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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。
使用物联网和LCA进行家庭监控的案例
简介：数字化有望改变我们生产和提供服务的方式 [1]。数字化涵盖了广泛的系统，例如可选择传感设备的物联网 (IoT) 系统和具有数据存储和集成到健康数据生态系统的人工智能系统。虽然该行业正在开发更智能和数字化的解决方案，但人们对此类系统的运行以及产品服务系统 (PSS) 领域的了解较少 [2]。医疗服务领域的数字化，例如提供家庭监控服务，可以解决当今医疗系统中医护人员短缺、预算紧张等挑战。这对于孕妇和新生儿护理尤其重要，因为这个弱势群体的健康和安全应该得到保障。该研究项目包括医院服务领域数字化解决方案的实际操作以及家庭监控解决方案的环境和社会效益评估。
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）。
由大学生物安全委员会监控的高风险生物材料的时间表
风险组3个微生物可能会产生威胁生命的人类或动物疾病，这是实验室工人的重大风险，并且可能很容易从一个人传播到另一个人。如果在社区或环境中传播，它可能会限于中等风险，但通常有有效的预防措施或治疗。风险组3种由澳大利亚/新西兰标准标准为/NZS 2243.3：2010实验室安全 - 微生物安全和遏制。
结构地点可扩展健康和安全监控的节俭心率校正方法
1数学和信息科学学院，华沙技术大学，UL。Koszykowa 75，00-662波兰华沙； krachwal@ibspan.waw.pl（K.R. ）; danastas@ibspan.waw.pl（A.D.）; karolina.bogacka@ibspan.waw.pl（K.B. ）; maria.ganzha@ibspan.waw.pl（M.G.） 2，波兰科学院系统研究所，UL。 Newelska 6，01-447波兰华沙； marcin.paprzycki@ibspan.waw.pl 3中央劳动保护局个人防护设备部 - 北部研究所。 Wierzbowa 48，90-133 Lodz，波兰； mokob@ciop.lodz.pl（M.K. ）; andab@ciop.lodz.pl（A.D.）4复杂系统部，电气和计算机工程学院，Rzeszow技术大学。 POWSTA´NCów Warszawy 12，35-959Rzeszów，波兰； andrzejp@prz.edu.pl（A.P. ）; marekb@prz.edu.pl（M.B.） *信件：piotr.sowinski@ibspan.waw.plKoszykowa 75，00-662波兰华沙； krachwal@ibspan.waw.pl（K.R.）; danastas@ibspan.waw.pl（A.D.）; karolina.bogacka@ibspan.waw.pl（K.B.）; maria.ganzha@ibspan.waw.pl（M.G.）2，波兰科学院系统研究所，UL。 Newelska 6，01-447波兰华沙； marcin.paprzycki@ibspan.waw.pl 3中央劳动保护局个人防护设备部 - 北部研究所。 Wierzbowa 48，90-133 Lodz，波兰； mokob@ciop.lodz.pl（M.K. ）; andab@ciop.lodz.pl（A.D.）4复杂系统部，电气和计算机工程学院，Rzeszow技术大学。 POWSTA´NCów Warszawy 12，35-959Rzeszów，波兰； andrzejp@prz.edu.pl（A.P. ）; marekb@prz.edu.pl（M.B.） *信件：piotr.sowinski@ibspan.waw.pl2，波兰科学院系统研究所，UL。Newelska 6，01-447波兰华沙； marcin.paprzycki@ibspan.waw.pl 3中央劳动保护局个人防护设备部 - 北部研究所。Wierzbowa 48，90-133 Lodz，波兰； mokob@ciop.lodz.pl（M.K.）; andab@ciop.lodz.pl（A.D.）4复杂系统部，电气和计算机工程学院，Rzeszow技术大学。POWSTA´NCów Warszawy 12，35-959Rzeszów，波兰； andrzejp@prz.edu.pl（A.P. ）; marekb@prz.edu.pl（M.B.） *信件：piotr.sowinski@ibspan.waw.plPOWSTA´NCów Warszawy 12，35-959Rzeszów，波兰； andrzejp@prz.edu.pl（A.P.）; marekb@prz.edu.pl（M.B.）*信件：piotr.sowinski@ibspan.waw.pl
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。
用于冷链无线温度监控的 NFC/RFID 传感器标签
摘要。本研究介绍了温度传感器标签的设计和验证，该标签可通过使用 NFC 协议的手机或 HF RFID 阅读器进行查询。它将轻松确保冷链故障和产品完整性。所提出的记录传感器可以放置在包装盒上以测量产品的温度。这允许观察和存储其变化，以保证产品质量并遵守运输过程中的适用规定。由于具有 NFC 的手机，与市场上现有的标签相反，这些记录数据可以轻松获得。标签的设计归结为组件的选择和天线的尺寸。然后使用 C 语言开发了一个用于数据记录和处理的程序。事实上，为了获得位置、速度和成本的三倍增益；对记录的值进行了优化。整体标签尺寸为 5.1x4x1.6 mm 3 ，其操作已通过在真实场景中执行来验证：对袋子内的水瓶进行至少 50 分钟的温度监测。将介绍和讨论此测试的结果。
传统和智能道路状况监控的骑士的高级传感器技术：评论
摘要：创伤后的急性肾脏损伤对患者的康复产生严重影响，因此需要采取综合方法来进行紧急护理和肾脏病。本评论旨在提供对创伤引起的肾病的综合理解，强调了病理生理学洞察，诊断技术和战略干预的最新进步。我们的主要发现强调了生物标志物的作用，例如中性粒细胞明胶酶相关的脂肪蛋白和肝脂肪酸结合蛋白，以及成像技术，例如在AKI早期检测中，例如对比增强超声。预防策略，包括侵略性液体复苏，避免肾毒性剂和血液动力学优化，对于缓解AKI进展至关重要。将这些方法整合到创伤护理框架中旨在增强患者的结果，并为未来的研究和临床改进奠定基础。
通过可穿戴技术监控的远程心率变异性生物反馈：开放标签的预期可行性研究
1 1美国纽约州西奈山伊坎医学院的胃肠病学部，纽约州纽约州，美国2 Windreich人工智能和人类健康部，纽约州西奈山的伊卡恩医学院，纽约，纽约州纽约山，美国纽约州纽约州山上的数字医学，伊卡尼山，纽约州山山，伊卡尼山，伊卡尼山，伊卡尼山。工程与成像研究所，美国纽约州西奈山医学院8美国纽约州西奈山的伊坎医学院查尔斯·布朗夫曼个性化医学研究所，美国纽约州，美国9号诊断，分子和介入放射学系，纽约州西奈山的伊坎医学院1美国纽约州西奈山伊坎医学院的胃肠病学部，纽约州纽约州，美国2 Windreich人工智能和人类健康部，纽约州西奈山的伊卡恩医学院，纽约，纽约州纽约山，美国纽约州纽约州山上的数字医学，伊卡尼山，纽约州山山，伊卡尼山，伊卡尼山，伊卡尼山。工程与成像研究所，美国纽约州西奈山医学院8美国纽约州西奈山的伊坎医学院查尔斯·布朗夫曼个性化医学研究所，美国纽约州，美国9号诊断，分子和介入放射学系，纽约州西奈山的伊坎医学院
用于金属增材制造过程监控的激光生成宽带瑞利波形演变
摘要：本研究提出，激光脉冲可以产生有限振幅瑞利波，用于增材制造过程中的工艺监控。非接触式工艺监控使用脉冲激光产生瑞利波，并使用自适应激光干涉仪接收它们。文献中的实验和模型表明，有限振幅波形会随着传播距离而演变，甚至会在平面粒子速度波形中形成冲击波。非线性波形演变表明材料非线性，它对材料微观结构敏感，进而影响强度和断裂性能。测量是在定向能量沉积增材制造室内对平面 Ti-6Al-4V 和 IN-718 沉积物进行的。通过检测平面外粒子位移波形，还可以获得平面位移和速度波形。波形演变可以表征为 (i) 通过在不同点接收一个源振幅，或 (ii) 通过应用不同的源振幅在一个点接收。提供了针对有意调整的关键工艺参数的样本结果：激光功率、扫描速度和舱口间距。