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一种用于辅助机器学习的呼吸监测的高灵敏度同轴纳米纤维口罩
摘要 呼吸是机体的重要生理过程，对维持人体健康起着至关重要的作用。基于可穿戴压电纳米纤维的呼吸监测因自供电、高线性、非侵入性和便捷性而受到广泛关注。但传统压电纳米纤维灵敏度有限，机电转换效率低，难以满足医疗和日常呼吸监测要求。这里我们提出了一种具有普遍适用性的高灵敏度压电纳米纤维，其特征是聚偏氟乙烯（PVDF）和碳纳米管（CNT）的同轴复合结构，记为PS-CC。在阐明渗透效应增强机制的基础上，PS-CC表现出优异的传感性能，灵敏度高达3.7 V/N，机电转换响应时间为20 ms。作为概念验证，纳米纤维膜无缝集成到面罩中，有助于准确识别呼吸状态。在一维卷积神经网络（CNN）的帮助下，基于PS-CC的智能口罩可以识别呼吸道和多种呼吸模式，分类准确率高达97.8％。值得注意的是，这项工作为监测呼吸系统疾病提供了有效的策略，并为日常健康监测和临床应用提供了广泛的实用性。
高度敏感的同轴纳米纤维面膜，用于呼吸监测的机器学习
抽象呼吸是身体的关键生理过程，在维持人类健康中起着至关重要的作用。可穿戴压电纳米纤维的呼吸监测引起了极大的关注，因为它的自力力量，高线性，非侵入性和便利性。但是，由于其机电转换效率低，传统压电纳米纤维的敏感性有限，因此很难满足医疗和每日呼吸监测要求。在这里，我们提出了一种普遍适用的，高度敏感的压电纳米纤维，其特征在于聚偏二氟化物（PVDF）和碳纳米管（CNT）的同轴复合结构，该结构称为PS-CC。基于阐明渗透效应的增强机制，PS-CC表现出出色的感应性能，高灵敏度为3.7 V/N，快速响应时间为20 ms，用于机电转换。作为概念验证，纳米纤维的膜无缝整合到面膜中，从而促进了对呼吸状态的准确识别。在一维卷积神经网络（CNN）的协助下，基于PS-CC的智能面具可以识别呼吸道和多种呼吸模式，其分类精度高达97.8％。值得注意的是，这项工作为监测呼吸道疾病提供了有效的策略，并为日常健康监测和临床应用提供了广泛的实用程序。
朝着全球昆虫生物多样性监测的工具包
1 German Centre for Integrative Biodiversity Research Halle-Jena-Leipzig, Puschstrasse 4, Leipzig 04103, Germany 2 Department of Computer Science, Martin-Luther-University Halle-Wittenberg, Von-Seckendorff-Platz 1 06120 Halle, Germany 3 Department of Ecosystem Services, Helmholtz-Centre for Environmental Research - UFZ, Permoserstr.15，莱比锡04318，德国4弗里德里希·席勒大学耶拿大学，生物多样性研究所，多恩伯格·斯特劳斯·斯特劳斯特（DornburgerStraße）159，耶拿（Jena）07743，德国5号，德国5个生物学系，马尔堡大学动物生态学系，马尔堡大学，卡尔·沃尔·弗里斯·弗里斯·弗里斯·弗里斯·弗里斯·斯特拉·斯特拉·斯特拉·斯特拉·斯特拉斯8，马尔伯格35043，c. MøllersEllé8，Aarhus C 8000，丹麦7号北极研究中心，奥勒斯大学，Ole蠕虫Allé1，Aarhus C 8000，丹麦8日生生态学系，瑞典农业科学大学生态学系（SLU），ULLSVäg18b，UllsVäg18b，Uppsala 75651，瑞典语和瑞典语环境，瑞典语和演奏。科学，FI-00014赫尔辛基大学，赫尔辛基，芬兰10科学系，Biometrio.earth，Schoenemann-Str博士。38, Saarbrücken 66123 Deutschland, Germany 11 Swiss Federal Research Institute WSL, Zürcherstrasse 111, Birmensdorf CH-8903, Switzerland 12 Swiss Ornithological Institute, Seerose 1, Sempach 6204, Switzerland 13 Institute for Biodiversity and Ecosystem Dynamics, Sciencepark 904, Amsterdam 1098 XH，荷兰14环境系统科学系，苏黎世，苏黎世，Universitätstrasse16苏黎世8092，瑞士
联邦卷积神经网络用于创伤性脑损伤的预测分析：分散健康监测的进步
摘要 - 创伤性脑损伤（TBI）是一个重大的全球健康问题，通常会导致长期残疾和认知障碍。对TBI的准确及时诊断对于有效的治疗和管理至关重要。在本文中，我们提出了一个新型联邦卷积神经网络（FEDCNN）框架，用于在分散的健康监测中对TBI进行预测分析。该框架在Python中实现，利用了三个不同的数据集：CQ500，RSNA和中心-TBI，每个数据集都包含与TBI相关的带注释的脑CT图像。该方法包括数据预处理，使用灰度级别共发生矩阵（GLCM）的特征提取，采用蚱hopper优化算法（GOA）的特征选择以及使用FEDCNN进行分类。与现有方法（例如Dann，RF和DT和LSTM）相比，我们的方法的精度为99.2％，超过1.6％。FEDCNN框架提供了分散的隐私性 - 在各个网络之间保存培训，同时与中央服务器共享模型参数，从而确保健康监控中的数据隐私和分散化。评估指标在内，包括准确性，精度，召回和F1得分表明了我们方法在准确分类与TBI相关的正常和异常脑CT图像方面的有效性。ROC分析进一步验证了FedCNN框架的判别能力，强调了其作为TBI诊断的先进工具的潜力。我们的研究通过为TBI管理提供了可靠，有效的方法，为分散的健康监测领域做出了贡献，从而在患者护理和医疗保健管理方面提供了重大进步。未来的研究可以探索扩展FedCNN框架以结合其他模式和数据集，并集成先进的深度学习体系结构和优化算法，以进一步提高医疗保健应用程序中的性能和可扩展性。
探索参与者在墨西哥东南部的生态系统服务计划付款中参与生物多样性监测的当地观念和驱动力
生态系统服务（PES）的抽象付款是广泛应用的基于激励的工具，其目标越来越多，包括生物多样性保护。然而，了解如何最好地评估和监测计划的生物多样性成果存在差距。我们检查了与生物多样性监测有关的观念和驱动力的看法，并通过在墨西哥Selva Lacandona的7个社区中的PES参与者之间进行调查。我们在调查参与者之间进行了研讨会，包括培训和部署用于监视生物多样性和土地覆盖的工具，包括视觉横切，摄像头陷阱，声学记录器和森林盖卫星图像。我们在每个社区进行了工作前和后工作坊调查，以评估受访者接触生物多样性监测培训和相关领域活动后的看法的变化。我们还审查了有关参与性环境管理和监测方法的现有研究。在我们的调查和讲习班中，在研究区域中有四分之一的PES参与者。大多数人表示有兴趣从事与生物多样性监测的程序方面有关的各种活动（例如计划，领域数据收集，结果传播），并确认将生物多样性监控引入PES（例如，知识和能力构建，改善的NAT-URAL资源管理和更大的保护和更大的支持）。家庭对PES的经济依赖与参与监测的意愿呈正相关。技术专业知识，时间和货币限制是威慑。受访者最感兴趣的是监测哺乳动物，鸟类和植物，并使用视觉样本，相机陷阱和森林覆盖卫星图像。通过向受访者提供与森林砍伐和物种的丰富性和多样性有关的新见解，从而向监测监测增强的对监测的增强兴趣。受访者确定了应用不同监控工具的关键优势和缺点，这表明同时部署多个工具可以增加本地参与度并产生综合范围和数据。总体而言，我们的发现支持将参与性生物多样性监测纳入PE的相关性和实用性。
微控制器基于健康状况监测的电动汽车电池交换
摘要 - 在当今世界上，电气车受到范围，长时间充电时间和电力故障的因素的限制。电动车辆中电动车辆的主要缺点用于电动机的电源。我们借助于在这里交换电池来克服这个问题，我们使用了两个电池。因此，要更改此问题，我们使用的是使用原型模型的电池交换方法。电池1已经充电，电池2正在以车辆的运行速度充电。我们在车轮中使用发电机。如果电池1排放排放，则将自动交换电池1到电池2的电池电量。也将使用发电机充电电源电池。发电机是将机械能转换为电能的。也可以在此处使用放置在驾驶员安全带中的心跳传感器来监视驾驶员的健康。如果驾驶员心率有任何异常，则传感器将信号发送给微控制器，该信号会将消息发送给有关人员。
对接受非密集型疗法治疗的2型糖尿病患者连续葡萄糖监测的覆盖范围：一种基于证据的决策方法
众多研究表明，用强化胰岛素治疗的Indi-DiDuals中连续葡萄糖监测（CGM）的临床益处（CGM）的临床受益。基于这些证据，CGM现在是这些糖尿病人群中个人的护理标准，并由商业和公共保险公司广泛覆盖。此外，美国糖尿病协会和美国临床内分泌学协会的最新临床指南现在认可CGM在接受非密集型胰岛素治疗治疗的个体中使用。，尽管越来越多的证据支持CGM使用用于接受较少胰岛素治疗或非胰岛素药物治疗的个体，但保险覆盖范围是有限或不存在的。此叙述性评论报告了最近的随机，观察和retro-
通过ECG监测的心脏病分类...
过滤以增强信号，并进行疾病鉴定的分类。2。用于过滤ECG数据的常规神经网络Jon Son等人，使用常规网络进行ECG数据过滤国际会议。过滤嘈杂的心电图信号已通过常规神经网络有效完成。通过对嘈杂和清洁的信号进行培训，这些网络具有降级和提高ECG数据质量的能力。熟练的网络能够有效消除人工制品并提高信号质量，从而促进疾病识别。3。ECG中的细分和边缘检测信号Zhang等，《成像与健康信息学杂志》。 分割技术对于获得特定的ECG信号组件（例如P波，T波和QRS复合物）至关重要。 使用边缘检测方法，可以找到分段信号中的边界和特征，从而可以进行更彻底的分析和提取。 心脏是身体的重要器官，心脏病的识别和诊断至关重要ECG中的细分和边缘检测信号Zhang等，《成像与健康信息学杂志》。分割技术对于获得特定的ECG信号组件（例如P波，T波和QRS复合物）至关重要。使用边缘检测方法，可以找到分段信号中的边界和特征，从而可以进行更彻底的分析和提取。心脏是身体的重要器官，心脏病的识别和诊断至关重要
昆虫监测的立体事件相机技术
摘要：为了调查昆虫种群下降的原因，需要一个监测系统，该系统会在很长一段时间内自动记录昆虫活动和其他环境因素。因此，我们使用带有两个事件摄像机的基于传感器的方法。在本文中，我们描述了系统，可以记录的视图量以及用于昆虫检测的数据库。我们还介绍了开发的加工管道的各个步骤，以进行昆虫监测。为提取昆虫轨迹，测试了基于U-NET的分割。为此，使用四种不同的编码类型将50毫秒内的事件转化为帧表示。经过测试的直方图编码以0.897的昆虫分割和0.967的植物运动和噪声部件的F1得分获得了最佳结果。然后将检测到的轨迹转化为4D表示，包括深度，并可视化。