR 的故障率高于摄像头和雷达等其他传感器，因此监控此组件的健康状况对于提高自动驾驶功能的可用性至关重要。这样的健康监测系统可以为零售和车队提供经济高效的维护，改善零售客户的服务体验，并确保 LiDAR 生成的数据在工程开发中的保真度。由于 LiDAR 在汽车应用中相对较新，因此目前在 LiDAR 健康监测方面的工作有限，其故障模式和退化行为尚未在文献中得到彻底研究。本文回顾了 LiDAR 的外部和内部故障模式及其对感知性能的影响。外部故障模式分为多个故障类别，例如由于传感器上的一层碎片导致的传感器堵塞、传感器盖的机械损坏以及安装问题。针对各种类型的 LiDAR（包括机械旋转式、闪光式和微机电镜 LiDAR），探索了与发射器、接收器或扫描机制等 LiDAR 子组件相对应的内部故障。还研究了每个子组件的故障模式，以确定它们是否可以归类为缓慢退化或突然故障。结论是，机械旋转式 LiDAR 比闪光式 LiDAR 更容易出现故障模式。内部和外部 LiDAR 故障模式都会导致检测物体和障碍物的准确性和可靠性降低，危及自动驾驶系统的安全性，并增加发生碰撞的可能性。
听力健康监测数据审查军事...
CY23的摘要发现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2个由组件测试的独特个体（CY22和CY23）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 cy的显着阈值移位率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 STS随访测试合规性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3听力障碍。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 VA听觉阈值残疾标准。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3个结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4
使用人工智能进行健康监测 - ijrpr
当今的主要问题是适当的健康监测。由于缺乏适当的健康监测系统，患者遭受严重的健康问题。如今有许多设备可以通过互联网监测患者的健康状况。卫生专业人员正在充分利用这些设备来监测患者的健康状况。机器学习正在重塑医疗保健行业，数百家新的医疗技术公司如雨后春笋般涌现。在本文中，我们将创建一个健康监测系统，记录患者的 BMI、年龄、性别、体温、体压、脉搏率、是否饮酒以及是否吸烟。通过早期风险预测和适当的个性化建议，该系统可以帮助人们管理健康的生活方式。为了开发一个智能、自动化、个性化、情境化和行为建议的系统来实现个人健康目标，并将健康相关问题作为研究案例，我们建议 (a) 识别健康风险因素，(b) 从对照试验中收集数据，(c) 进行数据分析，以及 (d) 使用机器学习算法进行预测分析，以预测未来的健康风险和行为干预。该系统使用决策树分类算法，有助于实现良好的准确性并预测患者的健康风险水平。
从飞机健康监测到飞机健康管理...
管理飞机的技术可用性是完成任务的关键，无论您相对于飞机资产的利益相关者身份如何：航空公司运营商、飞机 OEM、飞机 MRO 或飞机所有者/出租人。在评估（不）可用性的潜在影响时，运营商断言飞机调度延迟每小时可能造成 10,000 美元（或更多）的成本，航班取消每次将造成 100,000 美元（及以上）的罚款。持续徘徊在 99% 以上的飞机技术可用性基准之上意味着需要谨慎地指导飞机维护，重点是将资产的功能和性能保持在接近“全新状态”的状态。因此，需要 24/7 全天候可见性、意识和行动来保持飞机健康水平。