pear55的博客

本文全面探讨了技术领域的多元发展，涵盖大数据、机器学习、区块链、物联网、自然语言处理等多个前沿方向。文章详细介绍了各类技术的核心概念、应用场景及典型工具，并通过流程图展示了智能停车、厨房安全、医疗系统等实际应用架构。同时，深入分析了技术融合趋势、创新方向以及在数据安全、兼容性、人才短缺等方面面临的挑战与应对策略，展望了未来智能生活、可持续发展和社会变革的技术驱动前景。

本文介绍了一种基于物联网的智能厨房安全系统，旨在解决家庭和商业厨房中日益频发的火灾、气体泄漏及儿童或宠物误入等安全隐患。系统采用Arduino Uno为核心控制器，集成PIR传感器、烟雾传感器、火焰传感器、气体传感器等多种传感设备，结合GSM模块实现远程报警通知，并具备自动喷水灭火、关闭燃气、启动排风等应急处理功能。系统支持电池供电与互联网中断下的自主运行，成本低至约22美元，具备高性价比和易安装性。通过安卓应用程序可实现远程监控与手动控制，适用于家庭、餐厅、实验室等多种场景。未来将融合人工智能与大数据提升

本研究聚焦孟加拉国诺阿卡利地区农村人群的糖尿病前期特征挖掘，针对以往研究对农村群体关注不足的问题，收集了210份农村居民的健康数据，经过清理与平衡处理后，采用多种机器学习分类器和特征选择方法（如CSE、WSE）进行分析。通过相关性分析去除高度相关的PG2特征，避免过拟合，并以准确性、F-度量和AUROC评估模型性能。结果表明，随机森林（RF）是最稳定的分类器，血浆葡萄糖（PG）为最显著的预测特征，高密度脂蛋白胆固醇（HDLC）、血清胆固醇（SChol）等也具有重要影响。研究提出了一套系统的糖尿病前期风险评估

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）在优化LQR权重矩阵Q和R时的性能，评估其在收敛速度、稳态误差、超调量和执行时间等方面的表现。结果表明，GWO在优化效率和控制性能上优于其他算法，具有最快执行时间和良好动态响应，推荐用于实际功率转换器控制器优化。文章还分析了各算法特点，提出了算法选择建议，并展望了混合算法、多目标优化及其它控制架构等未来研究方向

本文提出了一种基于区块链与物联网的安全医疗数据管理系统，利用以太坊区块链和非对称加密技术保障电子健康记录的安全性与隐私性。系统通过物联网设备收集患者数据，加密后存储于云端，仅将云地址存入区块链，并通过智能合约实现医生访问控制，支持远程监控与诊疗。该方案在确保高安全性的同时，提升了患者数据自主权和医疗服务可及性，性能优于现有部分系统，具备良好的应用前景。

本文提出了一种离散音调驱动定向速率控制（DTD2RC）通信系统，旨在解决传统定向MAC协议中存在的隐藏终端、耳聋问题及信道利用率低等挑战。该系统采用多数据通道与专用控制通道结合的架构，利用p-持久方法在控制通道中发送不连续全向忙音包（BTP），有效降低能耗和冲突概率。通过开关波束天线实现定向通信，并基于香农-哈特利定理动态调整控制与数据包的传输速率，提升吞吐量并减少能量消耗。性能评估表明，DTD2RC在控制开销、吞吐量、延迟和能效方面均优于DSDMAC、PCDMAC和IEEE 802.11协议，显著提高了无

本文提出了一种认知负载自适应媒体访问控制（CALA-MAC）协议，用于提升无线体域网（WBAN）在不同网络流量负载下的性能。该协议利用认知无线电技术，动态选择未使用的许可频段进行通信，通过信道会合、数据传输、信道重新会合及网络负载调整等阶段，有效降低数据包延迟、提高能量效率和网络吞吐量。相比现有C-RICER MAC协议，CALA-MAC在中高负载条件下表现更优，尤其适用于需要可靠传输生命关键数据的医疗监测场景。

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，采用双层集成模型（DLE）和三层集成模型（TLE），结合多种机器学习算法与特征提取方法（如TF-IDF和BoW），在包含10220条评论的数据集上实现了高达89%的准确率。实验结果表明，该集成模型在准确率、F1分数和AUC等指标上均优于传统单分类器和其他集成方法，尤其在使用字符级TF-IDF特征时表现最佳。研究还通过交叉验证验证了模型的稳定性，并提出了未来向多类别分类拓展和数据多样化的方向。

本文提出了一种基于低成本物联网的电力中断监测系统，用于自动计算电力可靠性关键性能指标SAIFI和SAIDI。系统通过监测非SAS变电站中断路器的辅助触点和继电器输出信号，利用Arduino为核心的物联网设备采集数据，并通过以太网传输至基于网络的电力中断管理系统（PIMS）。该系统实现了实时停电监测、准确指标计算和多维度报告生成，为公用事业公司提供了经济高效的解决方案，支持配电网络管理、客户服务提升和预测性维护。未来将优化架构以支持多断路器集成和SAS变电站数据融合。

本文探讨了大数据的5V特征及其在可视化过程中面临的挑战，如异构性、规模、不一致性与隐私问题。文章综述了主流的大数据可视化工具，包括Tableau、Power BI、D3.js等，分析了它们的特点与局限性，并介绍了核密度估计、箱线图、词云、决策树等多种可视化技术及其适用场景。通过流程图展示了工具选择与技术应用的逻辑路径，最后总结指出当前工具和技术仍有优化空间，未来研究应聚焦于提升可扩展性、交互性与安全性，以充分发挥大数据的潜在价值。

SeniorsAid是一款专为孟加拉国老年人设计的一站式移动应用程序，旨在通过简洁、易用的界面满足他们在健康、社交和自我辅助方面的日常需求。基于对13位老年人的访谈，应用集成了大字体、孟加拉语界面、医院查找、用药提醒、紧急求助信号、视觉增强器、本地活动推荐等关键功能，并在Android平台上开发。评估结果显示，用户在有效性、效率和满意度方面表现良好，证明该应用是支持老年人数字包容的创新工具。未来计划扩展用户规模并增加更多实用功能。

本博客围绕无线传感器网络（WSNs）路由技术与学生在线学习满意度展开研究。在WSN部分，对比了LEACH、EAMMH和TEEN三种分层路由协议，通过MATLAB仿真分析其在网络寿命、能耗、复杂度和吞吐量等方面的表现，发现异构TEEN在节能和稳定性方面更具优势，但存在簇头选择机制不足的问题。在在线学习部分，基于510名学生的调查数据，分析其身体与心理影响及总体满意度，结果显示多数学生存在视力、头痛、抑郁等问题，总体满意度偏低；采用多种分类算法预测满意度，KNN准确率达87.18%。文章进一步探讨了两项研究的共

本文研究了在机会网络中五种能量感知的DTN路由协议（Epidemic、PRoPHET、MaxProp、Spray-and-Wait和Spray-and-Focus）的性能，重点分析了消息传递概率、平均延迟、开销比率和平均剩余能量四个关键指标。通过使用ONE模拟器，在不同节点数量、模拟时间、TTL和缓冲区大小条件下进行仿真，比较了各协议在节能与传输效率之间的权衡。结果表明，能量感知的Spray-and-Focus在传递概率、延迟和开销方面表现优异，而MaxProp在能量保持方面最优。最后提出了未来整合现有协议

本文探讨了利用最新嵌入技术（如Doc2Vec、Sentence-BERT和fastText）进行自然文本情感检测的方法，将情感分为愤怒、幸福、悲伤和恐惧四类，并采用一对多方案实现多类分类。文章提出了一种名为DocDict的混合嵌入方法，结合基于关键字的方法与Doc2Vec的优势，在基准数据集上表现出优于其他方法的性能，F1-微分数达到0.74。实验结果表明，DocDict在上下文模糊或关键字存在的情况下均具有良好的情感识别能力，展示了其在句子嵌入和文本聚类中的应用潜力。

本文提出了一种基于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。研究采用ISEAR数据集训练模型，并通过5折交叉验证评估模型性能，发现结合BERT与LSTM的模型3在准确率、F1值和精确率方面表现最优。特别地，保留停用词有助于提升分类效果，表明其在情感分析中的重要作用。利用LIME方法对模型预测进行解释，增强了模型的可解释性，揭示了关键词语对情感判断的影响。通过对疫情不同时段推文的情感动态分析，发现初期喜悦情绪较高，随后悲伤与愤怒上升，疫苗接种阶段喜悦情绪再次主导。

本文介绍了一个从孟加拉语在线报纸文章中自动提取和可视化犯罪数据的系统。该系统通过网络爬虫收集新闻，利用句子分类器识别包含犯罪位置的句子，结合命名实体识别与地理编码技术提取并定位犯罪地点，最终通过GUI界面在地图和图表中展示结果。实验使用四种机器学习模型进行句子分类，并采用投票机制提升准确率。系统实现了对犯罪趋势的自动化分析，具备实际应用价值，未来将改进数据源多样性、引入深度学习方法并优化新闻去重与位置精度。

本文提出了一种基于传感器与机器学习算法的水产养殖水质监测系统，通过DS18B20温度传感器和pH传感器采集水温与酸碱度数据，结合线性回归和K-近邻（KNN）算法预测水中溶解氧含量，评估不同鱼类的养殖适宜性。实验结果显示，KNN模型在k30时准确率达90.22%，优于线性回归的84.3%。系统适用于鲤鱼等鱼类的养殖环境判断，具备成本低、可长期运行的优势，未来可拓展至多参数监测、智能决策与远程管理，推动水产养殖智能化发展。

本文介绍了一种基于物联网的太阳能智能路灯与监控系统，结合太阳能技术、传感器技术和无线通信技术，实现节能照明与24小时实时监控。系统通过LDR和超声波传感器自动调节LED路灯亮度，利用摄像头采集视频数据并上传至云服务器，支持远程访问与管理。具备调光、备用电源和自动化控制功能，适用于城市道路、小区和工业园区等场景，未来可拓展人工智能分析与多系统融合，具有广阔的应用前景。

本文提出了一种基于自适应衰减和半径的在线数据流聚类算法ADROCS，旨在解决传统聚类方法在处理高速、高维、演化数据流时的局限性。该算法通过动态调整微簇半径和自适应衰减因子，有效提升了聚类质量、内存效率和对数据流演化的响应能力。实验表明，ADROCS在纯度、准确性、可扩展性和处理速度方面优于现有方法，适用于社交网络分析、网络安全监测和金融交易分析等实际场景，具有良好的应用前景和发展潜力。

本文提出并评估了四种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，结合CNN、LSTM和Bi-LSTM架构与GloVe词嵌入技术。针对数据集类别不平衡问题，引入类别权重进行优化。实验结果表明，CNN + LSTM混合模型在准确率、F1分数等指标上表现最佳，显著优于其他模型。研究还对比了使用与不使用类别权重的性能差异，验证了其在提升假新闻识别能力上的有效性。未来工作将探索基于Transformer的模型及新闻元数据的融合分析。

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中存在的数据隐私、完整性不足、中介依赖和非法购药等问题。系统通过将医生、患者、药房和监管机构整合到去中心化的区块链平台，实现处方的安全创建、共享与售出药品清单的实时更新。利用默克尔树和加密机制保障数据完整性与安全性，智能合约自动化执行规则，提升可验证性并降低运营成本。实验与成本对比分析表明，该系统在安全性、功能完整性和经济性方面优于现有方案。未来可拓展至供应链集成与医院生态应用，推动医疗体系向高效、透明和智能化发展。

本博客探讨了电商数据降维与年轻孟加拉国社交网络用户在线购买意向的分析。研究采用主成分分析（PCA）对高维数据进行降维，并比较随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）在不同方差保留下的模型性能，发现RF在多数情况下表现更优。同时，基于问卷调查数据，通过多元与简单线性回归分析揭示了行为态度、信任、声誉、满意度和消费者参与度对在线购买意向的显著正向影响，其中声誉和满意度影响最大。研究为理解消费者行为及优化电商平台营销策略提供了数据支持与理论依据。

本文介绍了一种基于物联网的云端智能停车系统，旨在解决城市停车难问题。系统通过地磁跟踪器和NB无线车辆认证技术实现车辆精准识别，结合雾节点进行本地数据处理，提升响应速度并降低能耗。用户可通过安卓应用程序实时查询、预订车位并完成支付，享受高效便捷的停车服务。文章还分析了系统的架构、实现流程、安全性设计，并与传统及其他智能停车系统进行对比，突出了其在识别精度、数据处理效率、支付便利性和用户体验方面的优势。系统具备良好的可扩展性，未来可融合人工智能与大数据分析，进一步优化城市交通管理。