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文摘:糖尿病性视网膜病变是指糖尿病导致视网膜损伤，在患有糖尿病10年或以上的患者中，有高达80%的人会受到影响。在最需要糖尿病视网膜病变检测的领域，往往缺乏所需的专业知识和设备。糖尿病视网膜病变领域的大部分工作都是基于疾病检测或人工提取特征，而本文旨在利用深度学习将疾病自动诊断到不同阶段。本文介绍了GPU加速深度卷积神经网络的设计和实现，以自动诊断高分辨率视网膜图像，从而根据严重程度将疾病分为5个阶段。本文提出的卷积神经网络的单模型精度在二次加权kappa度量上为0.386，三个类似模型的集成结果为0.3996。

文摘:开发一种识别和分类受污染植物不同病害的自动化系统是精准农业的一个新兴研究领域。betway亚洲疾病的识别是防止农业产量定性和定量损失的关键。水稻(Oryza Sative)是印度的重要作物之一，疾病造成的损失严重影响了经济。人工检测这些疾病非常困难，也不准确。这就产生了对图像处理技术的需求，这种技术将有助于准确和及时地检测疾病，并克服人类视觉的限制。本文提出了一种水稻病害诊断与分类的新技术。对水稻白叶枯病、稻瘟病、稻瘟病和稻瘟病四种病害进行了鉴定和分类。通过开发一种算法，可以提取出叶子的形状、病变部分的颜色等不同特征。利用最小距离分类器(MDC)和k-最近邻分类器(k-NN)对疾病进行分类。利用4种病害的115张水稻叶片图像对该方法的性能进行了评估，其中70%的图像数据用于训练分类器，30%的图像数据用于测试。 Classification accuracy has been calculated for each disease using both classifiers. The overall accuracy achieved by using k-NN and MDC is 87.02 percent and 89.23 percent respectively.

文摘:物联网(IoT)是一项允许用户随时随地与任何人连接的最新技术。本文研究了物联网的各种医疗服务，如环境辅助生活(AAL)、移动医疗互联网、社区医疗、间接急诊医疗和嵌入式网关配置。分析了物联网在血糖水平检测、心电监测、血压监测、轮椅管理、药物管理和康复系统等方面的应用。分析结果表明，物联网在医疗领域的使用提高了生活质量、用户体验、患者结果和实时疾病管理。医疗物联网的引入并非没有安全挑战。因此，本文分析了机密性、身份验证、隐私、访问控制、信任和策略实施等安全威胁。这些威胁的存在会影响物联网的性能，因此，使用高级加密标准(AES)、数据加密标准(DES)和Rivest-Shamir-Adleman (RSA)等加密算法。通过对这些技术的研究，证明RSA算法比AES和DES算法具有更好的安全性。

文摘:本文提出了一种面部表情识别框架，该框架可以实时推断人的情绪状态，从而使计算机能够更智能地与人互动。该方法确定人脸以及面部标志点，从合适的面部区域提取区分特征，并从实时网络摄像头馈送中实时分类表情。通过将检测算法与跟踪算法相结合，提高了系统的运行速度。此外，从活动面部斑块中提取定向梯度直方图(HOG)特征，而不是整个面部，这使得系统对尺度和姿态变化具有鲁棒性。特征向量进一步馈送到支持向量机(SVM)分类器，分类为中性或六个通用表达式。实验结果表明，在扩展的cohen - kanade (CK+)数据集上进行5次交叉验证，准确率为95%。

文摘:随着室内位置估计技术的快速提高和智能手机的普及，室内定位服务越来越具有吸引力。蓝牙低能耗是物联网的最新进展之一，特别适用于运行在互补金属氧化物半导体硬币电池上的超低功耗传感器。蓝牙低能耗是室内定位框架的有效选择，它提供了合理的准确性和最小的工作量安排。基于大多数先进手机都使用蓝牙技术，利用蓝牙低耗能标签的估计策略是最有效和最有前途的估计方法。BLE标签间歇性地传输广告数据包，它包含一个唯一的标识符，一个主值和一个次要值，只有在每个标签上才能标识。当手机收到广告包时，智能手机室内定位应用程序通过打开蓝牙启动扫描，并检测到BLE标签。本文首先测量BLE标签的接收信号强度和发射功率，以定位BLE标签进行室内定位。使用BLE CY8CKIT-042作为BLE标签来排列BLE段。通过RSSI和发射功率等参数来访问智能手机与BLE标签之间的距离确定。