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社论：移动光学大脑活动监控的进展
大脑成像中的进步显着增强了我们对大脑功能的理解，但是这种进步的大部分源于受控实验室环境中进行的受约束的，单秒的实验。了解动态，复杂和多感觉现实世界中的大脑活动仍处于起步阶段。超出电脑摄影（EEG）（Nann等，2019）的新出现的移动脑成像技术，例如功能性的近红外光谱（FNIRS）（Boas等，2014）或使用光学层析成像（DOT）（DOT）（Dot）（Chitnis et al。例如，人类运动，感知，认知，社会交流和自然主义环境中的互动引起的活动。例如，便携式FNIRS设备已证明有效监测心理工作负载（Her Q.等，2013; Park，2023），并且可以提供实时反馈，例如，在脑部计算机界面（BCI）应用程序的背景下（Soekadar等人（Soekadar等人，2021年））。在教育中，FNIRS已被用来研究注意力（Harrivel等，2013），参与度（Verdiere等，2018）和学习成果（Lamb等人，2022年）在自然环境中的作用，而其在婴儿发展研究中的作用扩大了对多元化群体的感知和认知的了解。此外，Hyperscanning（Hakim等，2023; Scholkmann等，2013）可以同时测量多个个体的大脑活动，从而揭示了社交相互作用期间脑间同步等机制。将FNIR与诸如EEG（von Luhmann等，2017），眼睛追踪（Isbilir等，2019）和全身生理监测（Scholkmann等人，2022年，2022年）等多模式工具整合在一起，可以增强这些洞察力，以培训为毫无疑问，以促进这些洞察力和互动的过程，并在不断的过程中进行了培训。研究主题“移动光学大脑活动监测的进步”强调了便携式FNIR和相关光学技术的变革潜力
与不完美监控的算法勾结-IRIS
在本文中，我们通过分析不完美的监测案来为后一个研究做出了贡献。以前的研究重点是完美监控的情况，因为定价算法通常在市场（例如亚马逊）中使用，那里的每个卖方都可以实时监视竞争对手的价格，并且因为竞争当局强调了这样的市场更容易受到勾结的影响。3然而，理论表明，即使在不完善的监控下，也可能进行勾结，并且算法也越来越多地用于竞争对手的策略不容易观察的市场。一个例子是财务市场，代理商通过隐藏噪音交易者来利用其内部信息。4另一个例子是电力市场。5因此，重要的是研究算法勾结是否可以观察到总成果（例如市场价格）而不是个人行为时。6
通过实时事故监控的预测救援系统利用人工智能
推荐引用建议引用Al Falasi，Humaid Ahmad，“通过实时事故监控杠杆人工智能的预测救援系统”（2024）。论文。罗切斯特技术学院。从
AI和电气系统监控的物联网
澳大利亚，印度，马来西亚和阿曼的杰出教授/兼职教师。他在他的专业领域发表了610多个出版物，并撰写了29多本书。监督了50名研究生的研究生毕业，其中包括39位博士学位。和11个Mengs。目前，正在监督15名研究生研究专业的研究生（VU博士学位，一名Meng的一名Meng学生和EIT的6名Deng学生）正在监督。公共，大学和励志讲师。澳大利亚和海外电力供应行业的顾问。协助大学和高等教育部门的变更管理计划。
记录监控的定期报告...
3.1 Estimated exposure .............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. Post-registration exposure (commercial use) ....................................................................................................................................................................................................................................................................................... 关键临床研究功效的结果..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... RESULTS OF POST CONCERCIALIZATION EFFICIENCY ....................................................................................................................................................... KTE-C19-110/NCT01166009 ............................................................................................................................................... KT-EU-471-0117 ......................................................................... 15 3.3.3. YES020-011 ........................................................................................................163.1 Estimated exposure ..............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Post-registration exposure (commercial use) ....................................................................................................................................................................................................................................................................................... 关键临床研究功效的结果..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... RESULTS OF POST CONCERCIALIZATION EFFICIENCY ....................................................................................................................................................... KTE-C19-110/NCT01166009 ............................................................................................................................................... KT-EU-471-0117 ......................................................................... 15 3.3.3. YES020-011 ........................................................................................................16Post-registration exposure (commercial use) .......................................................................................................................................................................................................................................................................................关键临床研究功效的结果.....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................RESULTS OF POST CONCERCIALIZATION EFFICIENCY ....................................................................................................................................................... KTE-C19-110/NCT01166009 ............................................................................................................................................... KT-EU-471-0117 ......................................................................... 15 3.3.3. YES020-011 ........................................................................................................16RESULTS OF POST CONCERCIALIZATION EFFICIENCY .......................................................................................................................................................KTE-C19-110/NCT01166009 ............................................................................................................................................... KT-EU-471-0117 ......................................................................... 15 3.3.3. YES020-011 ........................................................................................................16KTE-C19-110/NCT01166009 ...............................................................................................................................................KT-EU-471-0117 ......................................................................... 15 3.3.3. YES020-011 ........................................................................................................16KT-EU-471-0117 ......................................................................... 15 3.3.3.YES020-011 ........................................................................................................16
基于现场过程监控的数据分析以评估 DED-LB/M 中的零件质量
在用于金属增材制造的激光束直接能量沉积 (DED-LB/M) 领域，从监测数据和降阶模型实施部件鉴定策略目前还处于较低成熟度。在本文中，提出了一种方法和一套新颖的数据分析工具，旨在联合分析多模态数据：工艺参数、同轴热成像和通过计算机断层扫描获得的零件质量。为了演示所提出的方法，构建了一组具有不同工艺参数（功率、工艺速度）和路径规划策略的不锈钢试样。对数据集进行了探索性数据分析和特征工程：工艺指标、热和几何监测特征与空间分辨缺陷（主要是裂纹）以及从检查阶段获得的整体零件质量相关，为进一步实施现场工艺监控作为工艺优化和鉴定的可靠工具铺平了道路。
进度监控的重要性、挑战和解决方案
该项目（注册号 696 或 796）由 RED：数字馆藏库的研究生院免费开放供您使用。该项目已被 RED：数字馆藏库的授权管理员接受，可纳入学位论文、毕业论文和项目中。如需更多信息，请联系 RED@mnstate.edu。
相互作用且受监控的马约拉纳自旋液体中的结构化体积定律纠缠
受监控的量子电路可以实现前所未有的多体纠缠动态控制。在这里，我们展示了随机的、仅测量的电路，实现了 Kitaev 蜂窝模型的键和斑块耦合的竞争，产生了具有次级 L ln L 液体缩放行为的结构化体积定律纠缠相。这种相互作用的马约拉纳液体在改变相对耦合概率时获得的纠缠相图中占据高度对称的球形参数空间。球体本身是一个临界边界，量子 Lifshitz 缩放将体积定律相与近似面积定律相、颜色代码或环面代码区分开来。一个例外是一组三临界自对偶点，它们表现出有效的 (1 + 1)d 共形缩放，体积定律相和两个面积定律相在此相交。从量子信息的角度来看，我们的结果定义了在存在投影误差和随机综合征测量的情况下颜色代码的误差阈值。
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）。
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。