Internet of Things ‐ integrated IR‐UWB technology for healthcare applications
Notice bibliographique
Résumé
Summary Recent technology developments have produced small and smart biomedical sensors, which can be worn or implanted in the human body. These biosensors create closed wireless networks named Wireless Body Area Networks (WBAN). The WBAN will continuously observe the physiological state of patients for both diagnosis and prevention. Those include on‐body measurements such as the Electrocardiogram (ECG), Electroencephalogram (EEG), temperature, and blood pressure. Ultra‐Wide‐Band (UWB) is a technology that has received a lot of attention due to several unique features such as secure transmission, low noise, and low energy consumption. Given the fact that the patients' well‐being might be dependent on the accurate realization of such networks, a high level of design and implementation accuracy are maintained throughout the system. In this paper, we proposed an Impulse‐Radio Ultra‐Wideband system, which is composed of static biomedical nodes mounted on a patient's body to collect vital data and send it wirelessly to a central node or subsequent analysis by healthcare professionals. The performance of this network, such as the effect of node location, the number of transmitted symbols, multiuser interference, and intersymbol interference, is evaluated. We also study the physical layer and quality of service of this proposed architecture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».