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人工智能在远程监控数据处理任务中的应用Yu.Yu.格罗莫夫 1，I.N.伊什丘克 1，V.V.罗季奥诺夫 1
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像，并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据，训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题，并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型，引入了 18 类物体，根据人造物体和背景（人为或自然景观）之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行，具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中，发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明，在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习，分类，分割，远程监控，神经网络，遗传算法，背景目标环境，光电系统，热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
远程患者管理：未来是G.R.E.E.N.
腹膜透析（PD）是一种肾脏替代疗法的一种形式，理想的设计旨在在家中以最大的患者独立性和自我结合进行[1，2]。尽管有这些优势，但需要定期进行医院就诊才能控制和验证处方[3]。近年来，远程医疗（TM）TM提供了对家庭疗法的明显支持。实际上，远程患者管理（RPM）和医院总部与患者环境（设备和疗法）之间的远程患者管理（RPM）的应用已允许在家中关注患者，并大大减少他们进入医院的机会。tm插入了一系列工具，可提供临床参数和有用的诊断图像的远程传输，解释和存储，以及医疗团队与患者之间的2路通信。在基于家庭疗法的领域中，PD代表了一个典型的示例，其中一组复杂的设备，技术和定量参数可以是通过计算机网络进行信息更改的基板。在该领域，TM和远程监视技术可以通过预防和早期识别概率来改善护理，从而及时进行干预。这对预后，结果以及最终患者的生活质量有重要反映[4]。与其他慢性疾病（心力衰竭，糖尿病和高血压）一样[5，6]，RPM不仅可以提高护理质量，而且还可以降低直接和间接成本[7-9]，对医疗保健系统有重大益处[10]。与其他慢性疾病（心力衰竭，糖尿病和高血压）一样[5，6]，RPM不仅可以提高护理质量，而且还可以降低直接和间接成本[7-9]，对医疗保健系统有重大益处[10]。几年前的未来代表了今天的现在。现在，用于自动PD（APD）的新型自动循环器与调制解调器连接到基于云的网络，并使患者能够通过TM平台从PD中心（RM-APD）接收和传输数据。rm在APD上使用该平台的患者提供了准确监测治疗的潜在好处，通过监视治疗的关键阶段，早期发现问题或有限的处方依从性，可以证明患者的安全性。此外，带有交互式接口的2向通信系统允许进行快速故障拍摄：医生可以使用远程连接更改处方，从而减少了对PD中心频繁访问的需求[11]。
职位名称：长期 COVID 和 ME/CFS 家庭和社区服务 (HCBS) 导航员 工作地点：远程（最好位于明尼苏达州） 组织：我的
该职位负责为患有长期 COVID、ME/CFS 和相关疾病的个人提供量身定制的以人为本的指导和直接申请协助，帮助他们申请明尼苏达州 MA 提供的家庭和社区服务。导航员的工作包括解释 MA 和长期服务和支持如何帮助患有长期 COVID、ME/CFS 或相关疾病的人。然后，导航员将帮助参与者了解、填写和提交申请 MA 所需的各种申请表和补充文件，这些申请表和补充文件将分阶段进行，以尽量减少参与者的症状恶化。在提交各种申请后，导航员将帮助监控申请状态并根据需要帮助解决申请处理问题，向参与者解释他们目前所处的过程以及接下来会发生什么。如果参与者需要支持，导航员将可以虚拟参加他们的 MNChoices 评估，帮助从长期 COVID、ME/CFS 的角度解释概念，并支持任何评估安排。导航员将远程工作，主要通过电话、电子邮件和视频会议与参与者沟通，时间安排灵活。
混合0D锑卤化物作为高空间分辨率远程热摄影的空气稳定发光体
上个世纪的快速技术进步导致温度传感领域中带来了新的Challenges。准确，遥远，无接触式和实时微观和纳米级的温度映射在细胞成像，微流体和纳米流体以及集成电路设计中的需求巨大，[1-11]中，这些严格的要求需要使用光学方法。这些通常分为三个主要的猫：红外（IR）隆期，IR直接检测和远程光学/荧光热量表。，由于其出色的热分辨率（10-1 K），其中最常见的是IR射量方法，例如在商业设备中发现的方法。然而，要检测到的黑体辐射的长红外波长导致室内温度（RT）对象的固有低空间分辨率为≈10µm，这是由于abbe差异的限制所期望的。对IR光的检测也遭受了由于吸收而缺乏与广泛的光学成分相兼容。[12,13]或者，在可见区域中运行的远程光学方法，例如，通过测量荧光强度或衰减时间，[14]达到了很高的热分辨率，并且可能由于较低的衍射极限而有可能提供较高的空间分辨率，并且在常见媒体（例如水和玻璃）中透明度。[13,15,16]基于强度的量化，由于光散射（样品拓扑，磷光粒子形态等）而容易出现错误。），不均匀的磷光器分布，非态磷光物种形成或批处理变异性等。虽然基于荧光时代的热量成像是继承了许多此类局限性，但其部署通常会因适合特定应用的特定要求的磷剂的可用性而受到阻碍。我们的本文提出的研究涉及在RT周围温度下在温度下进行高空间和热分辨率热图形的新型热液少量探索。在这种情况下，我们发现已知的热燃料载体，即有机染料，聚合物，量子点，稀有掺杂的金属氧化物，[17-25]面临限制，例如材料制造或薄膜沉积，耐用性和健壮性的耐用性和稳健性的耐磨性，或者不适合特定范围的特定方法或常见的特定方法。
ALPINE：利用对比学习改进远程心率估计
心率 (HR) 是人体健康的重要生理指标，可用于检测心血管疾病。传统的 HR 估计方法，例如心电图 (ECG) 和光电容积描记器，需要皮肤接触。由于皮肤接触会增加病毒感染的风险，在正在发生的 COVID-19 大流行中避免使用这些方法。或者，可以使用非接触式 HR 估计技术，即远程光电容积描记器 (rPPG)，其中 HR 是根据人的面部视频估计的。不幸的是，现有的 rPPG 方法在面部变形的情况下表现不佳。最近，用于 rPPG 的深度学习网络激增。然而，这些网络需要大规模标记数据才能更好地泛化。为了缓解这些缺点，我们提出了一种方法 ALPINE，即一种新的 L r P PG 技术，用于使用对比学习来改进远程心率估计。 ALPINE 在训练过程中利用对比学习框架来解决标记数据有限的问题，并在数据样本中引入多样性以实现更好的网络泛化。此外，我们引入了一种新颖的混合损失，包括对比损失、信噪比 (SNR) 损失和数据保真度损失。我们的新颖对比损失最大化了来自不同面部区域的 rPPG 信息之间的相似性，从而最大限度地减少了局部噪声的影响。SNR 损失提高了时间信号的质量，数据保真度损失确保提取正确的 rPPG 信号。我们在公开数据集上进行的大量实验表明，所提出的方法 ALPINE 优于以前众所周知的 rPPG 方法。
如何引用本文：Vasudeva A、Sheikh NA、Sahu S。通过远程医疗和人工智能增强的国际功能、残疾和健康分类用于评估功能性残疾。J Family Med Prim Care 2021；10：3535-9。
建议的工作流程 建议的工作流程是，该人应该在网站上申请证书，该网站将首先确定是否存在基准残疾。智能助手和视频分析将有助于做出这一决定。将设置一个网络摄像头，其中包含预先指定的问题和预先指定的带有说明的协议。提供用于评估残疾的视频指南和说明手册将有助于以足够的信心得出结论，即患者是否有基准残疾。上诉机构将处理任何上诉。如果它确实符合基准残疾的条件，AI 将填写 WHO 的 ICF 核心集以创建功能档案；使用远程医疗来衡量能力和绩效，这可能取决于环境和社会规范
学区远程学习计划模板
2020 年 6 月 24 日，杜西州长发布了 2020-41 号行政命令，在 COVID-19 期间优先考虑儿童和学校，涉及 2020-2021 学年学校重新开放。作为行政命令的一部分，所有公立学校均可提交远程学习计划 (DLP)，以获得在 2020-2021 学年为未获得亚利桑那州批准的在线教学 (AOI) 计划的学生提供远程学习选项的灵活性。学区必须在实施远程学习之前向亚利桑那州教育局 (ADE) 提交 DLP。学区可在向 ADE 提交计划后开始运营其 DLP。特许学校必须使用亚利桑那州特许学校委员会 (ASBCS) 提供的模板，并且必须按照 ASBCS 和每个特许持有人指定的教育项目经理在通讯中指定的方式提交其 DLP。
远程计划2017-2020
a。对远程教会和社区需求进行分析。b。向教会推荐远程目标和策略。c。评估教会计划的远程有效性。d。完成一个新的远程计划，并向教堂提交一份报告。过程：根据教会的章程，远程规划委员会应从2008年开始每4年选举一次。委员会成员应任职不超过18个月。我们的委员会于2016年10月当选，并于2017年1月开始开会。委员会首先评估了教会对我们2012年远程计划的实施。接下来，委员会研究了2016年过渡团队收集的信息。委员会使用这些资源为我们的教会推荐了新的远程计划。如果教会采用，该计划将在任命下一个远程计划委员会的情况下为我们的教会提供目标和策略。
政治主任地点：远程报告：...
Evergreen寻求一名专职政治主管领导该组织的倡导运动，该活动将支持政策制定制定大胆，详细的政策，以使我们的经济脱碳并过渡到100％的清洁能源。主要责任将包括制定和执行倡导活动，与政策团队合作制定并倡导与清洁能源标准，联邦投资以及对联邦气候政策的环境正义方法的优先级排列的政策产品。理想的候选人将拥有成功的倡导运动，对气候政策的努力理解以及在联邦气候政策或政治上工作的5年以上经验，理想情况下，包括Hill经验，有5年以上的经验。职责和任务
ESS的远程动物概念
在93年初船上的多感觉机器人成功地以宇航员以及不同的远程动物地面控制模式在官方模式下成功地工作。这些包括在线远程操作和望远镜程序 - 通过在虚拟环境中展示概念来进行学习的技术。实验成功的关键技术一直是其多种抓地力技术，本地（共享的自治）反馈控制概念以及远程自动型地面站中强大的延迟3D形图模拟（预测性模拟）。由于这些概念不再只是想法或效率，而是证明了它们在真实空间中的效率，因此知道如何将其应用于即将到来的太空机器人任务。本文重点介绍了远程动物以及3D图形仿真概念，结合了图像和其他传感器信息，以执行提出的望远镜编程方法。将通过概述实验性维修卫星（ESS）环境来描述原型卫星修复任务的场景，包括捕获和码头的策略。