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World File Search System实时监控
实时监控和控制可再生资产
该项目的实施帮助 Generg 提高了运营卓越性并获得了许多好处，包括：• 集中控制能源生产、提高性能、更快地控制和诊断停机，从而减少停机时间• 自动化耗时任务，实现资源优化• 适应不同的监管制度，并因此与不同的电网连接要求保持一致• 创建独特的运营数据和指标来源，使各种内部和外部利益相关者能够实现数据透明• 强大的数据驱动、洞察力主导的决策，以及• 持续改进、基准测试和分析可再生能源生产。
基于纳米技术的实时监控和评估传感器
土壤健康和质量是维持可持续农业，生态系统稳定和全球粮食安全的关键因素。用于评估土壤特性的常规方法通常是耗时，劳动密集的，并且缺乏实时监控功能。纳米技术已成为一种有前途的方法，用于开发高级传感器，以快速，原位和对土壤健康参数的持续监测。这项全面的综述讨论了基于纳米技术的传感器，用于土壤健康评估，其工作原理，应用，挑战和未来前景的最新进展。我们强调了各种纳米材料的潜力，例如碳纳米管，石墨烯，金属氧化物纳米颗粒和量子点，在制造高度敏感，选择性和强大的土壤传感器中。这些纳米传感器与无线通信技术和数据分析的集成可以实时监测和精确农业实践。此外，我们讨论了在土壤中部署纳米传感器以及对标准化方案和法规的需求的环境和生态含义。本综述为基于纳米技术的传感器的当前最新和未来方向提供了宝贵的见解，以促进土壤健康监测，促进可持续的农业和环境管理。关键字：纳米技术；土壤传感器；土壤健康；精密农业；可持续农业。1。引言1.1土壤健康和优质土壤的重要性是支持植物生长，养分循环，水调节和生物多样性的重要自然资源[1]。健康的土壤对于可持续农业，确保粮食安全和维持生态系统服务至关重要[2]。土壤健康是指土壤作为生命系统，维持动植物生产力，维持水和空气质量以及促进动植物和动物健康的能力[3]。土壤质量是土壤执行特定功能的能力，例如养分保留，浸润和碳固存[4]。评估和监测土壤健康和质量对于在农业管理，环境保护和土地利用计划方面做出明智的决定至关重要[5]。1.2常规土壤评估方法的限制用于评估土壤健康和质量的常规方法取决于土壤样本的实验室分析，土壤样品是耗时，劳动的，并且在特定时间和位置仅提供土壤条件的快照[6]。这些方法通常需要复杂的仪器，熟练的人员，并且对土壤样本具有破坏性[7]。此外，土壤特性的空间和时间变化使得获取代表性样本并实时监测土壤健康的挑战[8]。
设计和实施桥梁机器学习的实时监控
桥梁是运输系统的重要组成部分，可促进车辆，行人和货物的安全通道。但是，他们面临着许多环境和结构性挑战，例如温度波动，交通繁忙，风和地震事件。随着时间的流逝，这些因素可能导致磨损，可能造成结构性破坏，从而危害安全性并升级维护成本。传统上，桥梁检查和维护依赖于手动和视觉评估，这些评估通常很耗时，昂贵且不完全可靠。此外，在达到关键阶段之前，这些方法可能无法识别结构性变化。为了克服这些局限性，使用传感器，数据分析和机器学习等先进技术对自动桥梁监测系统的开发产生了越来越兴趣。这些系统不断监视桥梁条件，实时检测潜在问题，并立即提醒维护团队，从而降低了安全风险。该项目的目的是根据机器学习设计和实施实时桥梁监控系统。该系统包括安装在桥上的传感器网络，收集有关温度，变形，振动和移动等参数的连续数据。收集的数据经过预处理以消除噪声或异常，然后准备使用机器学习算法进行分析。这些算法对历史数据进行了培训，以了解桥梁行为的正常和异常模式和特征。随后，算法分析实时传感器数据，检测诸如裂纹，变形或过度振动之类的潜在问题。此外，该系统还为维护人员生成实时警报和通知，使他们能够在安全风险升级之前解决问题。通过采用这种方法，维护团队可以及时执行纠正措施，以确保
预测空域安全实时监控管制员工作量的方法研究
实时安全监控 (RTSM) 方法可以评估和预测国家空域系统 (NAS) 的安全裕度，以帮助预防事件和事故，而不是被动地缓解它们。在 RTSM 中，NAS 使用状态变量建模，并根据这些状态变量定义安全指标。安全指标被分为天气相关、空域相关和人为相关。许多制定的人为相关安全指标需要估计控制器的工作量才能计算。然而，这种计算并不简单。因此，在本报告中，我们进行了文献调查，以确定使得能够计算控制器工作量的不同因素并对这些因素进行分类。接下来，我们将描述为确定能够正确评估控制器工作量的最小因素集而进行的研究。最后，我们调查了用于评估所选因素与控制器对其工作量的主观评估之间的相关性的方法。基于此项调查，我们提出了有利于实时计算和预测控制器工作量的因素，并讨论了这些计算所需的数据源的状态。
研究文章基于FPGA的电池管理系统，用于实时监控和瞬时SOC预测
电池管理系统（BMS）对于使用电池组的所有类型的电动汽车都至关重要。各种因素，例如电池温度和平衡，直接影响车辆中使用的电池的寿命，安全性和效率。对于安全性和鲁棒性，应立即监视和调整这些因素。今天，电池管理系统一直在使用不同的生产方法和算法开发。在研究中，计算是通过测量参数（如温度，电流，平衡，负载状态和电池电池的健康状况）以及电池组的控制，并通过这些计算提供了计算。即时，连续的测量和处理所有这些数据以及根据计算结果的创建控制算法的创建，可以使用强大的处理器。FPGA是可以提供BMS所需的速度和功能的处理器。在电池管理系统中，FPGA负责接收和处理电池单元的所有信号并产生结果。它立即从温度，电流和电压传感器处理数据，并应用平衡所需的控制阶段。此外，电池的充电和排放能力是通过立即测量电荷状态（SOC）来计算的。SOC在电池管理系统中非常重要，以确保电池组的安全性。因此，需要准确，实时估算SOC。由于其并行处理能力，FPGA可以同时读取传感器的数据并执行相关的计算。在这项研究中，在FPGA上进行了实时，高计算速度的多功能系统设计。在模拟环境中实时监测基于嵌入式系统的实验电池的电压和电流。实验结果表明，瞬时SOC估计是成功的，并且系统将即时结果返回到传入的传感器数据中。使用FPGA作为管理单元将在BMS中具有高度的工作速度，实时监控，低功耗和重新编程性。
利用败血症护理中的人工智能：早期检测，个性化治疗和实时监控
由于其快速发展和异质性，败血症仍然是全球发病率和死亡率的主要原因。本评论探讨了人工智能（AI）转化败血症管理的潜力，从早期检测到个性化治疗和实时监测。AI，特别是通过机器学习（ML）技术，例如随机森林模型和深度学习算法，已经显示出在分析电子健康记录（EHR）数据方面的希望，以识别能够早期败血症检测的模式。例如，随机森林模型在预测重症监护病房（ICU）患者的败血症方面表现出很高的准确性，而深度学习方法已应用于识别并发症，例如败血症相关的急性呼吸遇险综合征（ARDS）。通过AI算法制定的个性化治疗计划可以预测患者对疗法的特定反应，从而优化治疗功效并最大程度地减少不良影响。AI驱动的连续监测系统（包括可穿戴设备）提供了与败血症相关并发症的实时预测，从而及时进行干预。除了这些进步之外，AI还提高了诊断准确性，可以预测长期结果，并支持临床环境中的动态风险评估。但是，必须解决道德挑战，包括数据隐私问题和算法偏见，以确保公平有效的实施。本综述的重要性在于解决败血症管理中当前的局限性，并强调AI如何克服这些障碍。通过利用AI，医疗保健提供者可以显着提高诊断准确性，优化治疗方案并改善整体患者的预后。未来的研究应着重于使用不同的数据集，整合新兴技术，并促进跨学科的合作以应对这些挑战并实现AI在败血症中的变革潜力。
利用物联网实时监控光伏系统并控制智能微电网光伏电力供应
摘要 - 本文旨在开发一种利用物联网 (IoT) 应用于微型规模的光伏 (PV) 性能监测系统。以前的监测系统在平台灵活性、低成本设备、硬件复杂性和数据传输过程的稳定性方面存在局限性。为此，本研究提出了一种使用 Arduino 设备、迷你 WIFI 和开源平台的物联网架构，以便能够轻松进一步开发。这项研究还开发了控制光伏和公用设施网络电能使用方面的创新。该监测系统应用于容量为 1KW 的光伏装置，能够监测从光伏板、电池、负载和电力设施获得的电流、电压、功率、能量和频率形式的电气数据。监测数据以可视化形式显示，可通过基于 Web 和移动的应用程序访问。这项研究开发了一项创新，通过使用多个传感器作为参数来确定控制电力资源使用的正确时间和条件，来控制光伏和公用设施网络电能的使用。
利用和AI用于实时监控和优化聚合物生产过程Tarun Madan Kanade 1， *，Dipeeka Chavan 2，Manish教授
Leveraging and Ai for Real-Time Monitoring and Optimization of Polymer Production Processes Tarun Madan Kanade 1 , *, Dipeeka Chavan 2 , Prof. Manisha Pagar 3 , Jonathan, Joseph 4 , Shriya Gokhale 5 , CMA Rajendra Shirsat 6 Abstract Integrating the Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence (AI) technology provides a transformational potential for the polymer manufacturing业务，允许实时监控并更好地控制生产过程。本文探讨了物联网和AI的协同应用，以在聚合物制造中实现更高的效率，可持续性和质量控制。IoT传感器和设备可能会从制造过程的不同阶段捕获大量数据，从而提供有关设备性能，环境条件和产品质量的实时信息。AI系统可以使用此数据来发现趋势，预测前瞻性问题，并优化生产环境，减少废物并增加资源使用情况。整合这些技术可以导致预测性维护，降低停机时间和运营成本，并确保遵守环境和安全标准。本文回顾了聚合物行业的物联网和AI集成的现状，讨论了技术挑战和机遇，并提出了证明成功实施的案例研究。此外，我们为聚合物生产中的物联网和AI系统部署提供了一个框架，强调了数据安全性，互操作性和可伸缩性的重要性。聚合物具有灵活性，弹性和轻巧的品质，是当代生产中的关键材料。调查结果表明，物联网和AI的联合使用可以显着增强聚合物生产过程的弹性和可持续性，从而定位该行业以更好地满足现代市场的需求。关键字：物联网（IoT），人工智能（AI），聚合物生产，实时监控，过程管理，可持续性，预测性维护，数据分析简介聚合物制造在许多领域中至关重要，包括汽车，航空航天，包装，包装，电子设备和医疗保健。全球对聚合物的需求不断增加，这是由于它们的多样化应用以及聚合物科学中持续的创新。有效的聚合物生产过程对于满足这一需求，确保高产品质量和维持成本效益至关重要。聚合物制造在许多领域至关重要，包括汽车，航空航天，包装，电子和医疗保健。聚合物具有灵活性，弹性和轻巧的品质，是当代生产中的关键材料[1]。物联网和AI技术的概述The Internet（IoT）是配备有传感器，软件和其他技术的物理项目网络，允许它们收集和共享数据。 在聚合物生产的背景下，物联网设备可以实时监视各种参数，例如温度，压力和湿度，物联网和AI技术的概述The Internet（IoT）是配备有传感器，软件和其他技术的物理项目网络，允许它们收集和共享数据。在聚合物生产的背景下，物联网设备可以实时监视各种参数，例如温度，压力和湿度，
EDF 2021-项目摘要
MoSaiC——实时监控和采样 CB 威胁以改进威胁、漏洞和响应能力的动态映射 MoSaiC 项目将提供对 CBRN 事件的实时监控和创新采样技术，以增强威胁、漏洞和响应能力的动态映射。