人类活动识别（Har）是一个正在进行的研究主题。它具有医疗支持，体育，健身，社交网络，人机界面，高级护理，娱乐，监控以及列表的应用。传统上，电脑视觉方法用于Har，它具有许多问题，例如保密或隐私，环境因素的影响，流动性，更高的运行成本，闭塞等。最近出现了使用传感器，尤其是惯性传感器的新趋势。使用传感器数据作为传统计算机视觉算法的替代方案存在若干优点。在文献中记录了计算机视觉算法的许多局限，包括利用传感器数据的深度神经网络（DNN）和机器学习（ML）方法的研究。我们使用智能手机的惯性传感器数据检查并分析了人类活动识别的不同机器学习和深度学习方法。为了确定哪种方法最适合此应用。

人们的个人卫生习惯在每日生活方式中照顾身体和健康的状况。保持良好的卫生习惯不仅减少了患疾病的机会，而且还可以降低社区中传播疾病的风险。鉴于目前的大流行，每天的习惯，例如洗手或定期淋浴，在人们中至关重要，尤其是对于单独生活在家里或辅助生活设施中的老年人。本文提出了一个新颖的非侵入性框架，用于使用我们采用机器学习技术的振动传感器监测人卫生。该方法基于地球通传感器，数字化器和实用外壳中具有成本效益的计算机板的组合。监测日常卫生常规可能有助于医疗保健专业人员积极主动，而不是反应性，以识别和控制社区内潜在暴发的传播。实验结果表明，将支持向量机（SVM）用于二元分类，在不同卫生习惯的分类中表现出约95％的有希望的准确性。此外，基于树的分类器（随机福雷斯特和决策树）通过实现最高精度（100％）优于其他模型，这意味着可以使用振动和非侵入性传感器对卫生事件进行分类，以监测卫生活动。

在全球范围内，有实质性的未满足需要有效地诊断各种疾病。不同疾病机制的复杂性和患者人群的潜在症状具有巨大挑战，以发展早期诊断工具和有效治疗。机器学习（ML），人工智能（AI）区域，使研究人员，医师和患者能够解决这些问题的一些问题。基于相关研究，本综述解释了如何使用机器学习（ML）和深度学习（DL）来帮助早期识别许多疾病。首先，使用来自Scopus和Science（WOS）数据库的数据来给予所述出版物的生物计量研究。对1216个出版物的生物计量研究进行了确定，以确定最多产的作者，国家，组织和最引用的文章。此次审查总结了基于机器学习的疾病诊断（MLBDD）的最新趋势和方法，考虑到以下因素：算法，疾病类型，数据类型，应用和评估指标。最后，该文件突出了关键结果，并向未来的未来趋势和机遇提供了解。

来自世界卫生组织的现行指南表明，萨尔科夫-2冠状病毒导致新型冠状病毒疾病（Covid-19），通过呼吸液滴或通过接触传输。当受污染的双手触摸嘴巴，鼻子或眼睛的粘膜时，会发生接触传输。此外，病原体也可以通过受污染的手从一个表面转移到另一个表面，这便于通过间接接触传输。因此，手卫生极为重要，无法防止萨尔库夫-2病毒的传播。此外，手工洗涤和/或手摩擦也破坏了其他病毒和细菌的传播，引起常见的感冒，流感和肺炎，从而降低了整体疾病负担。可穿戴设备（如Smartwatches）的巨大扩散，包括加速，旋转，磁场传感器等，以及人工智能的现代技术，如机器学习和最近深度学习，允许开发准确的应用人类活动的认可和分类，如：步行，攀爬楼梯，跑步，拍手，坐着，睡觉等。在这项工作中，我们评估了基于当前智能手​​表的自动系统的可行性，该智能手表能够识别何时受试者洗涤或摩擦它的手，以监测频率和持续时间的参数，并评估手势的有效性。我们的初步结果显示了分别为深度和标准学习技术的约95％和约94％的分类准确性。

在智能医疗保健中，人类活动识别（Har）被认为是传感器读数的普遍计算中的有效模型。家庭或社区中的环境辅助生活（AAL）有助于人民提供独立的护理和增强的生活质量。然而，许多AAL模型使用包括计算成本和系统复杂性的许多因素来限制。此外，由于其应用，HAR概念具有更多相关性。因此，本文旨在使用深度学习来实现来自智能传感器收集的数据，该数据在UC IRVINE机器学习存储库（UCI）中公开提供。所提出的模型涉及三个过程：（1）数据收集，（b）最佳特征选择，（c）识别。从基准存储库收集的数据最初遵循最佳特征选择，有助于选择最重要的功能。所提出的最佳特征选择是基于一种名为碰撞体优化（CBO）的新的元启发式算法。通过识别精度导出的目标函数用于完成最佳特征选择。这里，被称为经常性神经网络（RNN）的深度学习模型用于活动识别。相关基准数据集的提出模型优于现有的学习方法，与传统模型相比提供高性能。

远程患者监测（RPM）系统的最新进展可以识别各种人类活动，以测量生命体征，包括浅表血管的细微运动。通过解决已知的局限性和挑战（例如预测和分类生命体征和身体运动），将人工智能（AI）应用于该领域的医疗保健领域越来越兴趣，这些局限性和挑战被认为是至关重要的任务。联合学习是一种相对较新的AI技术，旨在通过分散传统的机器学习建模来增强数据隐私。但是，传统的联合学习需要在本地客户和全球服务器上培训相同的建筑模型。由于缺乏本地模型异质性，这限制了全球模型体系结构。为了克服这一点，在本研究中提出了一个新颖的联邦学习体系结构Fedstack，该体系支持结合异构建筑客户端模型。这项工作提供了一个受保护的隐私系统，用于以分散的方法住院的住院患者，并确定最佳传感器位置。提出的体系结构被应用于从10个不同主题的移动健康传感器基准数据集中，以对12个常规活动进行分类。对单个主题数据培训了三个AI模型ANN，CNN和BISTM。联合学习体系结构应用于这些模型，以建立能够表演状态表演的本地和全球模型。本地CNN模型在每个主题数据上都优于ANN和BI-LSTM模型。与同质堆叠相比，我们提出的工作表明，当地模型的异质堆叠表现出更好的性能。这项工作为建立增强的RPM系统奠定了基础，该系统纳入了客户隐私，以帮助对急性心理健康设施中患者进行临床观察，并最终有助于防止意外死亡。

步行是人类陆地运动的最常见模式之一。步行对于人类进行大多数日常活动至关重要。当一个人走路时，其中有一个模式，被称为步态。步态分析用于体育和医疗保健。我们可以以不同的方式分析该步态，例如使用监视摄像机捕获的视频或在实验室环境中的深度图像摄像机。它也可以通过可穿戴传感器识别。例如，加速度计，力传感器，陀螺仪，柔性旋转仪，磁电阻传感​​器，电磁跟踪系统，力传感器和肌电图（EMG）。通过这些传感器进行分析需要实验室条件，否则用户必须佩戴这些传感器。为了检测人的步态作用异常，我们需要分别合并传感器。我们可以在发现后通过异常步态知道自己的健康状况。了解常规的步态与异常步态可能会使用智能可穿戴技术对受试者的健康状况有所了解。因此，在本文中，我们提出了一种通过智能手机传感器分析异常步态的方法。尽管如今，大多数人都使用了智能手机和智能手表等智能设备。因此，我们可以使用这些智能可穿戴设备的传感器来追踪他们的步态。

手写数字识别（HDR）是光学特征识别（OCR）领域中最具挑战性的任务之一。不管语言如何，HDR都存在一些固有的挑战，这主要是由于个人跨个人的写作风格的变化，编写媒介和环境的变化，无法在反复编写任何数字等时保持相同的笔触。除此之外，特定语言数字的结构复杂性可能会导致HDR的模棱两可。多年来，研究人员开发了许多离线和在线HDR管道，其中不同的图像处理技术与传统的机器学习（ML）基于基于的和/或基于深度学习（DL）的体系结构相结合。尽管文献中存在有关HDR的广泛审查研究的证据，例如：英语，阿拉伯语，印度，法尔西，中文等，但几乎没有对孟加拉人HDR（BHDR）的调查，这缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究，而这些调查缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究。挑战，基础识别过程以及可能的未来方向。在本文中，已经分析了孟加拉语手写数字的特征和固有的歧义，以及二十年来最先进的数据集的全面见解和离线BHDR的方法。此外，还详细讨论了一些涉及BHDR的现实应用特定研究。本文还将作为对离线BHDR背后科学感兴趣的研究人员的汇编，煽动了对相关研究的新途径的探索，这可能会进一步导致在不同应用领域对孟加拉语手写数字进行更好的离线认识。

了解人类行为是一项重要的任务，并且在许多领域（例如针对性的广告，健康分析，安全和娱乐等）都有应用。为此，设计活动识别系统（AR）很重要。但是，由于每个人都可以具有不同的行为，因此理解和分析共同模式成为一项艰巨的任务。由于现代世界中的每个人都很容易获得智能手机，因此使用它们来跟踪人类活动变得可能是可能的。在本文中，我们通过构建Android移动应用程序的Android智能手机的加速度计，磁力计和陀螺仪传感器提取了不同的人类活动。使用不同的社交媒体应用程序，例如Facebook，Instagram，WhatsApp和Twitter，我们提取了原始传感器值以及$ 29 $主题的属性及其属性（类标签），例如年龄，性别，左/右/右/双手的应用使用情况。我们从原始信号中提取功能，并使用它们使用不同的机器学习（ML）算法进行分类。使用统计分析，我们显示了不同特征对类标签预测的重要性。最后，我们在数据上使用训练有素的ML模型来从UCI存储库中众所周知的活动识别数据中提取未知功能，该数据突出了使用ML模型的隐私漏洞的潜力。这种安全分析可以帮助研究人员将来采取适当的步骤来保护人类受试者的隐私。

对医疗保健的物联网设备的采用越来越多，使研究人员能够使用这些设备生成的所有数据来构建情报。监测和诊断健康一直是这种设备有益的两个最常见的情况。最初，实现高预测准确性是首要任务，但是重点已逐渐转移到效率和更高的吞吐量上，并以分布式方式处理这些设备的数据已被证明可以帮助实现这两者。由于机器学习领域具有众多最先进的算法，因此确定在不同情况下表现最佳的算法是一个挑战。在本文献综述中，我们探索了由选定研究的作者测试的分布式机器学习算法，并确定了在每个医疗保健方案中达到最佳预测准确性的分布式机器学习算法。虽然没有算法始终执行，但随机森林在一些研究中表现最好。这可能是对IOMT数据协作机器学习的未来研究的好起点。

在这个时代，作为医疗的主要重点，这一时刻已经到来了。尽管令人印象深刻，但已经开发出来检测疾病的多种技术。此时，有一些类型的疾病COVID-19，正常烟，偏头痛，肺病，心脏病，肾脏疾病，糖尿病，胃病，胃病，胃病，骨骼疾病，自闭症是非常常见的疾病。在此分析中，我们根据疾病的症状进行了分析疾病症状的预测。我们研究了一系列症状，并接受了人们的调查以完成任务。已经采用了几种分类算法来训练模型。此外，使用性能评估矩阵来衡量模型的性能。最后，我们发现零件分类器超过了其他分类器。

Network intrusion detection systems (NIDSs) play an important role in computer network security. There are several detection mechanisms where anomaly-based automated detection outperforms others significantly. Amid the sophistication and growing number of attacks, dealing with large amounts of data is a recognized issue in the development of anomaly-based NIDS. However, do current models meet the needs of today's networks in terms of required accuracy and dependability? In this research, we propose a new hybrid model that combines machine learning and deep learning to increase detection rates while securing dependability. Our proposed method ensures efficient pre-processing by combining SMOTE for data balancing and XGBoost for feature selection. We compared our developed method to various machine learning and deep learning algorithms to find a more efficient algorithm to implement in the pipeline. Furthermore, we chose the most effective model for network intrusion based on a set of benchmarked performance analysis criteria. Our method produces excellent results when tested on two datasets, KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, with an accuracy of 99.99% and 100% for KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, respectively, and no overfitting or Type-1 and Type-2 issues.

基于全面的生物识别是一个广泛的研究区域。然而，仅使用部分可见的面，例如在遮盖的人的情况下，是一个具有挑战性的任务。在这项工作中使用深卷积神经网络（CNN）来提取来自遮盖者面部图像的特征。我们发现，第六和第七完全连接的层，FC6和FC7分别在VGG19网络的结构中提供了鲁棒特征，其中这两层包含4096个功能。这项工作的主要目标是测试基于深度学习的自动化计算机系统的能力，不仅要识别人，还要对眼睛微笑等性别，年龄和面部表达的认可。我们的实验结果表明，我们为所有任务获得了高精度。最佳记录的准确度值高达99.95％，用于识别人员，99.9％，年龄识别的99.9％，面部表情（眼睛微笑）认可为80.9％。

2019年12月，一个名为Covid-19的新型病毒导致了迄今为止的巨大因果关系。与新的冠状病毒的战斗在西班牙语流感后令人振奋和恐怖。虽然前线医生和医学研究人员在控制高度典型病毒的传播方面取得了重大进展，但技术也证明了在战斗中的重要性。此外，许多医疗应用中已采用人工智能，以诊断许多疾病，甚至陷入困境的经验丰富的医生。因此，本调查纸探讨了提议的方法，可以提前援助医生和研究人员，廉价的疾病诊断方法。大多数发展中国家难以使用传统方式进行测试，但机器和深度学习可以采用显着的方式。另一方面，对不同类型的医学图像的访问已经激励了研究人员。结果，提出了一种庞大的技术数量。本文首先详细调了人工智能域中传统方法的背景知识。在此之后，我们会收集常用的数据集及其用例日期。此外，我们还显示了采用深入学习的机器学习的研究人员的百分比。因此，我们对这种情况进行了彻底的分析。最后，在研究挑战中，我们详细阐述了Covid-19研究中面临的问题，我们解决了我们的理解，以建立一个明亮健康的环境。

为了产生最大的影响，必须使用基于证据的决策制定公共卫生计划。创建机器学习算法是为了收集，存储，处理和分析数据以提供知识和指导决策。任何监视系统的关键部分是图像分析。截至最近，计算机视觉和机器学习的社区最终对此感到好奇。这项研究使用各种机器学习和图像处理方法来检测和预测疟疾疾病。在我们的研究中，我们发现了深度学习技术作为具有更广泛适用于疟疾检测的智能工具的潜力，通过协助诊断病情，可以使医生受益。我们研究了针对计算机框架和组织的深度学习的共同限制，计算需要准备数据，准备开销，实时执行和解释能力，并发现对这些限制的轴承的未来询问。

人类行动识别是计算机视觉中的重要应用领域。它的主要目的是准确地描述人类的行为及其相互作用，从传感器获得的先前看不见的数据序列中。识别，理解和预测复杂人类行动的能力能够构建许多重要的应用，例如智能监视系统，人力计算机界面，医疗保健，安全和军事应用。近年来，计算机视觉社区特别关注深度学习。本文使用深度学习技术的视频分析概述了当前的动作识别最新识别。我们提出了识别人类行为的最重要的深度学习模型，并分析它们，以提供用于解决人类行动识别问题的深度学习算法的当前进展，以突出其优势和缺点。基于文献中报道的识别精度的定量分析，我们的研究确定了动作识别中最新的深层体系结构，然后为该领域的未来工作提供当前的趋势和开放问题。

胆道是一个管网络，将肝脏与胆囊连接到胆囊，这是一个正下方的器官。胆管是胆汁树中的主要管。胆管的扩张是人体中更多主要问题的关键指标，例如石头和肿瘤，这些问题通常是由胰腺或Vater的乳头状引起的。在许多情况下，胆管扩张的检测对于初学者或未经训练的医务人员来说可能具有挑战性。即使是专业人士也无法用肉眼检测到胆管扩张。这项研究提出了一种基于视觉的独特模型，用于初始诊断。为了从磁共振图像分割胆道树，框架使用了不同的图像处理方法（MRI）。在对图像的感兴趣区域进行了细分后，对其进行了许多计算，以提取10个特征，包括主要轴和次要轴，胆管区域，胆汁树面积，紧凑性和某些纹理特征（对比度，平均值，方差和相关性）。这项研究使用了约旦安曼国王侯赛因医学中心的图像数据库，其中包括200张MRI图像，100例正常病例和100例胆管扩张的患者。提取特征后，使用各种分类器来确定患者的健康状况（正常或扩张）。研究结果表明，提取的特征在曲线下的准确性和面积方面与所有分类器都很好。这项研究的独特之处在于，它使用自动方法从MRI图像中分割胆汁树，并且科学地将检索到的特征与胆道树状态相关联，而文献中从未做过。

第五代（5G）网络和超越设想巨大的东西互联网（物联网）推出，以支持延长现实（XR），增强/虚拟现实（AR / VR），工业自动化，自主驾驶和智能所有带来的破坏性应用一起占用射频（RF）频谱的大规模和多样化的IOT设备。随着频谱嘎嘎和吞吐量挑战，这种大规模的无线设备暴露了前所未有的威胁表面。 RF指纹识别是预约的作为候选技术，可以与加密和零信任安全措施相结合，以确保无线网络中的数据隐私，机密性和完整性。在未来的通信网络中，在这项工作中，在未来的通信网络中的相关性，我们对RF指纹识别方法进行了全面的调查，从传统观点到最近的基于深度学习（DL）的算法。现有的调查大多专注于无线指纹方法的受限制呈现，然而，许多方面仍然是不可能的。然而，在这项工作中，我们通过解决信号智能（SIGINT），应用程序，相关DL算法，RF指纹技术的系统文献综述来缓解这一点，跨越过去二十年的RF指纹技术的系统文献综述，对数据集和潜在研究途径的讨论 - 必须以百科全书的方式阐明读者的必要条件。

心脏病是当今世界的重大挑战之一，以及全球许多死亡的主要原因之一。最近的机器学习（ML）应用程序的进步表明，使用心电图（ECG）和患者数据，在早期阶段检测心脏病是可行的。然而，ECG和患者数据往往是不平衡的，这最终引起了传统ML的挑战，无偏见。多年来，许多研究人员和从业者都公开了几个数据级别和算法级别解决方案。为了提供更广泛的现有文献，本研究采用系统的文献综述（SLR）方法来揭示与心脏病预测中的不平衡数据相关的挑战。在此之前，我们使用从2012年和11月15日至11月15日之间的知名期刊获得的451个参考文献进行了荟萃分析。对于深入的分析，考虑到以下因素，考虑了49个参考文献，考虑到以下因素：心脏病类型，算法，应用程序和解决方案。我们的SLR研究表明，当时当前的方法在处理不平衡数据时遇到各种打开问题/问题，最终阻碍其实际适用性和功能。

在视频中，人类的行为是三维（3D）信号。这些视频研究了人类行为的时空知识。使用3D卷积神经网络（CNN）研究了有希望的能力。 3D CNN尚未在静止照片中为其建立良好的二维（2D）等效物获得高输出。董事会3D卷积记忆和时空融合面部训练难以防止3D CNN完成非凡的评估。在本文中，我们实施了混合深度学习体系结构，该体系结构结合了Stip和3D CNN功能，以有效地增强3D视频的性能。实施后，在每个时空融合圈中进行训练的较详细和更深的图表。训练模型在处理模型的复杂评估后进一步增强了结果。视频分类模型在此实现模型中使用。引入了使用深度学习的多媒体数据分类的智能3D网络协议，以进一步了解人类努力中的时空关联。在实施结果时，著名的数据集（即UCF101）评估了提出的混合技术的性能。结果击败了提出的混合技术，该混合动力技术基本上超过了最初的3D CNN。将结果与文献的最新框架进行比较，以识别UCF101的行动识别，准确度为95％。