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B16 运载火箭上级监控系统研制...
○ 奥村哲平（JAXA），木村友久，松浦慎吾（MHI），增田和美（静冈科学技术大学） ○ 奥村哲平（JAXA），木村友久，松浦慎吾（MHI），増田和三（静冈理工科大学） 重交通轨道上的火箭上面级是主动碎片清除的潜在目标。 在设计主动碎片清除卫星时，火箭体的姿态是一个重要参数。 此外，由于空间等离子体充电，航天器在火箭体和卫星之间会产生电位差。 该电位差可能会在捕获时引起放电。 由于我们不知道轨道上的姿态和电位差的信息，JAXA 和三菱重工业公司开发了一种仪器，用于在火箭完成任务后测量火箭体的姿态和电位。 该仪器应该很简单，以便连续与火箭体一起配备。因此，仪器由少量传感器（姿态传感器和电位传感器）和原电池单元和通信模块组成。本次演讲将介绍该仪器的最新情况。 混雑轨道に滞留したロケット上段は轨道上の环境保存のために有效な除去対象である。ロケット上段を廃弃する取得卫星の捕获shisutemuを设计する上で、轨道上でのロケット上段の姿势が分からないので设定 计の难易度が上がる。また、宇宙プラズマ（电离层プラズマやオーrora电子）によって生じるロケット上段と推进卫星の电位差は、捕获时に静电気排水を発生させる可能性があり电気的な観点でもrisukuがある。三菱重工とJAXAは共同研究活动の元、ロケット上段がミッション结束した后、姿势や帯通话が 変化していく状况を计测するための装置を开発している。装置は未来的にいくつものロケット上段に搭装载可能なよう简素な构成となっており最低限のセンサ（姿势と帯电）と一次电池、装置及び通信で构成される。本讲演ではロケット上段モニタrinグ装置の开発状况について报告する。
监控技术使用情况审查自动车牌读取器 (ALPR) 巡逻 2023
每辆配备 ALPR 系统的 SPD 车辆都安装了三个摄像头，当车牌上的字母和数字进入视野时，它们会对其进行扫描 - 这些被称为读取。最初看起来与热门列表中的项目匹配的读取被称为未经验证的匹配 - 该热门列表的车牌信息来源于华盛顿犯罪信息中心、FBI 的国家犯罪信息中心、华盛顿州许可证管理部和 SPD 调查。这是因为匹配必须由警官和/或调度员验证为真正匹配。并非所有匹配都是真正匹配，需要警官确认。在某些情况下，ALPR 系统可能会误读数字（例如，将“1”误认为“I”或将“8”误认为“B”）。在其他情况下，车牌包含与已知被盗车辆相同的数字，但来自不同的州。因此，警官必须通过比较读取的内容和潜在匹配来目视确认每个匹配，以确保数字和发行州与热门列表中的记录完全匹配。读取、命中和误读的图像会自动存储在 ALPR 数据库中，SPD 会将其保留 90 天，然后再清除。
反馈驱动的脑器官平台可实现自动维护和高分辨率神经活动监控
对组织培养物，尤其是脑器官的分析需要复杂的整合和协调多种技术以监测和测量。我们已经开发了一个自动化的研究平台，可实现独立设备，以实现以反馈驱动的细胞培养研究的协作目标。我们的方法可以在各种感应和驱动设备之间的物联网（IoT）体系结构中进行连续，交流，非侵入性交互，从而确切地控制了体外生物学实验的时间。框架整合了微流体，电生理学和成像装置，以维持脑皮质器官，同时测量其神经元活性。类器官是用定制的3D打印室进行培养的，并固定在商业微电极阵列上。使用可授权的微流体泵实现周期性喂养。我们开发了一种计算机视觉量估计器，用作反馈，以纠正媒体喂养/抽吸周期中微流体灌注的偏差。我们通过一组为7天的小鼠大脑皮层器官进行了验证，比较了手动和自动化方案。在整个实验过程中维持鲁棒的神经活动时，对自动化方案进行了验证。自动化系统启用了7天研究的每小时电子生理记录。通过高频记录揭示了每个样本的中位神经单位射击率都会提高和器官射击率的动态模式。令人惊讶的是，进食不会影响率。此外，在录制过程中进行媒体交换表明对发射率没有急性影响，从而使该自动化平台用于试剂筛查研究。
支持 AI 的商业热监控（PHEV ... - ORBilu
锂离子电池的分布式温度分析提供了有价值的见解，有助于热管理并最大限度地降低电池故障风险。欧洲电池协会强调热监控对于电池安全至关重要，其进步对于持续安全地采用电池技术至关重要。深度学习技术最近已成为许多热映射应用中异常检测 (AD) 的有力工具。这些数据驱动的方法可以应对常见的挑战，例如数据不可用或环境变化。我们的研究设计了一种方法来利用深度学习和来自市售软包电池和红外摄像机的热数据。我们解释了 FAUAD（特征自适应无监督异常检测）的构建模块，它对输入数据的正态性进行建模并在其特征空间中合成异常。对生成的模型与一些最新的先进方法进行了基准测试，并实现了高异常检测能力；模拟数据的 ROC 曲线下面积 (AUROC) 得分为 0.971，受污染的真实数据得分为 0.990，真实干净数据得分为 1.0。同时保持 15 MB 的紧凑大小。FAUAD 在电池热监测的无监督异常检测方面取得了显着进步。所提出的方法与电池化学无关，并且适用于超出本文范围的使用场景。
对关键医疗保健监控的绩效效率的自适应轻量级安全
摘要 - 由于其批判性质，医疗基础设施需要强大的要求程序，技术和政策。由于物联网（IoT）具有多样化的技术，已成为未来医疗保健系统不可或缺的组成部分，因此由于其固有的安全性限制，其资源限制来自资源限制，因此需要进行详尽的分析。现有用于物联网连接性的通信技术，例如5G，将基础通信基础架构的通信安全提供到一定级别。但是，不断发展的医疗保健范式需要适应物联网设备的不同资源限制的自适应安全程序和技术。在考虑“ 5G安全沙盒”之外的组件（例如IoT节点和M2M连接）之外，对自适应安全性的需求特别明显，这引入了其他安全挑战。本文提出了独特的医疗保健监控要求，并研究了现有的基于加密的安全性，以提供必要的安全性。此外，这项研究介绍了一种新颖的方法，可在医疗保健IoT中优化安全性和性能，尤其是在诸如远程患者监测之类的关键用例中。最后，实际实施的结果证明了系统性能的明显改善。索引条款 - 自动安全性；卫生保健; iomt;远程患者监测； mqtt;物联网（物联网）。
基于物联网的电池监控系统
1 电气工程系，1 GH Raisoni 工程与管理学院，浦那，印度 摘要：在当今竞争激烈的工业环境中，电池对于为各种类型的设备供电至关重要。它们主要用于电网系统和电动汽车。为了提高电池运行效率并延长其使用寿命，并防止其达到破坏性状态，电池监控系统 (BMS) 被用于众多工业和商业应用中。BMS 功能的集成及其模块化是当前 BMS 研究中一个引人入胜且流行的焦点。实施了各种监控技术来评估电池的充电状态 (SoC)、温度和电流水平。已经开发了一个 BMS 原型来监督这些电池参数。该 BMS 使用微控制器、传感器和其他组件（如 ESP8266 处理器、温度传感器、电压传感器和电流传感器 (ACS712)）设计。该系统能够评估和显示重要指标，例如电池温度、充电和放电电流、电池电压和指定型号电池的 SoC。电池数据和强调系统主要特性的结果显示在 BLYNK 屏幕上。索引术语 - 无线电力传输、太阳能公路、太阳能电池板、可再生能源
实时工业监控的机器学习智能传感器：革命性
这项研究研究了机器学习（ML）算法与制造业，能源和医疗保健领域的智能传感器技术的整合，专注于它们对实时工业监测，预测性维护和运营效率的影响。通过利用来自UCI机器学习存储库和Kaggle的数据，该研究衡量了启用ML的传感器在减少机器停机时间和增强故障检测方面的有效性。时间序列分析和回归建模表明，传感器的集成导致机器正常运行时间的显着提高5.5％，将平均正常运行时间从91.5％提高到97％，从而验证了预测性维护的作用。成本效益分析进一步强调，能源部门获得了最高的财务回报，在五年内，ROI 33.3％和正净现值（NPV），相对于初始投资，可节省大量成本。发现强调了传感器基础架构兼容性的重要性，强调了对诸如Edge Computing和Digital Twin Technology等适应性框架的必要性，以确保与Legacy Systems有效整合。建议包括整个行业的采用策略，这些策略利用这些技术来优化预测性维护并最大程度地提高部门特定的财务回报。
原创文章 对 10-15 岁水球运动员训练的生化监控 MARIYA SYBIL 1、ROSTYSLAV PERVACHUK 2、YAROSLAV SVYSH
原创文章 10-15 岁水球运动员训练的生化监测 MARIYA SYBIL 1 , ROSTYSLAV PERVACHUK 2 , YAROSLAV SVYSHCH 3 , LILIIA SVYSHCH 4 , MARYAN OSTROVSKY 5 , OLEH SYDORKO 6 , VIRA BUDZYN 7 , LILIYA HULA 8 , MAKSYM POLIEHOYKO 9 , NATALIIA TSYHANOVSKA 10 , DARIUSZ W. SKALSKI 11 1 伊万·博伯斯基 (Ivan Boberskyi) 乌克兰利沃夫国立体育大学生物化学与卫生系， 2 乌克兰利沃夫国立体育大学体育运动系， 3 伊万·博伯斯基 (Ivan Boberskyi) 田径运动系乌克兰利沃夫国立体育大学，4 系外语，伊万·鲍伯斯基利沃夫国立体育大学，乌克兰，5,6,9 非奥林匹克类运动系，伊万·鲍伯斯基利沃夫国立体育大学，乌克兰，7 运动医学与康复系，伊万·鲍伯斯基利沃夫国立体育大学，乌克兰，8 奥林匹克教育系，伊万·鲍伯斯基利沃夫国立体育大学，乌克兰，10 体育与健康系，哈尔科夫国立文化学院，乌克兰，11 体育系，耶德尔泽伊·斯尼亚德基体育与运动学院，波兰
批准后监控计划
- ACC 还必须每年访问校园内的每个动物设施进行现场检查。在年度访问中，动物在常规饲养和/或接受手术时接受检查，并应与研究人员讨论与 AUP 相关的问题，包括终点和干预点应用。 - ACC 可以将其发现与涉及这些设施的当前 AUP 进行交叉核对。在现场访问期间发现的由 AUP 引起的重大问题或违反 AUP 的情况将通过事件报告提请 ACC 注意。 - 咨询兽医每年至少对每个动物设施进行一次现场访问。这些现场访问可以是预定的或非预定的访问。 - 咨询兽医可以行使其权力访问他们有权访问的所有地点，并使用动物福利评估清单来指导访问。 - 咨询兽医准备一份报告提交给 ACC 主席，以供 ACC 记录。该报告可能包括建议，并且 ACC 必须确保及时有效地处理现场访问报告提出的任何建议和/或行动项目。