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World File Search System监测系统
心血管患者的ECG监测系统的设计...
心血管疾病是全球死亡的主要原因和主要原因。研究人员一直在寻求开发新的监测系统，高级识别和诊断技术的早期阶段。这项研究旨在设计和制造一种低成本，无线的心电图患者监测系统，用于心血管疾病诊断。这是使用Arduino，AD8232心率传感器和LabView来实现预处理心脏信号的，以检测心律节奏中的任何异常。此检测系统遵循两个阶段。首先，Arduino用于收集数据并将输入信号传递给LabView。这用于处理和分析ECG信号作为所提出的技术的第二部分。根据Arduino综合开发环境（IDE）中编码的算法研究了对设计电路的心跳分析。AD8232传感器用于测量心脏的电活动（ECG信号）。ECG传感器（AD8232）是一个集成信号调节块，用于患者的ECG记录，通过与患者身体的三个电极和其他生物电势测量应用相关。在这项研究中，通过专门的传感器提出了一种监测患者健康的监测系统，以确定心率，氧气水平和温度。通过触发警报操作的系统是否有任何测量值异常，并向专家医师和患者的近亲与患者的位置发出警报消息。在本研究中鉴定出三种心脏病（冠心病和两种类型的外周动脉疾病），通过将PQRS ECG信号与波浪的标准值进行比较。这项研究中提出的技术有望通过检测心率障碍来帮助医生诊断各种心脏病。在这项研究中，记录了临床试验数据集（心脏病学ECG记录），以确定该技术的临床实用性。
电动汽车电池状况监测系统
Preeti S B 1，Shrikanth Shirkol教授2，Chinmayi Timalapur 3，Darshan H Chabbi 4，Divya M Agadi 5和Sudeeksha S 6 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Electron and Inderion and Communication and Communication and Communication and Semallace and Scommunication and Semalloy and Sumilent，S.印度的卡纳塔克邦3印度卡纳塔克邦Dharwad的SDM工程技术学院电子和通信系4 4号电子和通信系，SDM工程技术技术系，DHARWAD，KARNATAKA，印度卡纳塔克邦，印度，印度5月5日，karnataka。 SDM工程技术学院，印度卡纳塔克邦Dharwad
持续血糖监测系统
2.1. 委员会指出，致残性或问题性低血糖是 1 型糖尿病患者胰岛素治疗的常见急性并发症。致残性低血糖是指频繁或不可预测的低血糖发作，导致患者不断担心再次发作，而问题性低血糖则定义为频繁低血糖、严重低血糖、夜间低血糖和/或低血糖意识受损。低血糖的身体症状包括头痛、头晕、昏迷，甚至在极端情况下导致死亡。研究表明，因害怕低血糖 (FoH) 而引起的焦虑会扰乱日常活动、影响最佳血糖控制并损害生活质量 (QoL)。2.2. 委员会指出，除了每三至六个月进行一次长期 HbA1c 读数外，还建议接受胰岛素治疗的患者通过手指刺破进行频繁的自我血糖监测 (SMBG)，以监测每日波动。 SMBG 只能提供测试时的血糖水平，无法检测
个性化的健康监测系统：整合可穿戴和AI
可穿戴技术和人工智能（AI）的整合已彻底改变了医疗保健，从而实现了先进的个人健康监测系统。本文探讨了可穿戴技术和AI对医疗保健的变革性影响，并强调了综合个人健康监测系统（IPHMS）的发展和理论化。通过整合来自各种可穿戴设备的数据，例如智能手机，Apple Watch和OURA环，IPHMS框架旨在通过实时警报，全面跟踪和个性化的见解来彻底改变个人健康监测。尽管具有潜力，但实际实施仍面临挑战，包括数据隐私，系统互操作性和可伸缩性。医疗保健技术从传统方法到AI增强可穿戴设备的发展强调了对个性化护理的重大进步，需要进一步的研究和创新来解决现有的局限性并充分实现此类综合健康监测系统的好处。
基于物件互联网的健康监测系统的自主轮椅
由于脑瘫，认知障碍和疲劳而导致的复杂残疾和流动性障碍患者[8]。例如，帕金森氏病的患者通常缺乏因感知障碍而操纵EPW的认知和身体技能。对65位临床医生的一项研究报告说，由于感觉障碍，流动性受损或认知缺陷，其患者中有10％至40％无法配备EPW。这些障碍使得用当前的控制功能安全操作轮椅非常困难[9]。因此，那些不能独立和安全地操纵EPW的人必须坐在手动轮椅上，并由照料者推动。为了解决这些问题，学者改善了三个主要领域的EPW设计：辅助技术力学，物理接口和用户和轮椅之间的功率共享控制[10] [11]。
胰岛素输送设备和连续的葡萄糖监测系统
治疗的医师或初级保健提供者必须服从适用的Emblemhealth或Connecticare（以下简称“共同称为“ Emblemhealth”），这是该成员符合治疗或外科手术程序标准的临床证据。没有此文档和信息，EmblemHealth将无法正确审查请求预先授权或付款后审查。下面表达的临床审查标准反映了EmblemHealth如何确定某些服务或用品是否在医学上是必要的。该临床政策无意旨在提起审查医学主任的判断，也不是向医疗保健提供者裁定如何执业医学。医疗保健提供者应在提供适当的护理方面行使其医疗判断。医疗保健提供者应在提供适当的护理方面行使其医疗判断。象征健康建立了基于当前可用临床信息的综述（包括在同行评审的临床结果研究中的综述，包括临床结果研究已发表的已发表的医学文献，技术的监管状况，基于证据的基于循证的公共卫生和卫生研究机构，循证基于证据的指南和基于证据的指南和领先国家卫生专业人员的立场，领先的国家卫生专业人员的立场，对医生的临床领域的练习，以及其他相关领域以及其他相关的临床方面，以及其他相关方面，以及其他相关领域，以及其他相关领域，以及其他相关领域。EmblemHealth明确保留随着临床信息的变化并欢迎进一步的相关信息来修改这些结论的权利。每个福利计划都定义了涵盖哪些服务。在发布时，所有编码和网站链接都是准确的。在医学上有必要的特定服务或供应的结论不构成EmblemHealth涵盖和/或支付此服务或供应的代表或保证，因为某些计划不包括Emablemhealth认为具有医学上必要的服务或供应的覆盖范围。如果本指南与成员的福利计划之间存在差异，则福利计划将管理。在医疗保险策略中识别设备，测试和程序的选定品牌名称仅供参考，并且不是对其他设备，测试或程序对另一个设备的认可。此外，可以通过国家，联邦政府或Medicare和Medicaid成员的医疗保险和医疗补助服务中心（CMS）的适用法律要求要求承保范围。
比较基于洛拉的废物箱监测系统中知识提取模型的机器学习方法
知识提取模型（KEM）是一个系统，可通过基于IoT的智能废物箱清空调度分类来提取知识。分类是一个困难的问题，需要有效的分类方法。这项研究以KEM系统的形式做出了贡献，以使用机器学习方法的最佳性能排空废物箱的时间表。该研究旨在比较决策树，幼稚的贝叶斯，K-Nearest邻居，支持向量机和多层感知器的形式的机器学习方法的性能，这将在KEM系统中使用。使用具有十个观测值的交叉验证方法对准确性，召回，精度，F-量和ROC曲线进行了。 实验结果表明，决策树最适合准确性，召回，精度和ROC曲线。 相比之下，K-NN方法获得了最高的F量度性能。 可以实现以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。。实验结果表明，决策树最适合准确性，召回，精度和ROC曲线。相比之下，K-NN方法获得了最高的F量度性能。可以实现以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。以从其他基于物联网的系统中创建的数据集中提取知识。
开发用于Pico-Hydro发电厂的基于Arduino的监测系统
摘要。偏远地区人群所面临的问题之一是基础设施无法用于发电的问题。可用的河流可用于产生电能。开发的系统必须便宜，易于操作和可靠。它应该配备监视系统以显示输出。这项研究旨在开发一家冰球电厂及其监测系统，以满足偏远地区的电力需求。电厂由一个小型涡轮机，一个发电机，电池充电器和电池组成，而监视系统由当前传感器，电压传感器，Arduino Nano和显示器组成。该系统在实验室和河流中进行了测试。DC电压传感器，AC电压传感器和DC电流传感器的测试分别产生1.88％，5.24％和1.25％的误差。无负载测试表明，当在696-1363 rpm旋转时，系统的电压为12.77-16.6 VDC和224-245 VAC。加载后，系统会在1332-1564 rpm旋转时生成12-12.8 VDC和225-247 VAC的电压。偏远地区的人们可以使用开发的系统来满足其功率需求。
使用机器学习的植物健康监测系统
本文着重于植物健康监测系统中使用的技术，该技术如今已在农业中采用以使农业变得容易，例如，图像处理方法用于植物性疾病检测。手动监测植物疾病是一项艰巨的任务。手动植物疾病监测系统需要额外的处理时间和植物性疾病知识。因此，需要一种识别快速，自动化和准确的植物疾病的方法。因此，由于它们是快速，自动化和准确的，因此使用图像处理技术来检测，处理和识别植物疾病。可视化是一种鉴定植物疾病的传统方式，但是它在检测与植物相关的疾病方面并不那么有效。因此，我们可以通过采用比某些较旧方法更值得信赖的图像处理技术给出了一个既快速又精确的选择。关键字 - CNN，图像处理，机器学习，植物性疾病，Tensorflow
实施基于Arduino的实时非侵入性血糖监测系统
抽象糖尿病是一种急性代谢疾病，可能会对身体系统造成损害，并导致并发症（如果无法正确管理）。该疾病已被世界卫生组织（WHO）归类为世界上的杀手疾病之一。实施非侵入性近红外监测装置将使诊断和监测高方便的疾病，而不会损害任何身体组织或造成疼痛。本文使用近红外光谱法介绍了基于光学的葡萄糖传感器的开发，以开发非侵入性血糖监测器。使用Arduino微控制器，940NM LED，光电二极管，噪声过滤器，放大器电路和LED显示屏屏幕实现了开发的近红外光谱设备。测量位于传感器内的水中注入的葡萄糖溶液的输出电压实验，并测量光电二极管的校准。十二人被随机选择，并通过测量两次（第一次测量两个小时后进行第二个测量）来监测空腹血糖水平，以获得平均空腹葡萄糖水平。应用线性回归模型，并获得了0.9369的相关系数（R2）。高回归系数表示设备的测量和实际血糖水平之间的相关性很高。这意味着该设备的读数高度预测了真正的葡萄糖浓度。