数字化和自动化方面的快速进步导致医疗保健的加速增长，从而产生了新型模型，这些模型正在创造新的渠道，以降低成本。 Metaverse是一项在数字空间中的新兴技术，在医疗保健方面具有巨大的潜力，为患者和医生带来了现实的经验。荟萃分析是多种促成技术的汇合，例如人工智能，虚拟现实，增强现实，医疗设备，机器人技术，量子计算等。通过哪些方向可以探索提供优质医疗保健治疗和服务的新方向。这些技术的合并确保了身临其境，亲密和个性化的患者护理。它还提供自适应智能解决方案，以消除医疗保健提供者和接收器之间的障碍。本文对医疗保健的荟萃分析提供了全面的综述，强调了最新技术的状态，即采用医疗保健元元的能力技术，潜在的应用程序和相关项目。还确定了用于医疗保健应用的元元改编的问题，并强调了合理的解决方案作为未来研究方向的一部分。
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在过去的十年中，水下事物的互联网（IOUT）在环境监测和勘探，国防应用等应用程序中取得了迅速的动力。传统的IOUT系统使用机器学习（ML）方法，这些方法满足了可靠性，效率和及时性的需求。但是，对进行的各种研究的广泛审查突出了IOUT框架中数据隐私和安全性的重要性，这是实现任务关键应用程序中预期结果的主要因素。联邦学习（FL）是一个有安全的，分散的框架，是机器学习的最新发展，它将有助于满足IOUT中常规ML方法所面临的挑战。本文概述了FL在IOUT中的各种应用，其挑战，开放问题并指示未来研究前景的方向。
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