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World File Search System远程监控
远程监控和基于警报的护理
Ferrick AM等。 2023 HRS/EHRA/APHRS/LAHRS专家共识声明有关远程设备诊所的实用管理。 心律。 2023 sep; 20（9）：e92-e144。 doi：10.1016/j.hrthm.2023.03.1525。 EPUB 2023 5月19日。 PMID：37211145。Ferrick AM等。2023 HRS/EHRA/APHRS/LAHRS专家共识声明有关远程设备诊所的实用管理。心律。2023 sep; 20（9）：e92-e144。doi：10.1016/j.hrthm.2023.03.1525。EPUB 2023 5月19日。PMID：37211145。
心力衰竭管理中的远程监控
2.4.4 数据分析................................................................................................................................ 16
防止恶意使用远程监控... - CISA
所有组织都应向 CISA 的 24/7 运营中心报告事件和异常活动，地址为 report@cisa.gov 或 (888) 282-0870。请提供以下与事件相关的信息（如有）：事件的日期、时间和地点；活动类型；受影响人数；活动所用设备类型；提交公司或组织的名称；以及指定联系人。如需满足 NSA 客户要求或一般网络安全咨询，请联系 Cybersecurity_Requests@nsa.gov。州、地方、部落和领土政府实体也可以向 MS-ISAC（SOC@cisecurity.org 或 866-787-4722）报告。本文件标记为 TLP:CLEAR。披露不受限制。当信息具有最小或没有可预见的滥用风险时，信息来源可以使用 TLP:CLEAR，并遵守适用的公开发布规则和程序。根据标准版权规则，TLP:CLEAR 信息可以不受限制地分发。有关交通灯协议的更多信息，请参阅 cisa.gov/tlp/。
远程监控系统的云平台 - Osuva
版权所有 ©2019 Taylor & Francis。这是 Taylor & Francis 于 2019 年 12 月 4 日在《生产规划与控制》上发表的一篇文章的已接受稿件，可在线获取：http://www.tandfonline.com/10.1080/09537287.2019.1631459。
远程监控门禁，防止未经授权的访问
比较 LiftMaster Chamberlain 和 Genie 开门器型号 比较 LiftMaster Chamberlain 和 Genie 开门器型号 了解电机额定功率的差异 评估不同马力水平下的性能 考虑影响开门器寿命的因素 确定特定品牌的兼容配件 选择合适电机尺寸的方法 识别影响能耗的特征 减少开门器组件压力的方法 回顾常见的控制面板功能 了解气候对电机效率的影响 分析不同开门器类型之间的噪音水平 保持最佳电机性能的策略
基于IOT的智能网格，以远程监控和控制可再生能源
智能电网是一项技术，可以使电网控制，自动化并管理不断增长的电力需求，从而使公用事业与客户之间的双向通信。智能电网可提高功率质量，提供有效的传输，设备故障或发生停机并减少峰值需求时更快的重新路由。智能电网的一个基本特征是通过使用信息和通信技术来提高电力的效率，经济性和可持续性。智能网格是一个庞大的系统，它利用了及其应用程序的各种通信和网络技术，其中包括有线和无线通信。“事物网络”是指事物的一般思想，尤其是日常对象，这些对象是可以通过Internet读取，可识别，可被定位，可寻址和/或可控制的，无论通信手段如何（无论是通过RFID，无线LAN，广阔的区域网络还是其他方式）。
自动除颤器对心脏患者的远程监控-IJRPR
广泛采用电动汽车（EV）取决于可靠有效的电池管理系统的开发。一个关键的挑战在于确保整个车辆寿命中的电池健康，安全性和最佳性能。传统方法通常依赖于预定的维护或发生故障后的反应措施。本文介绍了一种新颖的方法 - 一种AI驱动的机器学习（ML）框架 - 用于主动电动电动电动电池健康管理。我们建议的系统解决了三个关键方面：实时故障检测，持续的健康监测以及剩余的使用寿命（RUL）锂离子电池的预测。该框架利用电池管理系统（BMS）的丰富数据流，包括电压，电流，温度和细胞健康参数。通过采用高级ML算法，系统可以实时分析此数据，以识别偏离正常工作模式的异常。这可以尽早发现潜在的电池故障，以防止安全危害和性能退化。此外，本文探讨了回归或深度学习技术在RUL预测中的应用。这允许主动维护计划，优化资源分配以及由于意外的电池故障而最大程度地减少停机时间。该框架不断学习和适应累积数据的能力可确保准确性和可靠性的持续提高。本文提出了对电动汽车中智能电池管理的重大进步。我们将深入研究拟议的ML框架，详细介绍其功能，以进行故障检测，健康监测和RUL预测。将提出实验结果和性能指标，以验证我们方法的有效性。最后，我们将讨论该AI驱动系统对EV电池健康管理未来的潜在影响及其对更可靠和可持续的运输环境的贡献。除了对单个车主的直接利益外，该AI驱动的电池管理系统的广泛实施还具有对更广泛的社会和环境影响的巨大希望。通过提高电动汽车电池的寿命和效率，该技术可以显着降低与电池制造和处置相关的环境足迹。通过主动维护延长锂离子电池的寿命不仅可以保存宝贵的资源，还可以减轻电池生产的环境影响，这涉及有限的原材料和能源密集型制造工艺。
人工智能远程监控和运营支持系统 MaiDAS ® 助力垃圾焚烧发电厂可持续发展
三菱重工环境化学工程有限公司 (MHIEC) 开发了 MaiDAS ®，这是用于废物转化能源 (WtE) 工厂的下一代基于 AI 的远程监控和运营支持系统。该系统可实现先进的自动化操作，同时保持工厂运行重要设备的正常运转，并优化蒸发量和废气浓度输出，同时消除与个别操作员相关的可变因素的影响。使用该系统可以实时预测低热值 (LHV)、废物进料量和燃烧条件等值。由系统控制的先进自动化操作可以大大减少人工干预。主蒸汽流量的稳定性也得到了确认。与该系统一起，已经开发的废物坑混合和进料支持系统的改进被认为可以实现稳定运行和降低成本，同时最大限度地提高 WtE 工厂的可持续性。