3、医疗物联网(IoMT)简介及其在智能医疗系统中的应用

医疗物联网(IoMT)简介及其在智能医疗系统中的应用

1. 物联网简介

物联网(IoT)的概念于1999年由凯文·阿什顿(Kevin Ashton)提出,当时他在演讲中使用了“物联网”这个术语,并描述了如何借助射频识别(RFID)标签,利用物联网技术管理供应链。物联网,简单来说,就是让设备能够连接到互联网。通过对设备进行一些改造,添加相应的附件,使其具备联网能力,从而实现远程控制。

例如,当我们外出度假忘记关闭家中电器时,如果这些电器具备远程控制功能,我们就可以轻松地将它们关闭,不仅能节省能源,还能降低因电器过热引发危险的风险。再比如,外面天气寒冷,下班回家后需要洗澡,若家中安装了智能热水器,我们可以在下班途中远程开启并设置好水温,到家时就能直接使用热水。

这些能够根据所提供信息执行任务的设备被称为智能设备。物联网设备通常配备智能传感器,并通过电路连接。传感器从环境中收集数据,然后通过网络将数据传输到云端。这样,我们就赋予了这些设备智能,使其能够根据指令自主执行操作。只要设备与网络建立连接,我们就可以在任何地方对其进行控制。

在未来10 - 15年,将日常生活与虚拟设备集成将不再是令人惊讶的事情。随着就业人数的增加,人们的工作变得更加繁忙,像关闭灯光、设置提醒、安排会议、叫出租车等小任务变得繁琐。而物联网设备可以通过简单的点击操作完成这些任务,因此智能家居的概念正逐渐流行起来。可以说,物联网是我们技术发展的下一步。

2. 物联网相关子组件
2.1 嵌入式编程

物联网设备通常是嵌入式设备,可以使用商品化的微型调节器平台(如Arduino)进行原型设计,后期再制作专门的印刷电路板(PCB)。使用这

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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