فایل ورد کامل سیستم نظارت بهداشتی مبتنی بر اینترنت اشیا (IoT) برای سربازان جنگی با استفاده از یادگیری ماشین

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل سیستم نظارت بهداشتی مبتنی بر اینترنت اشیا (IoT) برای سربازان جنگی با استفاده از یادگیری ماشین،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۵ صفحه

در دنیای امروز، جنگ عامل مهمی در امنیت کشور است. یکی از نقش‌های مهم و حیاتی که توسط سربازان ارتش ایفا می‌شود. نگرانی‌های زیادی در مورد امنیت سربازان وجود دارد. بنابراین برای اهداف امنیتی، بسیاری از ابزارها بر روی آن‌ها نصب شده‌اند تا وضعیت سلامتی خود و مکان واقعی زمانی شان را ببینند. سیستم‌های حسگر- زیستی انواع مختلفی از سنسورهای فیزیولوژیکی کوچک، ماژول انتقال و قابلیت‌های پردازش را تشکیل می‌دهند و در نتیجه می‌توانند راه‌حل‌های ساده و کم‌ هزینه برای نظارت بر سلامت را تسهیل کنند. این مقاله توانایی ردیابی مکان و نظارت بر سلامت سربازان در زمان واقعی که گم شده‌ و یا در میدان نبرد مجروح شدن را پوشش می‌دهد. به حداقل رساندن زمان، عملیات جستجو و نجات واحد کنترل ارتش کمک می‌کند. این سیستم واحد کنترل ارتش را قادر می‌سازد تا محل را ردیابی کرده و سلامت سربازان را با استفاده از ماژول GPS یا موقعیت یاب و شبکه های بی سیم حسگر بدن (WBASNs)، مانند سنسور دما، سنسور ضربان قلب و غیره پایش کند. داده‌های حاصل از فرستنده و گیرنده GPS به طور بی‌سیم با استفاده از ماژول زیگ بی (ZigBee) در میان سربازان دیگر منتقل خواهند شد. علاوه بر این، زیرساخت شبکه لورا ون (LoRaWAN) پیشنهاد شده ‌است که بین رهبر اسکادران و واحد کنترل در ارتفاع بالا مورد استفاده قرار گیرد، جایی که پوشش شبکه تلفن همراه یا وجود ندارد یا اجازه انتقال داده را نمی‌دهد. داده‌های جمع‌آوری ‌شده بر روی ابر برای تحلیل داده‌های بیشتر و پیش‌بینی‌ها با استفاده از الگوریتم خوشه ‌بندی میانگین – کا (K – means) بارگذاری خواهند شد.

کلمات کلیدی: ZigBee | LoRaWAN | آشکارساز بمب LED | ردیابی GPS | سنسورهای زیست پزشکی | پیمایش | WBASNs | نظارت | تجزیه و تحلیل داده ها

عنوان انگلیسی:

IoT-based Healthcare Monitoring System for War Soldiers using Machine Learning

~~en~~ writers :

Vergin Raja Sarobin

In today’s world, warfare is an important factor in any nation’s security. One of the important and vital roles is played by the army
soldiers. There are many concerns regarding the safety of soldiers. So for their security purpose, many instruments are mounted on
them to view their health status as well as their real time location. Bio-sensor systems comprise various types of small physiological
sensors, transmission modules and processing capabilities, and can thus facilitate low-cost wearable unobtrusive solutions for health
monitoring. This paper gives an ability to track the location and monitor health of the soldiers in real time who become lost and
get injured in the battlefield. It helps to minimize the time, search and rescue operation efforts of army control unit. This system
enables to army control unit to track the location and monitor health of soldiers using GPS module and wireless body area sensor
networks (WBASNs), such as temperature sensor, heart beat sensor, etc. The data coming from sensors and GPS receiver will be
transmitted wirelessly using ZigBee module among the fellow soldiers. Furthermore, LoRaWAN network infrastructure has been
proposed to be used between the squadron leader and the control unit in high altitude warzones where cellular network coverage is
either absent or does not allow data transmission. The collected data will be uploaded on the cloud for further data analysis and
predictions using K-Means Clustering algorithm

Keywords: ZigBee | LoRaWAN | IED Bomb Detector | GPS Tracking | Biomedical Sensors | Navigation | WBASNs | Monitoring | Data Analytics

$$en!!