XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System监测的
基于人工智能的结构健康监测的专利计量分析 Pradnya DESAI 1,*、Sayali SANDBHOR 2,*、Amit Kant KAUSHIK 3、Ajit PATIL 4、Vaishnavi DABIR 5 1 研究学者，土木工程系，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 2 副教授兼土木工程系主任，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 3 助理教授，建筑与建筑环境系，诺森比亚大学纽卡斯尔，英国 4 助理教授兼土木工程系主任，DYPU，印度浦那。 5 美国佐治亚州 Green Cube Consulting LLC 首席顾问 * 通讯作者：sayali.sandbhor@sitpune.edu.in , pradnya.desai.phd2022@sitpune.edu.in
基于人工智能的结构健康监测的专利计量分析 Pradnya DESAI 1,*、Sayali SANDBHOR 2,*、Amit Kant KAUSHIK 3、Ajit PATIL 4、Vaishnavi DABIR 5 1 研究学者，土木工程系，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 2 副教授兼土木工程系主任，共生技术学院，共生国际（同等大学），印度浦那。 3 助理教授，建筑与建筑环境系，诺森比亚大学纽卡斯尔，英国 4 助理教授兼土木工程系主任，DYPU，印度浦那。 5 美国佐治亚州 Green Cube Consulting LLC 首席顾问 * 通讯作者：sayali.sandbhor@sitpune.edu.in , pradnya.desai.phd2022@sitpune.edu.in
用于协作环境中长期心电图监测的物联网设备
具有无线连接的无处不在的心电图 (ECG) 传感将成为传统医院内医疗监测的可靠替代方案。本文介绍了一种使用协作诊断网络上的 IoT 环境的长期 ECG 测量设备原型。我们提出了一个协作愿景，即在设计长期 ECG 监测设备的两个主要路径上开展工作：设计路径和决策路径。设计路径包括传感器设计、模拟前端设计、IoT 设备设计、网关应用程序和云应用程序。决策路径是从获取的 ECG 信号到 IoT 设备级别的软件决策、网关级别和云应用程序级别的软件决策，再到人类所代表的最高级别。我们根据皮肤电极接触阻抗、运动伪影、信号质量和皮肤电极化学相互作用，总结了导电纺织品 (ECT) 作为长期可穿戴 ECG 电极的主要材料的演变和性能。所提出的系统拓扑结构旨在降低协作诊断网络环境中的功耗。
彻底改变人类状态监测的三个平台
• 现有的解决方案主要基于摄像头。驾驶员摄像头的问题包括照明、眼镜、帽子、公交车和卡车的安装角度、没有自检功能以及没有备份冗余。它们会错过睁着眼睛睡觉的驾驶员的关键警报。道路摄像头识别出驾驶员在未打信号灯的情况下变道，但驾驶员可能已经在驾驶时睡着了。摄像头无法识别疲劳的早期迹象，只能识别驾驶员即将睡着时的后期困倦迹象。其他实验技术则存在运动伪影问题。• “驾驶时突发健康紧急情况可能会造成毁灭性的影响，包括对周围交通造成没有警报的后果。”
评估 CMV RNA ELITE MGB 试剂盒对 CMV 感染监测的效果
在征得父母知情同意后，我们从贝加莫 Papa Giovanni XXIII 医院接受肝移植的 6 名儿童（平均年龄 8 岁）身上采集了样本。大约 12 周的时间里，每周分别使用 ELITechGroup CMV DNA ELITe MGB® 试剂盒和 CMV RNA ELITe MGB® 试剂盒监测成对全血和血浆样本中的 CMV DNA 和 RNA（图 1）。检测采用 ELITe InGenius 仪器（ELITechGroup）进行（图 2）。使用 IGRA ELISpot CMV 测试追踪 CMV 特异性 T 细胞免疫，在移植前、移植后 2 周和 4 周进行。总共处理了 72 个全血和血浆样本。使用 MedCalc® 软件分析结果。
植物疾病诊断和监测的进步
植物疾病对全球粮食安全构成了重大威胁，从而造成了巨大的收益率损失和经济影响。早期检测和有效监测对于管理植物疾病至关重要，但是传统的诊断方法，例如视觉检查，血清学测试和分子测定法，敏感性，特异性和可伸缩性方面面临限制。近年来，诊断和监视技术的进步彻底改变了植物健康管理。下一代测序（NGS）可实现全面的病原体分析，而基于CRISPR的诊断可快速而高度具体的检测。同样，生物传感器和便携式设备提供现场诊断，机器学习和AI应用程序增强了对复杂数据集的分析，从而支持自动化疾病识别和预测性建模。同时，通过遥感技术（包括卫星和无人驾驶汽车（UAV））进行疾病监测的进步，实现了对农作物健康的大规模，实时监测，检测疾病暴发并促进目标干预措施。将这些不同的技术整合到多平台系统中，为植物疾病管理提供了一种整体方法，结合了分子诊断，环境监测和数字平台，以支持数据驱动的决策。仍然存在一些挑战，包括高成本，技术复杂性以及对标准化数据集成的需求。解决这些障碍对于确保这些技术在各种农业系统中，尤其是在资源有限的环境中都可以访问且有效。1。未来的研究应着重于提高这些工具的鲁棒性，可负担性和可扩展性，同时促进跨学科的合作。关键词：植物疾病；诊断； crispr;遥感;生物传感器。引言1.1植物疾病管理
临床医生报告的实施持续血糖监测的障碍和需求
尽管美国大多数成年糖尿病患者都会咨询初级保健医生来管理他们的糖尿病，但在初级保健环境中，CGM 处方仍然有限。13,14 尽管初级保健中的 CGM 处方正在加速发展，但这与内分泌科的患者情况略有不同。15 我们需要了解初级保健所面临的具体问题，而不是将内分泌科的经验推断到初级保健中。初级保健中使用 CGM 的障碍包括临床医生对 CGM 技术知识不足、保险覆盖不足、缺乏糖尿病资源（如糖尿病护理和教育专家 (DCES) 16 及其他了解糖尿病和相关设备的临床工作人员），17,18 以及繁琐的事先授权流程。19 来自初级保健以外的证据描述了其他挑战。费用可能会让患者难以承受，具体取决于保险。 20,21 与许多新疗法的引入一样，学习和实施 CGM 需要时间和精力，由于优先事项的相互冲突，许多医生无法腾出时间和精力。20,22 尽管存在报告数据的标准化格式，但由于缺乏广泛、标准的数据解释方法，将 CGM 纳入实践也很有挑战性。22 许多初级保健医生和其他医生、DCES 以及其他医疗团队成员需要接受更多关于 CGM 的教育。20 关于障碍和培训需求的具体细节对于为初级保健实践提供策略是必要的，以使 CGM 的使用成为糖尿病护理的一部分。在这项研究中，我们研究了初级保健临床医生对障碍的看法，以及支持在初级保健中使用 CGM 所需的资源。
一种基于行为监测的新型信任模型，用于增强
由于虚拟数据泛滥，物联网（IoT）处于最近不稳定的状态。相信，物联网和云计算达到了最大阈值，并在此之后加载数据只会使其性能恶化。因此，已经引入了边缘计算来减轻物联网的处理负担。为了满足边缘计算的安全要求，我们打算将区块链的方法与边缘计算一起使用，以获得更好的解决方案。因此，本文提出了基于人工神经网络和信任估计的新型区块链模型的引入，称为行为监测信任估计模型。性能指标，例如准确性，精度，召回和F-量表是在正常条件下和注射诸如虚假数据注入，引导攻击和捕获节点之类的攻击下计算的。将提出的行为监控信任分类模型与天真贝叶斯，K-Nearest邻居，自动编码器，随机森林和支持向量机等现有分类器进行了比较，并发现性能提高。还计算出拟议模型的其他评估参数，例如执行时间，加密时间，存储成本，计算费用，能源效率和数据包下降的可能性，并与现有的比特币，以太坊，HyperLeDger，直接和不变的信任模型以及相互信任的基于基于基于基于的区块链链链模型相比。所提出的模型的准确度为95％，精度得分为90％，召回分数为94％，F量表的F量为94％，表明表现出色。
环境 DNA 作为生物多样性监测的补充工具：一种研究鲸类分布和摄食生态的多技术和多营养方法
1 CIIMAR – 葡萄牙马托西纽什波尔图大学海洋与环境研究跨学科中心，2 葡萄牙阿威罗大学 UA 生物系，圣地亚哥大学里约分校，阿威罗，3 葡萄牙波尔图大学科学学院 FCUP 生物系，4 葡萄牙维拉雷亚尔特拉奥斯蒙特斯和上杜罗大学 (UTAD) 农业环境与生物科学研究与技术中心 CITAB 生物与环境系，5 西班牙国家研究委员会维哥蓬特韦德拉海洋研究所 IIM-CSIC，6 葡萄牙阿威罗大学 CESAM 环境与海洋研究中心，7 西班牙尼格拉海洋哺乳动物研究协调员 CEMMA，8 西班牙国家研究委员会海洋学系，西班牙维哥蓬特韦德拉
心律不齐右心室心肌病患者的心脏123IODO-METAIODOBENZYLGUANIDINE SPECT/CT的定量评估：疾病监测的新见解
1核医学系，路德维希 - 马克西米利人 - 慕尼黑，德国81377，2 medizinische klinik und poliklinik I，Klinikum der Universita usiverta mu nchen，Ludwig-Maximilians-universita Research), Partner Site Munich Heart Alliance, Munich, Germany 4 German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Munich, Germany 5 Munich Cluster for Systems Neurology (SyNergy), Munich, Germany 6 Institute of Surgical Research at the Walter-Brendel-Center of Experimental Medicine, University Hospital, LMU Munich, Marchioninistrasse 27, D-81377 Munich, Germany 7 Member of the欧洲罕见，低患病率和复杂疾病的欧洲参考网络（Ern Guardt），荷兰8荷兰8跨学院内分泌和心血管疾病网络网络网络建模与临床转移中心（ICONLMU），LMU MUNICH，慕尼黑，慕尼黑，德国，德国，