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基于物联网的供应链管理
供应链管理（SCM）包括处理和优化商品和服务供应链过程的所有方面。现代SCM正在从新兴和不断增长的物联网（IoT）领域中获得收益。物联网技术可以通过降低运营成本来自动化和数字化供应链流程，以获得最大的运营效率。物联网设备的质量扩散彻底改变了供应链。IoT设备在供应链过程中使用最新的实时监控技术（包括GPS）。 IoT设备还用于使用NFC技术和RFID标签进行资产管理。 总体而言，IoT设备几乎在供应链过程的每个阶段都使用。 基于IoT的SCM的研究仍处于增长阶段。 目前在基于物联网的SCM上发布了许多技术工作，但是基于IoT的SCM发现了一些系统的文献评论（SLR）。 在任何综述中仍未报告基于物联网的SCM的整体观点。 本文通过在基于物联网的SCM上介绍SLR，并对2018年至2022年的IoT SCM进行了详细分析来解决此知识差距。。 本评论涵盖了基于物联网的SCM的各个方面，例如用于实现基于IoT的SCM系统的应用域，技术，传感器和设备。 SLR的发现将通过对基于物联网的SCM的文献进行深入研究，包括对挑战，收益以及经济和业务影响的有益的见解，以帮助对基于物联网SCM感兴趣的未来研究人员和从业人员。IoT设备在供应链过程中使用最新的实时监控技术（包括GPS）。IoT设备还用于使用NFC技术和RFID标签进行资产管理。总体而言，IoT设备几乎在供应链过程的每个阶段都使用。基于IoT的SCM的研究仍处于增长阶段。目前在基于物联网的SCM上发布了许多技术工作，但是基于IoT的SCM发现了一些系统的文献评论（SLR）。在任何综述中仍未报告基于物联网的SCM的整体观点。本文通过在基于物联网的SCM上介绍SLR，并对2018年至2022年的IoT SCM进行了详细分析来解决此知识差距。本评论涵盖了基于物联网的SCM的各个方面，例如用于实现基于IoT的SCM系统的应用域，技术，传感器和设备。SLR的发现将通过对基于物联网的SCM的文献进行深入研究，包括对挑战，收益以及经济和业务影响的有益的见解，以帮助对基于物联网SCM感兴趣的未来研究人员和从业人员。
使用数字孪生信息系统进行建设
过去十年，“数字孪生”的概念作为数据驱动的物理系统管理和控制模型，已在制造、生产和运营领域出现。在建筑和民用基础设施方面，数字孪生的概念仍然定义不明确，研究人员和从业人员对于数字孪生过程和以数据为中心的技术如何支持设计和施工几乎没有达成共识。本文以现有的建筑信息模型 (BIM)、精益项目生产系统、从施工现场和供应链自动采集数据以及人工智能等概念为基础，制定了一种应用数字孪生信息系统实现闭环控制系统的施工模式。它为数字孪生施工 (DTC) 贡献了一组四个核心信息和控制概念，它们定义了 DTC 工作流中使用的信息的概念空间维度。从核心概念出发，我们根据三个同心控制工作流周期提出了 DTC 信息系统工作流——包括信息存储、信息处理功能和监控技术。 DTC 应被视为一种优先考虑关闭控制回路的综合施工模式，而不是集成传感和监控技术的 BIM 工具的扩展。
美国律师手册 1988 - 司法部
本专著将详细讨论电子监控法律的现状，特别是关于《电子隐私法案》如何影响电子监控的可用性和使用（例如，窃听、窃听器、克隆寻呼机、笔录机）。作为重要的背景说明，检察官应该知道，《电子隐私法案》中第三章的修正案是由国会为承认通信和通信拦截技术的最新进展而制定的，旨在明确划定执法机构调查侵入这些领域的允许范围。在解决社会安全和隐私的相互竞争目标时，国会通过《电子隐私法案》试图达成一个可行的妥协方案，即执法机构必须获得某些高级司法部官员的批准，然后获得法院命令授权或批准其拟议行动，然后才能使用某些最有效和最具侵入性的电子监控技术。包含这些概念的新起草的示范表格将包含在专著中。以下段落将试图澄清和总结司法部内部审查过程的具体内容。（将在即将出版的专著中深入阐述这一问题及其相关问题。）
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
数字时代的隐私权
通过间谍软件攻击等方式进行的非法定点监控侵犯了隐私权以及言论、意见、结社和和平集会自由权，这些权利均受到《世界人权宣言》（UDHR）和《公民权利和政治权利国际公约》（ICCPR）的保护。大赦国际强调了网络监控公司（如 NSO 集团）及其政府客户在全球范围内侵犯人权的现象。1 我们主张有必要在全球范围内暂停出口、销售、转让和使用定点监控技术，直到建立符合人权的监管框架。Pegasus 项目是一项国际调查，汇集了 18 家媒体机构和国际特赦组织作为技术合作伙伴，该项目揭示了 NSO 集团似乎在世界各地系统性地大规模参与侵犯人权和践踏人权的行为。2 Pegasus 项目揭示了没有人可以免于成为潜在目标，包括人权捍卫者、活动家、记者，甚至政府官员和议员。公民社会受到如此猖獗的监控，几乎没有任何保障措施，甚至外交官和国家元首本身也是潜在目标。这应该成为全球立法机构早该发出的警示，促使其加强对这一行业的监管。
血糖自我监测的葡萄牙共识
简介：糖尿病是一种高度普遍的疾病，其发病率正在增加。较差的血糖控制与较差的临床结局有关。因此，这项研究旨在建立关于血糖自我监测的国家共识。方法：进行了系统的文献综述，以开发一份问卷，该问卷可供由13位葡萄牙医师组成的小组提供。应用了Delphi方法，并进行了两轮投票。在第一轮中未获得共识（<80％）的问题随后被小组重新提交以评估。结果：两轮的参与率为100％。总共达成共识，在85个陈述中有66个（77.7％）。总体而言，有关目标人口，患者教育，患者的生活质量以及自我监控技术，频率和影响的陈述获得了共识。也就是说，血糖自我监控可能与所有类型的糖尿病有关，并且其频率应为每个患者个性化。由于治疗类型在血糖自我监测的相关性/有用性中的影响，大多数未达成共识的陈述与治疗类型有关。结论：获得的共识将概述有关血糖自我监测的无数问题，这种方法有可能改善血糖控制并降低糖尿病的新兴并发症的风险。
使用机器学习检测心理不确定性
心理不确定性包括焦虑，抑郁和躁郁症等发现，在及时诊断和成功治疗方面面临重大挑战。传统的诊断方法通常取决于主观评估，从而导致不一致和潜在偏见。这项研究发现机器学习技术以更高的准确性和客观性识别心理不确定性的应用。它使用医疗记录，标准化心理健康测试和社交媒体活动的全面数据集来培训多个机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN）。模型根据其准确性，精度，召回和F1得分进行评估。结果表明，随机森林模型的准确性最高（87％），其主要预测特征包括社交媒体情绪评级，医疗访问频率和生理数据，例如心率变异性。这些发现表明机器学习可以大大改善心理歧义的检测，从而为传统诊断方法提供了可靠的替代方法。这项工作突出了将机器学习纳入心理健康诊断的潜力，以实现早期的干预措施和个性化的治疗计划，最终改善患者的结果。未来的研究应集中于增加数据集并使用实时监控技术来改善这些预测模型。
变电站远程数据监控与数据分析...
当今的智能电子设备 (IED) 和强大的通信处理器包含大量有价值的变电站数据，这些数据多年来一直可用，但在很大程度上被忽视了。大多数供应商最初的集成工作仅侧重于提供来自 IED 的监控和数据采集 (SCADA) 类型数据的数据访问和控制，以取代单独的 SCADA 硬件，例如 RTU。遵循 RTU 替换方法导致许多供应商使用 SCADA 协议来检索这些数据以用于监控操作。选择使用 SCADA 协议（例如 Modbus ®、DNP 和 UCA）会导致以下问题：这些协议不支持的数据被困在 IED 中并且不可用。滞留数据包括历史性能信息、设备监控数据、设备诊断数据、自动化数据以及设置和配置信息。一些创新的公用事业公司一直通过远程监控来管理这些数据，并让公司的所有部门都可以使用这些数据。当今的数据工具和通信方法使每个公用事业公司都能利用这些数据来真正管理他们的电力系统。本文是远程数据监控和数据分析设计和技术的案例研究。这种远程监控技术大大降低了电力系统运行和维护 (O&M) 成本，同时为系统规划和运营部门提供了有价值的信息。
深入强化学习基于钢生产线的维护决策
洛林大学，法国克兰。电子邮件：phuc.do@univ-lorraine.fr在4.0行业中，采用系统监控技术提供了有关系统健康状况的大量数据，这引发了采用基于条件的维护（CBM）的挑战。 由于其能力基于其嵌入式状况监测设备实时采用系统，这可以帮助降低O＆M成本并提高系统可用性，因此CBM已成为行业竞争力的一种相关方法。 但是，要利用大量数据在维护决策中的优势，要考虑的一个重要问题是国家和行动的巨大空间，这很难应对传统的维护模型。 为了克服这个问题，将机器学习和人工智能的新兴工具整合到维护决策和优化中似乎是有希望的。 因此，这项工作提出了对钢生产线的基于深入的加固学习（DRL）的维护优化，其中维护决策是根据有关系统状况的实时数据做出的。 研究的生产线使用金属废料作为钢材制造的原材料。 在使用之前，需要将废料粉碎在切碎机器中，这是最关键的过程。 当机器关闭以进行维护操作时，使用中间的缓冲区来继续为其余站提供碎屑。 建立了模拟模型，以模拟生产线的动态。 关键字：深钢筋学习，维护，钢生产线，模拟模型电子邮件：phuc.do@univ-lorraine.fr在4.0行业中，采用系统监控技术提供了有关系统健康状况的大量数据，这引发了采用基于条件的维护（CBM）的挑战。由于其能力基于其嵌入式状况监测设备实时采用系统，这可以帮助降低O＆M成本并提高系统可用性，因此CBM已成为行业竞争力的一种相关方法。但是，要利用大量数据在维护决策中的优势，要考虑的一个重要问题是国家和行动的巨大空间，这很难应对传统的维护模型。为了克服这个问题，将机器学习和人工智能的新兴工具整合到维护决策和优化中似乎是有希望的。因此，这项工作提出了对钢生产线的基于深入的加固学习（DRL）的维护优化，其中维护决策是根据有关系统状况的实时数据做出的。研究的生产线使用金属废料作为钢材制造的原材料。在使用之前，需要将废料粉碎在切碎机器中，这是最关键的过程。当机器关闭以进行维护操作时，使用中间的缓冲区来继续为其余站提供碎屑。建立了模拟模型，以模拟生产线的动态。关键字：深钢筋学习，维护，钢生产线，模拟模型然后建立一个DRL框架，以通过与环境的交互进行学习，以找到最低维护成本的最佳维护政策。进行了数值案例研究，以评估所提出的DRL维护方法与常规维护策略相比。结果，提出的DRL方法在成本以及系统可用性的增加方面显示出更好的结果。
基于AI的智能信号交通信号灯控制系统
1，学生1计算机工程文凭1 JSPM的Rajarshi Shahu工程学院，理工学院，浦那，印度摘要：由于道路上的车辆越来越多，交通拥堵在国内和国际上都是典型的事件。由于重要的交叉点，由于常规的交通瓶颈而损失了很多小时。这使得需要有效的交通控制系统。随着城市汽车数量的增加，最持久的问题之一是交通管理。交通拥堵不仅增加了压力水平，并对我们的日常生活造成了更严重的破坏，而且还通过提高碳排放对环境产生了不利影响。日益增长的人口正在导致大城市面临严重的问题和日常运输相关的活动的重大延误。定期评估交通密度并采取相关操作需要有效的交通管理系统。尽管不同的车辆类型有自己的车道，但交通信号点的通勤等待时间并没有减少。为了在当前系统中解决此问题，建议的方法使用人工智能从信号中收集实时图像。为了有效的交通拥堵管理，此方法使用Yolov8图像处理方法计算交通密度。Yolov8算法以更高的精度检测几辆车辆。智能监控技术通过使用信号转换算法来协调时间分配并减少信号交叉点的交通拥堵来减少车辆的等待时间。因此，我们将付诸实践一个智能流量控制系统，该系统基于使用实时视频处理技术来评估交通密度。索引术语 - 信号切换算法，Yolov8，人工智能和交通灯系统