No abstract

No abstract

Advancements in Healthcare Internet of Things (H-IoT) systems have created new opportunities and solutions for healthcare services. Through a comprehensive review, Kumar et al. provide insights about secured data accession by employing cryptographic platforms, such as H-IoT in big data, H-IoT in blockchain, H-IoT in machine learning and deep learning, H-IoT in edge computing, and H-IoT in software-defined networks, so that prospective researchers and practitioners may find solutions to mitigate threats caused by different kinds of attacks [1].Mindsponge Theory is a new approach that can be implemented for examining the human mind’s information processing mechanism [2,3]. The framework is highly flexible and widely applicable to many information-processing types. In the study of Kumar et al. [1], the authors used Mindsponge Theory to explain how healthcare providers can absorb and process the information or the large volumes of data provided by H-IoT devices to make informed decisions and provide better care for patients, improving patients’ outcomes and enhancing the quality of care.

Menurut data ringkasan CRAN (tersedia di Dokumentasi R), terdapat 197 unduhan program komputasi bayesvl yang menjalankan R menggunakan Stan [1] pada Juli 2023. Perkiraan tersebut didasarkan pada fakta bahwa server CRAN sering menyesuaikan data agregat untuk hari pertama atau kedua pada bulan terkini dengan mengingat jumlah unduhan pada bulan sebelumnya. Jumlah pasti unduhan CRAN akan tersedia setelah beberapa hari pertama di bulan terkini. Jadi, dengan perkiraan di atas untuk bulan Juli 2023, jumlah total unduhan bayesvl selama periode terkini dengan data yang diarsipkan sebelumnya (sejak Juli 2021 hingga Juli 2023) adalah sebanyak 8.133 unduhan. Grafik di atas menunjukkan jumlah unduhan setiap bulan yang tersedia di arsip ringkasan. Unduhan ini berasal dari Jaringan Arsip R Komprehensif (https://cran.r-project.org/), tempat program bayesvl resmi disimpan di pustaka R. Jumlah ini tidak termasuk unduhan dari situs GitHub. Untuk tim AISDL, program bayesvl telah memberikan kontribusi yang baik untuk menunjukkan efektivitas dari dua prinsip dasar [2-3]. Meskipun jumlah unduhan masih sedikit, jumlah unduhan yang melampaui angka 8.000 mampu mengindikasikan bahwa bayesvl telah menarik sejumlah perhatian para peneliti.

No abstract