机译：应用广义自回归条件异方差模型分析和预测可修复系统的现场故障数据
机译：进化神经网络建模预测可修复系统的现场故障数据
机译：使用神经网络和SARIMA模型预测可修复系统的现场故障数据
机译：分析复杂的可修复系统的现场故障数据以进行故障预测
机译：半参数比例强度模型的评估适用于具有多种故障类型的周期性故障数据，以实现可修复系统的可靠性。
机译：在大型管理数据源的链接中利用标识符错误变化
机译：摘要的各个身体部位或器官可被分析以识别在人体内的不同的疾病。指甲分析来识别人体疾病的方法之一。指甲是身体一部分是离心脏最远，因此在最后接受氧气。作为结果，指甲是第一谁表现出人体疾病的症状。指甲可以容易地捕获用于诊断和没有重装或需要使用指甲图像用于疾病诊断，比如在其他测试和扫描过程没有特定的条件。人的指甲提供有关投诉或取决于它们的形状，纹理和色彩在人体内的任何营养失衡有益的信息。在人类中，许多全身性皮肤疾病是可以很容易地通过两个四肢指甲的仔细检查分析。很多指甲病已发现众多潜在系统性疾病的主要症状。在指甲的颜色，质地和形状的变化是许多疾病主要影响指甲的迹象。考虑到所有的指甲的这些性能的系统被提出，用于识别人指甲这样的变化以获得更精确的结果，并毫不费力预测许多疾病用途的数字图像处理（DIP）方法。随着物联网（IOT）的概念，新兴的互联网将生成的报告提供远程，这将帮助用户降低运输工作。由于系统必须处理大量的私人数据，数据的安全性必须得到保证。为了保持数据的机密性，使用Blockchain的概念，它是在数据管理领域的大多数新兴的概念之一。本文包含了数字图像处理的指甲图像，IOT（ThingSpeak云）的使用为数据存储和执行Blockchain的特征提取的执行，以保持固定的系统和盗窃免费。关键词：诠释薄GS（IOT），图像的ERNET PROC essin克，薄型gSpeak，RG乙vavalues，平均数PI XEL vavalues，阵营kchain，哈希密钥。疾病诊断系统：在人类指甲异常
机译：确定现场检查可靠性分析的变化来源
