系统通过火焰传感器采集数据，通过arduino接收火焰预警信号，通过wifi模块把火焰预警信号传回服务器，服务器端通过接口将预警信息发送到手机端APP，手机端APP监测到火焰预警信息立即响铃、震动、亮屏，APP支持持续预警和关闭监听预警。本案例没有借助任何一个第三方的物联网平台，所有程序全部自己搭建，通过这样一个简易的火焰预警系统，把物联网的每一个环节都已打通，形成技术闭环体系，大家如果学会此技术，可以举一反三，做出各种各样的预警系统。

针对传统基于人工遴选传统情感数据分析技术具有样本容量小、人为误差大、操作成本高及时效准确性难以保证的缺点，文中提出了一种基于网络数据挖掘和BP神经网络分类的情感数据分析系统。基于相应的数据处理技术，系统在机器人操作系统（ROS）上使用Kinect深度相机，完成了被检测对象心理数据的采集及预警。与传统人工参与的心理预警方式相比，该系统基于数据挖掘和智能计算技术，具有较高的准确性、实时性及自动化程度。

论文研究-基于GA-ANN的中国金融安全预警系统设计及实证分析.pdf,  国家金融体系的安全运行关系到经济社会的稳定, 建立有效的金融安全预警系统已成为各界十分关注的焦点. 基于现有文献, 在金融安全预警指标体系中补充影子银行相关指标, 以保证高杠杆、高流动性风险的经济参数参与建模, 使得金融安全预警指标体系更加完整; 运用因子分析计算七个金融子系统及整体金融系统安全得分, 基于遗传算法优化的人工神经网络(genetic algorithm-artificial neural network, GA-ANN) 建立中国金融安全预警系统, 观察金融系统运行是否平稳、金融安全得分是否出现剧烈波动或异常值, 以此判断国家金融状况是否安全, 并对2013年我国金融安全状况进行预测. 其中, GA-ANN网络较径向基神经网络、反向传播神经网络和广义回归神经网络, 具有更好的拟合精度. 预测结果显示2013年下半年我国金融系统总体运行安全, 但在影子银行、股市和保险子系统存在一定的不安全因素. 研究成果为政策制定者和广大投资者对国家宏观金融安全预判提供了参考依据.

超偏载设备试试检测预警系统.doc

追尾碰撞是目前我国高速公路各类事故中较多的一类事故，占事故总数的33%左右。诱发的主要原因为：（1）驾驶员精力不集中，致使疏忽大意或措施不当；（2）疲劳驾驶，在高速公路上长时间高速行驶，加之道路景观单一，驾驶员很容易疲劳，导致驾驶员判断能力和操作准确性下降；（3）异常天气，能见度低，行车的安全距离不能保证，同时受到当时路面条件的影响，制动效果难以保障；（4）车辆本身不能满足高速公路行驶的性能需求。

行业标准：JT/T 883—2014《营运车辆行驶危险预警系统技术要求和试验方法》。PDF版

设计并实现了诈骗短信预警系统。介绍了实时流处理技术以及该技术在诈骗短信预警系统中的应用。该系统以旁路监听的方式分流出到达短信中心的短信,并将其置于flume监听文件夹下面,kafka缓存从flume端收集上来的信息,然后 storm 读取这些信息,并对这其进行过滤,统计分组,最后得到诈骗短信名单及可疑短信名单,并对诈骗短信的接收者发送预警信息。

人工智人-家居设计-基于INTEMOR的煤矿瓦斯事故智能预警系统的研究.pdf

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