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World File Search System健康监测
用于健康监测的导电纱线（ECY）
集成到纱线，织物或服装中的工具[8]。智能纺织品在医疗领域的巨大潜力具有许多最终用途，例如早期识别，治疗，合规性监测，物理疗法等[9]。由于材料科学和电子产品的发展，电子设备在衣服中的进一步整合增加了电子纹理的生长[10]。此外，智能纺织品的市场目前接近1亿美元，预计将在2027年增长到50亿美元[11]。智能纺织品通过使用压力传感器在医疗领域具有许多惊人的用途[12]。刺激的起源可以是电力，热，化学反应或其他的[13]。电子纹理感应能力可以通过固有和外在手段[14]制定。智能纺织品经常使用良好的材料来实现传感器功能[15]。使用包含设计和开发的传感器材料的智能纺织品监视系统，涂层纱线有可能显着贡献[16]。在健康监测中应用的研究价值领域，具有高灵敏度和可伸缩性的传感器非常重要[17]。
使用机器学习的植物健康监测系统
本文着重于植物健康监测系统中使用的技术，该技术如今已在农业中采用以使农业变得容易，例如，图像处理方法用于植物性疾病检测。手动监测植物疾病是一项艰巨的任务。手动植物疾病监测系统需要额外的处理时间和植物性疾病知识。因此，需要一种识别快速，自动化和准确的植物疾病的方法。因此，由于它们是快速，自动化和准确的，因此使用图像处理技术来检测，处理和识别植物疾病。可视化是一种鉴定植物疾病的传统方式，但是它在检测与植物相关的疾病方面并不那么有效。因此，我们可以通过采用比某些较旧方法更值得信赖的图像处理技术给出了一个既快速又精确的选择。关键字 - CNN，图像处理，机器学习，植物性疾病，Tensorflow
博士奖学金：利用近似计算增强联邦脉冲神经网络 (SNN) 以实现可穿戴健康监测
脉冲神经网络 (SNN) 的固有效率使其成为可穿戴健康监测的理想选择。SNN 通过事件驱动处理和稀疏激活进行操作，与传统 CNN 相比，功耗更低。这种节能方法与可穿戴设备的限制非常吻合，可确保长时间使用并最大程度地降低对用户体验的影响。另一种降低可穿戴健康监测 SNN 功耗的技术是近似计算。这种方法使资源受限的可穿戴设备能够实现计算效率，从而提高健康监测设备的使用寿命和可用性。
基于计算机视觉的实时识别桥梁结构性健康监测的车辆负载
摘要：各种加载条件的耦合效应可能会导致偏转，定居点甚至在服务桥梁的失败。不幸的是，尽管它是最关键的负载之一，但通过桥梁监控系统目前为可持续操作，很难实时捕获行驶车辆的加载条件。要充分了解桥梁的状态，必须在动态的交通环境中获得瞬时车辆负载分布。尽管有一些可以识别超重车辆的方法，但捕获的车辆相关信息却分散且不完整，因此无法支持有效的桥梁结构性健康监测（BSHM）。本研究提出了一种基于视觉的非接触式方法，用于识别车辆负载，以实时监测桥梁结构健康。该提出的方法由四个主要步骤组成：（1）使用Yolov7为车辆建立双对象检测模型，（2）在桥面上开发一个混合坐标转换模型，（3）为移动车辆的实时轨迹监视的多对象跟踪模型，以及（4）建立级别融资模型的车辆和位置，并为车辆的负载和位置确定型号和位置。所提出的方法有效地可视化3D时空车辆载荷分布，速度低30fps。结果表明，混合坐标转换可确保车辆位置误差在1 m以内，与传统方法相比降低了5倍。轴距是通过双对象检测和转换来计算的，是车辆位置校正的主要参考。与传感器测得的速度相比，保留了车辆的轨迹和实时速度，平滑速度误差均低于5.7％。作者设想所提出的方法可以构成一种新的方法来进行实时的服务桥梁。
电池健康监测系统的审查
I.引言随着人们对全球变暖的意识，对清洁燃料/能源的需求正在增加，因此，电动汽车和混合动力汽车的趋势稳定。排放深度（DOD），温度和充电算法都对电池性能产生影响。使用物联网，本研究试图对电池电压和当前水平进行测量。铅酸电池能够为广泛的应用供电。他们很容易找到，负担得起，并为与之相关的任何事物提供了很多力量。不幸的是，如果未监控电荷，电池最终将用完电源。需要额外的电池电流和电池电压才能找到电池的充电。根据电池输出电压，电池的近似电荷可能会发现。电池的热度，电压，电流和电荷（SOC）的程度是最常见的指标。
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。
利用机器学习技术通过可穿戴设备对运动员进行基于物联网的健康监测
物联网 (IoT) 的快速发展和扩张为医疗保健行业带来了巨大的希望。目前，运动中的健身追踪器、无线技术和身体传感器对医疗保健系统的日常性能和可靠性有重大影响。在从精英运动员到患者的各种群体中，可穿戴设备在评估生理参数、促进健康和提高锻炼依从性方面变得越来越重要。本文旨在确定运动医学诊所和团队表现服务，并改进技术的使用，以帮助运动员重返各种运动。提出了机器学习方法，以有效优化测试和监测运动员的健康状况。来自健康物联网的可穿戴传感器数据是机器学习可以解锁的丰富信息来源。这项工作的关键创新之处在于物联网、可穿戴设备和机器学习算法的集成，以实现对运动员的全面和持续的健康监测。目标是增强运动员的健康，预防伤害，优化训练计划，提高整体表现。因此，本研究介绍了基于物联网的可穿戴传感器智能手表，用于运动员的持续健康监测系统。基于机器学习的集成朴素贝叶斯分类器 (ENBC) 用于预测运动员的健康活动。研究结果表明，基于机器学习的分类的平均准确率为 98.63%，与其他传统方法相比，准确率较高。本研究中描述的机器学习方法无疑是其他方法中最有效、最可靠、最准确的。使用智能手表监测一个人的运动健康越来越受欢迎，因为它价格低廉、佩戴方便，并且符合消费者心理。
多功能入耳式生物传感系统和体域网络，实现不引人注目的持续健康监测
为了实现连续的移动健康监测，可穿戴传感器需要以轻巧、不显眼的包装提供与临床设备相当的性能。这项工作提出了一个完整的多功能无线电生理数据采集系统 (weDAQ)，该系统已证明可用于耳内脑电图 (EEG) 和其他身体电生理学，使用由标准印刷电路板 (PCB) 制成的用户通用干接触电极。每个 weDAQ 设备提供 16 个记录通道、驱动右腿 (DRL)、3 轴加速度计、本地数据存储和可适应的数据传输模式。weDAQ 无线接口支持部署体域网络 (BAN)，该网络能够通过 802.11n WiFi 协议同时聚合多个可穿戴设备上的各种生物信号流。每个通道可解析超过 5 个数量级的生物电位，噪声水平为 0.52 μV rms，带宽为 1000 Hz，峰值 SNDR 为 119 dB，CMRR 为 111 dB（2 ksps 时）。该设备利用带内阻抗扫描和输入多路复用器，动态选择良好的皮肤接触电极作为参考和传感通道。从受试者进行的耳内和前额 EEG 测量捕捉到了大脑 alpha 活动的调制、眼电图 (EOG) 特征性眼球运动以及下颌肌肉的肌电图 (EMG)。在休息和锻炼期间，在自然办公环境中对多个自由移动的受试者进行了同时的 ECG 和 EMG 测量。所展示的开源 weDAQ 平台和可扩展 PCB 电极的小尺寸、性能和可配置性旨在为生物传感界提供更大的实验灵活性，并降低新健康监测研究的进入门槛。
dev> deconvolut gene和环境相互作用以开发疾病的“表观遗传评分表” 重新定义1型糖尿病中的远端对称多重神经病特征：系统评价 定量调查 automl在严重约束的应用中 表征藜麦葡萄菌中表皮膀胱细胞 通过AI和深度学习来推进北极海冰遥感：现在和未来 在激光诱导的高阶波混合和石墨烯量子点中的谐波产生 分布式光纤传感器用于复合压力容器的结构健康监测 化学疗法引起的临床前药物发育认知下降的动物模型 用靶向温度管理治疗的缺氧脑损伤患者的脑自动调节 一种用于检测倍数和有问题特征的计算方法 倾斜平衡：补体系统在疾病和治疗中的复杂作用 人类数字双胞胎（HDT）驱动的人类周期系统：关键技术和应用 氮化硅离子敏感场效应晶体管
人类健康是由遗传学（G）和环境（E）决定的。这在暴露于同一环境因素的个体中清楚地说明了这一点。尚未开发出基因 - 环境相互作用（GXE）效应的定量度量，在某些情况下，甚至还没有就该概念达成明确的共识。例如，癌症是否主要来自“运气不好”还是“糟糕的生活方式”。在本文中，我们提供了一组GXE相互作用的示例，作为发病机理的驱动因素。我们强调了epige-netic法规如何代表分子碱基的共同连接方面。我们的论点收敛于GXE记录在细胞表观基因组中的概念，该概念可能代表了解宣告这些多半复杂的调节层的关键。开发一个解码此表观遗传信息的钥匙将提供疾病风险的定量度量。类似于引入估计生物年龄的表观遗传时钟，我们挑衅地提出了“表观遗传评分表”的理论概念，以估计疾病风险。