eee77的博客

本文全面解析了大数据、机器学习、深度学习、区块链、物联网等多个前沿技术领域的核心概念、关键技术与实际应用。文章详细阐述了各技术的特性、算法、评估指标及工具使用，并通过智能停车、医疗数据管理、情感分析等案例展示了技术融合的协同效应。同时探讨了技术发展带来的社会影响、挑战与未来趋势，提出了技术选择策略和行动建议，旨在为多领域技术的综合应用与创新发展提供系统性参考。

本文提出了一种基于物联网的智能厨房安全系统，旨在减少家庭和商业厨房中的火灾及意外事故。系统通过多种传感器（如烟雾、火焰、气体、PIR和超声波传感器）实时监测厨房环境，利用Arduino Uno作为核心控制器，在检测到异常时自动关闭燃气、启动风扇或喷水灭火，并通过GSM模块发送警报通知。系统支持安卓应用程序远程监控与手动控制，具备断电备用电源功能，成本低至22美元，安装简便，特别关注儿童与宠物的安全，具有广泛的应用前景和社会价值。

本研究聚焦于孟加拉国诺阿卡利地区农村人群的糖尿病前期特征挖掘，填补了以往研究多集中于城市地区的空白。通过收集210份农村个体数据，采用多种机器学习模型和数据平衡技术（如ROS、SMOTE和SMOTE-NC），结合分类器子集评估器（CSE）和包装器子集评估器（WSE）进行特征选择，系统分析了糖尿病前期的显著影响因素。结果显示，血浆葡萄糖（PG）是最显著的预测特征，高密度脂蛋白胆固醇（HDLC）、血清胆固醇（SChol）、血压、肌酐、甘油三酯及体重指数相关参数也具有重要影响。随机森林（RF）在多个评估指标中表现

本文研究了多种生物启发元启发式优化算法在直流微电网中DC-DC升压转换器LQR控制器设计中的应用。通过比较遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、灰狼优化（GWO）、蜻蜓算法（DA）和鲸鱼优化（WO）的性能，分析其在优化LQR权重矩阵Q和R时的效果。结果表明，GWO在优化速度、超调量和稳态误差方面表现最优，执行时间仅5.17秒，超调量为0%，稳态误差低至0.48%。因此，GWO被推荐用于实际功率转换器控制器的快速高效优化。

本文提出了一种基于区块链和物联网的安全医疗数据管理系统，旨在解决电子健康记录在云端存储中的安全与隐私问题。系统利用物联网设备实时收集患者生理数据，通过非对称加密技术将数据存储于云端，并将加密后的云端地址记录在以太坊区块链上，确保数据不可篡改且可追溯。结合智能合约实现医生访问权限的精细化控制，支持远程监测与安全数据共享。该方案在保障高安全性的同时，避免了IPFS等复杂文件系统的使用，降低了燃气成本，具有良好的应用前景。

本文提出了一种新型的无线网络MAC协议——离散音调驱动定向速率控制通信系统（DTD2RC MAC），通过结合多数据通道、定向天线、全向不连续忙音包（BTP）和基于p-持续方法的异步控制机制，有效解决了传统定向MAC协议中的隐藏终端、耳聋问题及增益不对称等挑战。该协议采用两个半双工无线电，在专用控制通道和多个数据通道上实现并发传输，并利用香农-哈特利定理动态调整传输速率，显著提升了网络吞吐量、降低了能耗与延迟。仿真结果表明，DTD2RC MAC在控制开销、端到端延迟和能量效率方面均优于IEEE 802.11、

本文提出了一种面向无线体域网（WBAN）的认知负载自适应媒体访问控制（CALA-MAC）协议，旨在解决高干扰环境下可靠且节能的数据传输问题。该协议结合认知无线电技术，通过动态信道会合、多信道数据传输及网络负载自适应机制，在低、中、高负载情况下优化能源消耗与数据包延迟。相比C-RICER等现有协议，CALA-MAC在低负载时实现95%的吞吐效率，高负载时仍保持90%，显著降低了延迟并提升了网络性能。仿真结果表明，该协议在能源效率、延迟控制和吞吐量方面均优于传统方案，具备应对主用户干扰的鲁棒性，适用于远程健康监

本文提出了一种用于检测孟加拉语文本中网络攻击内容的多级投票模型，包括双级集成模型（DLE）和三级集成模型（TLE）。通过结合多种机器学习算法与特征提取方法（如TF-IDF和BoW），并在包含10220条评论的数据集上进行实验，模型在准确率、F1分数和AUC等指标上表现优异，其中TLE模型使用字符级TF-IDF特征时准确率达到89%，显著优于以往研究。采用10折交叉验证确保模型稳定性，结果表明该集成方法能有效提升分类性能，适用于社交媒体平台、教育机构及政府监管部门对有害信息的自动识别与管控。

本文介绍了一种基于低成本物联网的电力中断监测系统（PIMS），旨在实时监测配电网络中的停电事件并计算关键可靠性指标SAIFI和SAIDI。系统通过Arduino Mega 2560微控制器采集非变电站自动化系统（SAS）环境中断路器的运行状态，利用辅助触点和保护继电器信号区分计划停电与故障跳闸，并通过以太网将数据传输至云端服务器。配套开发的基于网络的仪表板支持实时监控、数据分析与报告生成，助力公用事业公司优化运维决策。试点结果显示该系统数据比人工记录更准确可靠。未来将优化设备架构以支持多断路器接入，并扩展系

本文探讨了大数据可视化的重要性和挑战，分析了主流可视化工具如Tableau、Power BI、D3.js和Jupyter的特点与局限性，并介绍了核密度估计、箱线图、词云、网络图等多种可视化技术。文章还提出了选择工具时需考虑的数据特性、功能需求、易用性与成本等因素，通过流程图和表格直观展示了决策路径。最后展望了实时可视化、AI融合、AR/VR应用及跨平台移动化等未来发展趋势，强调持续学习、实践应用与团队协作的重要性，为应对大数据可视化挑战提供了全面指导。

SeniorsAid是一款专为孟加拉国老年人设计的安卓移动应用程序，旨在通过集成社交与健康功能提升老年人的生活便利性。基于对13名老年人的访谈，应用聚焦大字体、图标化界面、孟加拉语支持、医院查询、服药提醒、紧急求助、视力增强器等核心需求。应用在有效性、效率和用户满意度方面表现出色，评估结果显示其易用性和实用性高。未来计划扩大用户规模并优化功能，以进一步提升用户体验。

本文研究了无线传感器网络中的LEACH、EAMMH和TEEN三种异构路由策略，发现TEEN在能耗、网络寿命和复杂度方面表现优异，但存在簇头选择不合理的问题。同时，针对在线学习系统对学生的影响进行了调查分析，结果显示学生普遍存在视力、头痛、心理焦虑等问题，整体满意度较低。通过相关性与回归分析揭示了满意度与身心影响的负相关关系，并采用多种分类算法预测满意度，其中KNN准确率最高。最后提出了未来改进方向：优化TEEN的簇头选择机制及在线学习环境，以提升系统性能与用户体验。

本文对机会网络中的五种能量感知DTN路由协议（Epidemic、PRoPHET、MaxProp、spray-and-wait和spray-and-focus）进行了性能分析，重点研究了消息传递概率、平均延迟、开销比率和平均剩余能量四个指标随节点数量、仿真时间、TTL和缓冲区大小的变化情况。通过使用ONE模拟器进行仿真，结果表明能量感知spray-and-focus在消息传递概率、延迟和开销方面表现最优，而能量感知MaxProp在节能方面表现最佳。研究为未来高效节能路由协议的设计提供了重要参考。

本文探讨了基于文本的情感检测方法，重点研究了Doc2Vec、Sentence-BERT、fastText等嵌入技术在情感识别中的应用，并提出了一种结合基于关键词方法与Doc2Vec的混合模型——DocDict。通过实验对比多种模型在多个基准数据集上的表现，结果表明DocDict在情感检测准确率上优于传统方法，尤其在上下文理解和特征融合方面表现出色。研究还分析了不同嵌入大小和数据量对模型性能的影响，验证了所提方法的有效性和鲁棒性。

本研究提出了一种基于BERT和LSTM的深度学习方法，用于对COVID-19疫情期间的英文推文进行情感分类。通过在ISEAR数据集上训练和验证，结合停用词处理与LIME模型解释技术，模型3（BERT + LSTM + Dense）在准确率、F1分数和精确率方面均表现出最优性能。研究发现保留停用词有助于提升分类效果，并通过LIME揭示了关键词语对情感预测的影响。对真实推文的分析显示，疫情初期喜悦情绪占主导，随后悲伤、愤怒和厌恶情绪上升，而疫苗接种阶段喜悦情绪再次回升。该方法可应用于公众心理健康监测与政策制定支

本文提出并实现了一个从孟加拉语在线报纸文章中自动提取犯罪地点信息并进行可视化展示的系统。系统结合网络爬虫、基于规则与机器学习的句子分类、命名实体识别（NER）和地理编码技术，能够高效地从Kalerkantho等孟加拉语报纸中抓取犯罪新闻，识别犯罪地点，并通过图形用户界面在地图和条形图中呈现结果。采用逻辑回归、随机森林、线性SVM和SGD四种分类器并通过投票机制提升准确率，实验结果显示系统整体性能良好。此外，系统还构建了SQLite数据库以避免重复处理，并开发了支持多条件过滤的可视化工具，为公共安全决策提供支

本文提出了一种基于Arduino和机器学习的低成本、高效水质检测方法，用于水产养殖中的溶解氧预测。通过结合DS18B20温度传感器和模拟pH传感器采集数据，利用线性回归和K近邻（KNN）算法对水中氧气含量进行建模与预测。实验结果表明，KNN算法在不同k值下的准确率最高达90.22%，优于线性回归的84.3%。根据水质参数分析，鲤鱼为最适宜养殖的鱼类。研究还提供了硬件搭建、数据处理、模型训练及实际应用建议，并展望了未来在数据优化、算法改进和系统集成方面的潜力，旨在推动水产养殖的智能化与可持续发展。

本文介绍了一种基于物联网的太阳能智能路灯及监控系统，结合太阳能供电、超声波传感器和光敏电阻（LDR）实现节能照明与自动化控制。系统通过Arduino微控制器调节LED路灯亮度，并集成迷你IP摄像头实现24小时视频监控，数据可实时上传至云服务器。该方案有效降低电力浪费，提升公共安全，具备良好的应用前景，未来将致力于优化系统性能并推广至更多地区。

本文提出了一种基于密度的在线数据流聚类算法ADROCS，通过自适应衰减和动态半径调整机制，有效处理数据流的无限性、高速性和演变特征。该方法将数据场划分为核区域与壳区域，利用图结构维护微簇连接关系，实现任意形状簇的发现，并支持噪声检测与簇的动态演化。实验表明，ADROCS在可扩展性、簇纯度、准确性和内存效率方面优于现有算法，适用于社交网络、金融监测和物联网等实时数据分析场景。未来研究方向包括参数自动优化、与深度学习融合及分布式架构扩展。

本文研究了基于混合深度学习模型的孟加拉语假新闻检测方法，使用公开的BanFakeNews数据集，构建了四种结合CNN、LSTM和Bi-LSTM的模型，并采用GloVe嵌入进行词向量表示。实验结果表明，CNN + LSTM模型在有类别权重的情况下表现最佳，准确率达97.64%，F1分数为0.63，显著优于其他模型。研究还验证了类别权重在处理数据不平衡问题中的关键作用，并探讨了特征选择对模型性能的影响，为孟加拉语假新闻检测提供了有效解决方案。

本文提出了一种基于以太坊区块链和智能合约的医疗系统，旨在解决传统医疗记录管理系统中存在的数据完整性、隐私性不足、流程延迟和成本高等问题。系统通过将医生、患者、药房和监管机构整合到以太坊网络中，利用智能合约实现处方的安全创建、共享与药品销售记录的更新。采用Merkle树保障数据完整性，支持可验证性和去中心化操作，并通过优化合约设计显著降低执行成本。实验结果表明，该系统在安全性、效率和成本方面优于现有方案，具备在医院生态系统中推广应用的潜力。未来计划集成药品供应链，拓展远程医疗等更多功能。

本博客围绕电商数据降维与孟加拉国年轻社交网络用户在线购买意向展开研究。在数据降维方面，采用主成分分析（PCA）对F-Commerce消费者数据进行降维处理，并结合随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）评估模型性能，结果显示PCA能在保持高方差的前提下有效减少数据维度，且RF在多数情况下优于ANN。在购买意向分析方面，基于1530名大学生的调查数据，运用多元与简单线性回归分析行为态度、信任、声誉、满意度和消费者参与度对购买意向的影响，结果表明所有因素均呈显著正向影响，其中声誉和满意度影响最大，R²达0.72

本文介绍了一种基于物联网的云智能停车系统，旨在解决日益严重的城市停车难题。系统通过地磁跟踪器、NB无线认证等技术实现车辆精准识别与安全管理，并结合安卓应用提供车位查询、预订、支付等便捷服务。文章综述了现有智能停车方案，详细阐述了系统架构、数据流程、安全保障及使用场景，分析了其相较于传统方式的优势，并探讨了数据传输稳定性、设备可靠性与数据安全等技术挑战及其解决方案。最后展望了系统未来在城市交通集成、人工智能应用和无人化停车等方面的发展趋势，展示了智能停车系统在提升出行效率和推动智慧城市建设中的重要作用。