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基于物件互联网的健康监测系统的自主轮椅
由于脑瘫，认知障碍和疲劳而导致的复杂残疾和流动性障碍患者[8]。例如，帕金森氏病的患者通常缺乏因感知障碍而操纵EPW的认知和身体技能。对65位临床医生的一项研究报告说，由于感觉障碍，流动性受损或认知缺陷，其患者中有10％至40％无法配备EPW。这些障碍使得用当前的控制功能安全操作轮椅非常困难[9]。因此，那些不能独立和安全地操纵EPW的人必须坐在手动轮椅上，并由照料者推动。为了解决这些问题，学者改善了三个主要领域的EPW设计：辅助技术力学，物理接口和用户和轮椅之间的功率共享控制[10] [11]。
用于视觉的物体检测系统...
本文全面介绍了该项目的开发过程及其显著贡献，该项目旨在打造一套专为视障人士定制的物体检测系统。该系统利用 Python 编程语言结合 YOLO（You Only Look Once，只看一次）算法，提供实时物体检测功能。本文深入探讨了所采用的方法、面临的挑战以及为优化系统性能、可用性和可访问性而设计的创新解决方案。通过协作，我们设计出了大量创新解决方案，涵盖算法选择、模型训练、硬件集成、用户体验设计、文档编制和持续改进等各个方面。这项协同努力的成果展现了在为视障人士提供增强的态势感知和导航辅助方面取得的显著进展，从而促进了社区的包容性和自主性。
胰岛素输送设备和连续的葡萄糖监测系统
治疗的医师或初级保健提供者必须服从适用的Emblemhealth或Connecticare（以下简称“共同称为“ Emblemhealth”），这是该成员符合治疗或外科手术程序标准的临床证据。没有此文档和信息，EmblemHealth将无法正确审查请求预先授权或付款后审查。下面表达的临床审查标准反映了EmblemHealth如何确定某些服务或用品是否在医学上是必要的。该临床政策无意旨在提起审查医学主任的判断，也不是向医疗保健提供者裁定如何执业医学。医疗保健提供者应在提供适当的护理方面行使其医疗判断。医疗保健提供者应在提供适当的护理方面行使其医疗判断。象征健康建立了基于当前可用临床信息的综述（包括在同行评审的临床结果研究中的综述，包括临床结果研究已发表的已发表的医学文献，技术的监管状况，基于证据的基于循证的公共卫生和卫生研究机构，循证基于证据的指南和基于证据的指南和领先国家卫生专业人员的立场，领先的国家卫生专业人员的立场，对医生的临床领域的练习，以及其他相关领域以及其他相关的临床方面，以及其他相关方面，以及其他相关领域，以及其他相关领域，以及其他相关领域。EmblemHealth明确保留随着临床信息的变化并欢迎进一步的相关信息来修改这些结论的权利。每个福利计划都定义了涵盖哪些服务。在发布时，所有编码和网站链接都是准确的。在医学上有必要的特定服务或供应的结论不构成EmblemHealth涵盖和/或支付此服务或供应的代表或保证，因为某些计划不包括Emablemhealth认为具有医学上必要的服务或供应的覆盖范围。如果本指南与成员的福利计划之间存在差异，则福利计划将管理。在医疗保险策略中识别设备，测试和程序的选定品牌名称仅供参考，并且不是对其他设备，测试或程序对另一个设备的认可。此外，可以通过国家，联邦政府或Medicare和Medicaid成员的医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）的适用法律要求要求承保范围。
比较基于洛拉的废物箱监测系统中知识提取模型的机器学习方法
知识提取模型（KEM）是一个系统，可通过基于IoT的智能废物箱清空调度分类来提取知识。分类是一个困难的问题，需要有效的分类方法。这项研究以KEM系统的形式做出了贡献，以使用机器学习方法的最佳性能排空废物箱的时间表。该研究旨在比较决策树，幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居，支持向量机和多层感知器的形式的机器学习方法的性能，这将在KEM系统中使用。使用具有十个观测值的交叉验证方法对准确性，召回，精度，F-量和ROC曲线进行了。 实验结果表明，决策树最适合准确性，召回，精度和ROC曲线。 相比之下，K-NN方法获得了最高的F量度性能。 可以实现以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。。实验结果表明，决策树最适合准确性，召回，精度和ROC曲线。相比之下，K-NN方法获得了最高的F量度性能。可以实现以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。
开发用于Pico-Hydro发电厂的基于Arduino的监测系统
摘要。偏远地区人群所面临的问题之一是基础设施无法用于发电的问题。可用的河流可用于产生电能。开发的系统必须便宜，易于操作和可靠。它应该配备监视系统以显示输出。这项研究旨在开发一家冰球电厂及其监测系统，以满足偏远地区的电力需求。电厂由一个小型涡轮机，一个发电机，电池充电器和电池组成，而监视系统由当前传感器，电压传感器，Arduino Nano和显示器组成。该系统在实验室和河流中进行了测试。DC电压传感器，AC电压传感器和DC电流传感器的测试分别产生1.88％，5.24％和1.25％的误差。无负载测试表明，当在696-1363 rpm旋转时，系统的电压为12.77-16.6 VDC和224-245 VAC。加载后，系统会在1332-1564 rpm旋转时生成12-12.8 VDC和225-247 VAC的电压。偏远地区的人们可以使用开发的系统来满足其功率需求。
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
实施基于Arduino的实时非侵入性血糖监测系统
抽象糖尿病是一种急性代谢疾病，可能会对身体系统造成损害，并导致并发症（如果无法正确管理）。该疾病已被世界卫生组织（WHO）归类为世界上的杀手疾病之一。实施非侵入性近红外监测装置将使诊断和监测高方便的疾病，而不会损害任何身体组织或造成疼痛。本文使用近红外光谱法介绍了基于光学的葡萄糖传感器的开发，以开发非侵入性血糖监测器。使用Arduino微控制器，940NM LED，光电二极管，噪声过滤器，放大器电路和LED显示屏屏幕实现了开发的近红外光谱设备。测量位于传感器内的水中注入的葡萄糖溶液的输出电压实验，并测量光电二极管的校准。十二人被随机选择，并通过测量两次（第一次测量两个小时后进行第二个测量）来监测空腹血糖水平，以获得平均空腹葡萄糖水平。应用线性回归模型，并获得了0.9369的相关系数（R2）。高回归系数表示设备的测量和实际血糖水平之间的相关性很高。这意味着该设备的读数高度预测了真正的葡萄糖浓度。
混合深度学习网络入侵检测系统基于卷积神经网络和双向长期记忆
摘要 - 在信息和数据是有价值的资产的时代，网络安全已变得至关重要。需要有效的网络入侵检测系统（NID）来保护敏感的数据和信息从网络攻击中。许多研究使用机器学习算法和网络数据集创建了NID，这些数据集无法准确反映实际的网络数据流。增加硬件功能和处理大数据的能力使深度学习成为开发NID的首选方法。这项研究使用两种深度学习算法开发了一个NIDS模型：卷积神经网络（CNN）和双向长期术语记忆（BILSTM）。cnn提取了提出的模型中的空间特征，而Bilstm提取了时间特征。使用两个公开可用的基准数据集CICIDS2017和UNSW-NB15，用于评估模型。所提出的模型在准确性方面超过了先前的方法，在CICIDS2017数据集中，二进制和多类分类的二进制和多类分类达到了99.83％和99.81％。在UNSW-NB15数据集上，该模型分别为二进制和多类分类的精度分别达到94.22％和82.91％。还使用主组件分析（PCA）用于功能工程，以提高模型训练的速度并将现有功能降低到十个维度，而不会显着影响模型的性能。关键字 - 双向长期记忆，卷积神经网络，深度学习，网络入侵检测系统，主成分分析
基于gan型号的驱动器嗜睡检测系统
此摘要通过整合生成对抗网络（GAN）模型提出了一种新颖的驱动嗜睡检测方法。解决道路安全的关键问题，尤其是在驾驶员疲劳的背景下，该系统利用甘斯的能力来提高嗜睡检测的准确性和效率。通过使用真实数据和合成数据的组合，对GAN模型进行了训练，以识别微妙的面膜和生理指标指示驱动因素的嗜睡。生成的合成数据促进了有限的现实世界昏昏欲睡的驾驶实例的增强，从而改善了模型对各种情况的概括。所提出的系统利用一种多模式的方法，结合了面部识别和生理信号，创建了一个全面而强大的嗜睡检测框架。通过广泛的实验和验证，基于GAN模型的有效性在准确地识别昏昏欲睡的状态中得到了证明，为高级驾驶员辅助系统铺平了道路安全性并有助于减少与疲劳有关的事故的方法。gan在驾驶员嗜睡检测系统中的集成代表了利用人工智能进行实时监控和干预的重要一步，最终增强了驾驶员和道路使用者的安全和福祉。
开发土著气候预测系统
在地球科学部的印度热带气象学研究所（IITM）的气候变化研究中心（CCCR）中心开发。这是印度的第一个ESM，也是使用IITM-ESM进行的气候变化评估。也是政府间气候变化小组（IPCC）编写的最新第六次评估报告中使用的。国家气候变化评估报告记录了区域气候变化预测，已发布，以使学生，研究人员和决策者受益。该报告可从https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-15-4327-2获得。（c）卢比的数量。192.28千万在2017年至2023年期间，已批准了IITM-CCCR的季风对流，云和气候变化（MC4）子室，以开发气候预测系统。