“年度论文奖”包含多项出乎意料的研究，我们在此向两位数学和工程学领域获奖作者表示祝贺，他们的研究主题包括一种新型老年人低能耗跌倒检测以及预警系统以及医疗数据聚类技术。此外，作者Jo Verhaevert博士和A Jaya Mabel Rani博士分享了各自的工作心得，强调了挑战、机遇、对环境可持续性和临床诊断的潜在影响，以及他们对所在领域下一步发展的看法。

Bluetooth-Low-Energy-Based Fall Detection and Warning System for Elderly People in Nursing Homes

基于蓝牙的养老院老人跌倒检测与预警系统

作者：Nick De Raeve、Jo Verhaevert等人 

https://www.hindawi.com/journals/js/2022/9930681/

主编将这篇发表在Journal of Sensors期刊上的研究选为“年度论文奖”获奖论文，理由是这篇论文报告的研究有助于预防老年人跌倒并产生了重大影响。

这篇论文探索了什么？

这篇论文探讨了人口老龄化导致老年人跌倒事故发生率上升的问题，为养老院提供了一种基于蓝牙低能耗（BLE）的新型跌倒检测与预警系统。研究发现包括：

🟢 介绍一种基于BLE的可穿戴式老年人跌倒检测传感器，确保以低能耗实现良好的室内覆盖。

🟢 所提出的算法具有高准确度，满足可靠跌倒检测的设计要求，其性能可与卷积神经网络媲美。

🟢 介绍了一种可穿戴设备，该设备可实现可靠的跌倒检测，不会误发警报，并集成有定位系统，使用标准纽扣电池可自主运行100天。

关于作者

Jo Verhaevert博士是根特大学工程科学与建筑学院的副教授。他发表过80多篇论文，目前从事计算机通信（网络）、算法和通信工程方面的研究。

Q&A

我们向Jo Verhaevert博士询问了有关这篇论文的几个问题。

Q：在撰写这篇论文时，什么让您感到最有趣、最具挑战性或者最振奋人心？

A：我们提出一种适用于养老院的新型跌倒检测与预警系统，它依赖于蓝牙低能耗无线通信。这篇论文侧重于老年人跌倒加速度传感可穿戴设备的硬件设计、实时过滤测量数据的新算法，以及基于人体定向变化确认所检测到的跌倒事件的策略。

Q：在您看来，您所在领域的下一个重大机遇或挑战是什么？

A：生命体征监测。

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Clustering by Hybrid K-Means-Based Rider Sunflower Optimization Algorithm for Medical Data

基于K均值的骑手向日葵优化混合算法的医疗数据聚类

作者：A. Jaya Mabel Rani和A. Pravin

https://www.hindawi.com/journals/afs/2022/7783196/ 

主编将这篇发表在Advances in Fuzzy Systems期刊上的研究选为“年度论文奖”获奖论文，理由是其在研究界颇具重要性和关注度，并有可能随着知名度的提高产生现实影响。

这篇论文探索了什么？

这项研究介绍了一种混合优化技术，该技术是基于K均值的骑手向日葵优化（RSFO）算法，适用于医疗数据聚类。所提出的方法包括通过数据预处理对输入的医疗数据进行清理、采用全熵Tversky指数选择重要特征，以及通过混合RSFO算法进行聚类。 

🟢 所提出的聚类算法通过为心脏病医疗数据生成基于质心的最优聚类解决方案，有效分析了心脏病的风险因素。

🟢 所提出的基于K均值的骑手向日葵优化算法（RSFO）的准确率达到90.0236%，实际性能值得关注。

🟢 这种混合聚类算法结合了骑手优化与向日葵优化技术，具有防止过早收敛等优点。

关于作者

A Jaya Mabel Rani博士是萨维埃塔工程学院计算机科学与工程系的助理教授。她的研究方向包括人工智能、数据挖掘和机器学习。

Q&A

我们向A Jaya Mabel Rani博士询问了有关这篇论文的几个问题。

Q：在撰写这篇论文时，什么让您感到最有趣、最具挑战性或者最振奋人心？

 A：基于混合聚类算法的医疗数据聚类。

Q：在您看来，您所在领域的下一个重大机遇或挑战是什么？

 A：大数据应用。

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