Internet of Things; Big Data; Hazardous Area; Connected Devices; Sensors; Network; SCADA;
机译:如何识别解决方案的互联网解决方案而没有感觉像个白痴:申请视角
机译:学院,代码和版权:数字网络和技术控制对高等教育中版权和信息传播的影响。芝加哥:ACRL(ACRL图书馆事务出版物,第57号),2005年。201p。 alk。纸,$ 28(ISBN 0
机译:大学,代码和版权:数字网络和技术控制对高等教育中版权和信息传播的影响。芝加哥:ACRL(ACRL图书馆事务出版物,第57号),2005年。201p。 alk。纸,$ 28(ISBN 0838983227)。 LC 2005-8033。
机译:如何在不感到白痴的情况下识别IOT解决方案:一种应用视角:版权材料IEEE,论文编号PCIC-2018-38
机译:“就像用盐缝起来的皮肤一样” 1几乎可以识别出大海:一个没有器官的白痴尸体通过变成(听,说悄悄话)海鬼而受到威胁和诱惑。
机译:基于NB-IOT和IEEE 802.15.4在不同IOT框架中的低功耗应用标准的设备级组合无线网络模型
机译:EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam,S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法,提出了对应于健康人的EEG信号,癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图(EEG)首先被凭经上分解为内在模式功能(IMF)。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数(LLE)和相关尺寸(CD)方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图(Asepileptic患者)(两者都有癫痫发作)。因此,所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图(EEG),仿真态分解(EMD),最大的Lyapunov指数(LLE),相关维度(CD),癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司,孟加拉国工程和技术大学,孟加拉国达卡 - 1000(电子邮件:imamul@eee.buet.ac.bd)pdf cite:s. m. shafiul Alam,s。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar,“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态,”计算机电气工程卷国际杂志。 4,不。 3,pp。326-330,2012,上一篇论文对情绪的看法,使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社(IACSIT Press)
机译:生物技术开辟了高性能材料的新途径,用于改进光伏,电池,非制冷红外探测器,铁电体和光学应用;会议文件与简报图表