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脱机深钢筋学习和1型糖尿病中个性化基底胰岛素控制的非政策评估
摘要 - 杂种闭环系统（也称为人造胰腺（AP））的最新进展已被证明可以优化葡萄糖控制，并减轻1型降解者（T1D）的人的自我管理负担。AP系统可以通过连续葡萄糖监测实时通信来调整胰岛素泵的基础输注速率。在深度神经网络中赋予的能力，深钢筋学习（DRL）引入了基础胰岛素控制算法的新范式。但是，所有现有的基于DRL的AP控制器都需要在代理和环境之间进行大量随机在线互动。虽然可以在T1D模拟器中进行阀门，但在现实世界临床环境中它变得不切实际。为此，我们提出了一个离线DRL框架，该框架可以完全离线开发和验证基础胰岛素控制的模型。它包括基于双重延迟的深层确定性策略梯度和行为克隆的DRL模型，以及使用拟合Q评估的非政策评估（OPE）。我们评估了由UVA/Padova T1D Simulator生成的10个虚拟成年人和10个虚拟青少年的硅数据集上提出的框架，而OHIOT1DM数据集则是一个具有12个真实T1D主题的临床数据集。在In Silico数据集中的性能表明，离线DRL算法在范围内显着增加了时间，同时将成人和青少年组的范围低于范围和时间以下。实际和估计的策略值之间的高矛式等级相关系数表示OPE的准确估计。然后，我们使用OPE来估计临床数据集上的模型性能，在该数据集中，观察到每个受试者的策略值显着提高。结果表明，提出的框架是改善T1D中个性化基底胰岛素控制的可行且安全的方法。
印度尼西亚 5G 基础设施及选址的经济可行性分析
从1G开始，接下来是2G、3G、4G和5G技术。G或Generation（代）一词表示技术创新在人类生活中的发展。目前，蜂窝电信服务已进入4G（第四代）互联网技术时代。印度尼西亚的互联网用户增长非常迅速，据记录，2018年活跃互联网用户的增长率为总人口的64.8％，比上一年增加了10％。用户最多的是爪哇岛（55％），其次是苏门答腊（21％），苏拉威西-马鲁古-巴布亚地区（10％），加里曼丹（9％）以及巴厘岛和努沙登加拉（5％）[1]。与4G不同，第五代（5G）技术速度非常快，能够补充、填补空白并改进当前的4G技术。随后，5G 技术将融入智能手机技术、大数据、物联网 (IoT)、云计算，并支持包括健康、智能汽车、智能家居、自动化行业、金融等在内的各个社会经济领域的数字化转型。该技术具有低延迟、实时通信和更高效的电池使用率等优势 [2]。印度尼西亚也加入了另一个国家，采用并于最近实施了这项技术。上述各种条件要求印度尼西亚政府和电信行业做好准备，规划提供 5G 蜂窝技术服务。制定该计划的规划议程时需要考虑的几件事包括网络测试、频谱槽、基础设施开发和潜在市场 [3]。出于这些原因，作为这项技术的试点项目，政府和行业必须决定首先在哪个地区实施。因此，基础设施开发区域的选择是本研究的主题。选择实施 5G 技术的地区的重要性取决于人口统计、设备的高投资成本、现有基础设施网络的可用性、社区需求在使用方面的行为
使用高级加密标准256
在以猖ramp的数字化和无处不在的连接为标志的时代中，确保通信的安全性和隐私已变得至关重要。本文介绍了使用Node.js开发的新颖应用程序，旨在通过提供将纯文本转换为密码文本的安全手段来满足这种紧迫需求。在其核心上，该应用程序采用了高级加密标准（AES），其关键长度为256位，这是一种以鲁棒性和可靠性而闻名的广受赞誉的加密算法。这项研究的主要目的是为两个用户之间的安全通信提供全面的解决方案，利用AES 256的强大加密功能。通过利用Node.js的功能，一种流行且通用的运行时环境，该应用程序可以达到可扩展性，效率和跨平台兼容性，从而满足了不同的用户需求和偏好。应用程序的体系结构经过精心设计，以确保AES 256加密的无缝集成，使用户能够对其机密性和完整性充满信心地交换消息。通过用户友好的界面，个人可以输入纯文本消息，然后使用AES 256加密具有共享的秘密键。可以在各种通信渠道上安全地传输所得的密码文本，从而保护敏感信息免受未经授权的访问和拦截。在本文中阐明了应用程序设计和实施的关键方面，包括数据加密，解密和关键管理机制。特别强调了AES 256加密的加密原则，阐明了其在强化通信安全中的作用。此外，Node.js的集成促进了实时通信功能，使用户可以迅速有效地交换加密消息。总而言之，本文提供的研究对使用AES 256加密进行了基于Node.js的安全通信的应用程序进行了全面探索。通过将尖端的加密技术与强大的软件体系结构相结合，该应用程序代表着在越来越互连的世界中增强数字通信的安全性和隐私性的重要大步。
对智能种子的自动精密农业机器人的全面审查
工程和管理，印度瓦格利·浦那（Wagholi Pune），摘要：这篇评论探讨了精确农业的进步，重点关注种子播种，种植和疾病检测的自动化系统，以增强可持续的农业实践。通过整合机器人自动化，传感器，图像处理和实时通信等技术，这些系统应对关键的农业挑战，包括劳动力短缺，资源优化和作物健康监测。关键创新包括精确的种子放置，在检测到的差距中自动补充以及使用机器学习和图像分析的疾病鉴定。这些技术使农民具有可行的见解，减少资源浪费并提高农作物的产量，从而为可持续和智能的农业解决方案的未来做出了贡献。关键字：精确农业，自动种子播种，种植系统，疾病检测，可持续农业。1。引言1.1概述农业是全球经济的骨干，随着对粮食的需求不断增长，可持续和有效的农业实践已成为必要。传统的耕作方法通常是劳动力密集的，耗时的，易于效率低下，从而导致资源浪费和次优农作物产量。将自动化和智能技术集成到农业中已经引入了范式转变，从而使农民能够克服这些挑战。本评论的论文重点介绍了精确农业的进步，强调了用于种子播种，种植和疾病检测的自动化系统的发展。他们允许农民自定义播种这些创新旨在提高生产率，最大程度地降低劳动依赖性并促进可持续实践。这些进步的基石是自动化的精密农业机器人，它结合了机器人技术，传感器，图像处理和数据分析，以满足特定的农业需求。在种子播种中，这些机器人确保了均匀的种子放置，并明显降低了手动劳动和人为错误的机会。
使用5G技术互连的自动驾驶汽车
摘要：自动驾驶汽车（AV）的出现代表了运输行业的变革性转变，5G技术的整合有望加速这场革命。本报告探讨了5G在启用互连的自动驾驶汽车中的作用，强调了5G的关键特征，从而增强了车辆到车辆（V2V）和车辆到每次通信（V2X）通信。具有超低延迟，高速数据传输和庞大的设备连接，5G可以实现车辆，基础设施和中央系统之间的实时通信，从而提高安全性，交通管理和驾驶效率。通过使用5G启用的传感器，边缘计算和人工智能，自动驾驶汽车可以做出分裂的决策，避免碰撞并根据实时流量数据动态调整路线。该报告还研究了5G在支持智能运输生态系统方面的潜力，在该系统中，AVS与连接的基础架构（例如交通信号灯，道路传感器和基于云的交通控制系统）和谐相处。此外，它讨论了5G对增强车辆安全性，减少事故的影响，并通过协调驾驶来最大程度地减少交通拥堵。但是，该技术的采用还提出了挑战，包括基础设施升级，数据安全和隐私问题。本报告旨在对5G技术如何推动自动驾驶汽车的发展并塑造运输的未来，同时解决潜在的技术和监管挑战，以提供深入的分析。1。这是5G技术发挥关键作用的地方。引言随着运输的未来朝着更大的自主权发展，自动驾驶汽车（AV）的发展处于这种转变的最前沿。但是，为了释放这些自动驾驶系统的全部潜力，车辆，基础设施和中央控制系统之间的无缝和瞬时通信至关重要。其无与伦比的功能，包括超低潜伏期，高数据传输速率和大规模连通性，5G可以实时车辆对车辆（V2V）和车辆到所有的通信（V2X）通信，为完全互连和自动驱动生态系统奠定了基础。5G允许自动驾驶汽车快速交换关键数据，例如道路状况，交通更新和危害警报，并以毫秒为单位的其他车辆和基础设施。此功能增强了车辆安全性，使汽车能够做出实时决策，避免碰撞并有效地管理交通流量。此外，通过促进AV和智能基础设施（例如交通信号，道路传感器和基于云的管理系统）之间的持续互动，5G支持创建智能城市，其中运输更安全，更快，更有效。
遵守缓解措施的指导 3.20 避免考古资源
1) 如果您选择使用高分辨率调查数据进行评估，请根据《给承租人和经营人的通知》（NTL）第 2005-G07 号，使用足以提供 100% 侧扫声纳覆盖海底的线间距，在所有计划进行海底扰动活动的区域获取数据。例如，如果您计划的作业水深超过 400 米，并且您决定将井位或相关锚点移动最多 500 英尺（如 NTL 第 2009-G27 号所述），请确保调查覆盖的区域足够大，以解释这种变化。此外，可以使用之前收集的侧扫声纳数据，前提是它是使用 DGPS 定位收集的，并且具有足够的分辨率和质量，可供合格的海洋考古学家准确解释。如果使用多个数据集，则必须将所有数据合成为综合考古评估。 2) 如果您选择使用 ROV 调查进行评估，ROV 应配备声学定位和扇区扫描声纳。视频、声纳和导航都应录制到 DVD 中，以供查看。如果您打算在获得场地许可认证后立即开展已获批准的活动，则专业的海洋考古学家应在调查进行过程中观察调查情况，观察方式可以是亲自到场或通过远程互联网馈送，该馈送的质量和分辨率足以让考古学家进行分析。此外，考古学家必须能够与 ROV 驾驶员实时通信，以指导调查。如果发生视频或通信中断，则应在视频或通信恢复时从中断发生的位置继续调查。如果考古学家未能亲自到场从 ROV 控制室观察调查，他/她应在考古评估报告中通过审查记录的导航、声纳和视频文件证明调查已完成，项目区域得到充分覆盖，潜在目标未被忽略。3) 如果您提议拆除的结构位于之前未调查过的区块内，或者您的调查未涵盖拟议行动的所有影响，例如场地清理拖网、驳船锚、锚链、钢丝绳、电缆等，请使用常规调查仪器（即磁力计、侧扫声纳、海底剖面仪，数字记录并绑定到 DGPS 或其他相称的导航系统）在足够大的区域进行调查，以涵盖所有拟议的海底扰动活动。在水深超过 200 米（656 英尺）的地方，不需要使用磁力计。如果无法使用常规仪器，可以使用自主水下航行器 (AUV) 或深水拖曳系统获取这些数据。NTL 2005-GO7 提供了有关特定仪器的指导（http://www.boem.gov/Regulations/Notices-To-Lessees/2005/05-G07.aspx）。
Sarahome的开发
早期发作（EOA）一词包括一组异质的神经系统疾病，具有遗传或获得的Aetiol-ogy，其特征是平衡，步态和协调障碍，在25年之前发病[1]。eaos是罕见的条件（估计的欧洲流行率26/10 0,0 0 0 0）[2]，此外，它们代表了导致残疾人残疾和高成本的严重严重的异质性疾病，这些疾病仍然缺乏有效的表现和特定的积分措施[3-5]。共同使用的共济失调疾病的临床评分是共济失调评估和评级的量表[6]。量表由与步态，姿势，坐姿，语音，协调相关的8个项目组成（手机练习测试，鼻子 - 手机测试，手快速交替运动和脚跟刺测试）。通常，临床量表基于外部检查员对特定任务的主观评估和毕业。因此，地板和天花板效应或评估者间的可变性限制了可靠性以及并发神经系统障碍的存在（例如运动障碍）[7]。此外，萨拉（Sara）是年龄依赖的，实际上它在11岁以下的患者中失去了准确性，并且缺乏准确性，尤其是在检测疾病严重程度的较小变化方面[1，8，9]。在过去的几年中，新型技术，包括计算机相互之间，视频游戏或“严肃游戏”以及可穿戴的传感器，在神经病学和神经疗法中的临床和实验应用中都出现了[10-14]。虽然这种技术的潜力无疑是很高的，但它们在医疗领域的实际应用将其潜在用户的接受下属。“医学事物的互联网”（IOMT）和信息通信技术（ICT）的出现，这些信息允许对此类设备的遥控器和与临床医生的实时通信进一步促进了传统的医疗保健系统[15，16]。这种技术的目标之一是确定新的可靠结果，这可以改善疾病课程的评估或对治疗干预措施的反应，超过基于临床仪器的限制[17]。近年来，已经有两种设备Microsoft Kinect和Leap运动控制器（LMC）据报道，这些设备最初是用于娱乐的，但后来用于康复[11，12，18，19]和临床评估[20，21]。的确，尽管在与工作有关的环境中进行了高度讨论和建模技术接受[22-26]，但这在很大程度上仍未在临床框架中。迄今为止，已经开发了一份特定的问题来评估老年人和残疾人的技术接受程度[27，28]。在这里，我们采用了新型的低成本技术来开发一种用于自动评估共济失调患者的工具，塑造了SARA的结构，以提高准确性，而不是常规管理的临床分数获得的精确度，并提高了无需训练有素的病人而提高可行性。然后，我们进行了一项试点研究，以测试临时问卷的可行性和可接受性，以评估其在临床实践中的未来翻译。尤其是在第一次，我们将Kinect，LMC和IOMT范式组合起来，以生成一种创新的系统（我们称为“ Sara-Home”），以在患者的标准化和客观的量化患者中，即使在非医疗环境中也是如此。
项目名称：分布式系统加速器实时边缘人工智能（READS）
简介和动机 在过去十年中，机器学习 (ML) 技术逐渐进入加速器社区。近年来，深度学习的快速发展，特别是用于控制系统应用的强化学习以及深度学习在嵌入式硬件中的可访问性，重新引起了人们的兴趣并催生了大量应用 [ 1 ]。费米实验室加速器综合体（如图 1 所示）已为高能物理 (HEP) 实验提供了近五十年的质子束。该实验室目前的重点是其世界一流的强度前沿实验项目。虽然增加光束强度确实有其自身的挑战，但在很多方面，保持光束大小同时最大限度地减少光束损失（通过与光束真空管相互作用而损失的粒子）才是主要挑战。加速器通过数十万个设备的复杂系统进行控制。使用 ML 方法实现对其参数的微调和实时优化并超越人类操作员基于经验的推理是未来强度升级成功的关键。我们的目标是将 ML 集成到加速器操作中，此外，提供一个可访问的框架，该框架也可被具有动态调整需求的其他广泛加速器系统使用。为了成功最大限度地发挥 ML 的应用优势，我们将考虑以下几点：实时边缘 ML 系统优化：加速器涉及电源、射频和其他控制系统的复杂调节回路阵列。调节回路的增益针对操作进行手动优化和修复。实际上，光束分布和强度是在加速过程中变化的动态量。因此，这些动态系统理想情况下应该以近乎实时的方式重新检查操作条件。这需要一个能够在足够短的毫秒时间尺度上对系统变化做出反应的 ML 模型。快速、智能的分布式系统：由于粒子加速器的物理规模很大，控制系统往往分布在整个设施中。因此，优化每台机器的性能以及综合体的整体性能意味着需要一个快速的数据传输系统，允许子系统、机器和负责运行 ML 算法的计算机资源之间进行实时通信。我们的项目 Accelerator READS 将开发 ML 方法及其在大型加速器系统中的边缘实现。费米实验室在开发用于系统控制的实时嵌入式边缘 ML 设备方面处于领先地位，并利用 ML 提高了 HEP 实验的效率和准确性，例如紧凑型μ子螺线管 (CMS) 实验 [ 2 ]。利用内部实验室指导的研究和开发 (LDRD) 计划，费米实验室已经证明单个 ML 系统可以提高加速器性能。然而，将嵌入式 ML 系统连接在一起以协调分析和控制多个复杂结构尚未实现。将这项技术应用于加速器将使费米实验室加速器设施向快速、分布式和高性能控制和操作迈进。加速器 READS 产生的方法和工具将与各种复杂和分布式控制器的设计相关。我们将通过两个重要的实验来证明我们提案的有效性：Mu2e 溢出调节系统和主喷射器 (MI) 和循环器环 (RR) 光束损耗的去混合。