This study aims to improve the accuracy of epileptic seizure prediction using cloud-based, real-time electroencephalogram analysis. The goal is to build a strong framework that can quickly process electroencephalogram (EEG) data, extract relevant features, and use advanced machine learning algorithms to predict seizures with high accuracy and low latency by taking advantage of cloud platforms' computing power and scalability. The main objective is to provide patients and their caregivers with timely notifications so that they may control epilepsy episodes proactively. The goal of this project is to improve the lives of people with epilepsy by reducing the impact of seizures and improving treatment results via real-time analysis of EEG data. Cloud computing also allows the suggested seizure prediction system to be more accessible and scalable, meaning more people worldwide could benefit from it. This section discusses the results from five separate datasets of patients with epileptic seizures who underwent EEG analysis with the following details as frontopolar (FP1, FP2), frontal (F3, F4), frontotemporal (F7, F8), central (C3, C4), temporal (T3, T4), parieto-temporal (T5, T6), parietal (P3, P4), occipital (O1, O2), time (HH:MM:SS).

Electronic devices and loads are very sensitive to the voltage disturbances like voltage sag and voltage swell. Significant financial losses and safety issues may emerge from voltage sags and interruptions, which can be caused by variables such as system breakdowns and load changes. In order to protect against voltage fluctuations and keep vital loads running, dynamic voltage restorers (DVRs) have become more popular. To mitigate the voltage disturbances, an interlined DVR (IDVR) using a Z-source inverter (ZSI) is developed to protect the sensitive devices and loads. Back-to-back DVR connects the distributed feeders with a common direct current (DC) link. The IDVR compensates for the sag voltage and supplies the energy to control the power flow. In addition, proposed a modified synchronous reference frame (MSRF)/direct quadrature theory, hysteresis controller, and proportional integral (PI) controller, which provides the required amount of control signals for a ZSI and voltage source inverter (VSI). MATLAB/Simulink validated the simulation results. The experimental findings show that the suggested system can be implemented successfully and is effective at reducing voltage dips and interruptions, allowing crucial loads to keep operating consistently and without interruption in residential as well as commercial environments.

In this ground-breaking endeavor, we describe an automated skin cancer screening booth that can transform current approaches to early detection. The merging of Raspberry Pi-controlled technology with cutting-edge Artificial Neural Network (ANN) models forms the basis of our groundbreaking breakthrough. The booth uses high-resolution imaging sensors to acquire detailed photographs of the user's skin, which are then analyzed in real-time by an ANN. The ability to identify potentially malignant anomalies in a timely and precise manner is made possible by this combination. In public places, user contact is facilitated by the use of an intuitive touchscreen interface, which ensures both accessibility and convenience of use. The ANN model, trained on a wide variety of data, is very good at differentiating between normal and malignant skin diseases, with the findings being instantly shown on the interface. Beyond its technological capabilities, our technology bears the prospect of broad application, which will turn screening for skin cancer into a preventative healthcare tool available to everyone. This all-encompassing strategy highlights the significance of early detection and argues for a solution that is both scalable and effective at the crossroads of technology and public health.

This study aimed to assess the changes in interproximal contacts before and after orthodontic treatment using the OXIS classification. OXIS refers to the types of contacts that is open (O), point contact (X), straight contact (I), and curved contact (S), and thus the acronym "OXIS". Interproximal contact data of 30 orthodontic patients were obtained at three time points: T0, at the beginning of treatment; T1, at the end of fixed appliance treatment; and T2, one-year post-treatment. For the maxillary second molar-first molar contact, the most common contact at T0, was the "S" pattern (41.6%) which increased to 61.6% at T1 and reduced to 48.3% at T2. For the maxillary first molar-second premolar contact, maxillary second premolar-first premolar contact, and maxillary first premolar-canine contact, the most common contact at T0 was the "I" pattern (58.3%, 46.5% and 43.3%, respectively), which increased to 88.3%, 93.3% and 73.3%, respectively at T1 and decreased to 80%, 88.3% and 71.6%, respectively at T2. For the maxillary canine-lateral incisor contact and lateral-central incisor contact, the most common contact at T0 was the "O" pattern (45% and 33.3%) while it was the "X" pattern at T1 (63.3% and 80%) and T2 (58.3% and 80%). A similar observation was made for the posterior mandibular and anterior teeth. There was statistical significance for most of the changes in the mandibular contacts (

<span>Healthcare providers face a significant challenge in the treatment of chronic pain, requiring creative responses to enhance patient outcomes and streamline healthcare delivery. It suggests using cloud-based remote management with machine learning (ML) to alleviate chronic pain. Wearable device data, electronic health record (EHR) data, and patient-reported outcomes are all inputs into the suggested system’s data analysis pipeline, which combines support vector machines (SVM) with recurrent neural networks (RNN). SVM’s powerful classification skills make it possible to classify patients’ risks and predict how they will react to therapy. RNNs are very good at processing sequential data, which means they may identify trends in patient symptoms and drug adherence over time. By integrating these algorithms, healthcare professionals may create individualized treatment programs that consider each patient’s preferences and specific requirements. Early intervention and proactive treatment of pain symptoms are made possible by the system’s ability to monitor patients in real-time remotely. The system is further improved by using predictive analytics to identify patients who could benefit from extra support services and to forecast when they will have acute pain episodes. The proposed approach can change the game regarding managing chronic pain. It provides data-driven, individualized treatment that improves patient outcomes while cutting healthcare expenses.</span>

Public restrooms needs to be frequently cleaned to maintain public health and hygiene. Traditional bathroom cleaning techniques may not solve current cleanliness issues. This research proposes an advanced robotics, Internet of Things (IoT), and Recurrent Neural Networks (RNNs) solution to these problems. The proposed system uses autonomous robots with IoT sensors and cameras. Robots identify cleaning and maintenance needs in restrooms. A central system receives data from IoT sensors on cleanliness indicators, including toilet paper, soap, and foot movement. Recurrent Neural Networks (RNN) processes this data to predict and prioritize cleaning requirements. The RNN monitors toilet conditions in real time and reacts to changing use and cleaning needs. This dynamic technique optimizes cleaning resource allocation and maintains facility cleanliness. The device also warns cleaning personnel when certain areas need quick attention. This novel technique makes restroom care more cost-effective, responsive, and environmentally friendly by combining robots, IoT, and RNNs. This study advances smart facility management, which uses technology to improve public space cleanliness, user experience, and resource usage.

This research study presents a novel method for managing grain storage facilities by combining adaptive silo networks, cloud computing, and reinforcement learning (RL). The suggested system's goal is to improve grain storage efficiency by automatically modifying storage parameters in response to changes in the surrounding environment and real-time data. The adaptive silo network uses cloud computing capabilities to keep track of things like temperature, humidity, and grain quality in real-time. The proposed system is able to learn and adapt to new circumstances due to the use of RL algorithms. Interacting with environmental elements such as weather patterns, grain kinds, and demand changes, the model learns optimum storage solutions. The proposed approach improves storage efficiency with the use of advanced algorithms, adaptive control mechanisms, and real-time monitoring. Contributing to the long-term viability and financial success of agricultural supply chains, it optimizes grain storage systems to reduce losses and provide responsive management. With cloud computing, scalability and dispersed data processing, analysis, and decision-making are improved. The device enhances storage efficiency and gives advanced warning of impending problems, allowing for preventative maintenance and protection. To increase the responsiveness and efficiency of grain storage facilities, suggest using cloud computing and RL to create adaptive silo networks. By integrating advanced technology to overcome challenges in grain storage and management it advances the development of smart agriculture practices.

In this innovative project, we aim to revolutionize agriculture by harnessing advanced technology to empower farmers with predictive insights into crop yields even before the planting season begins. Our approach combines the analysis of soil data and images of the soil to develop a robust predictive model. By leveraging machine learning algorithms, we can decipher intricate patterns within the soil data and images, enabling accurate predictions of crop growth potential based on soil characteristics. This groundbreaking technology holds immense promise for optimizing farming practices, allowing farmers to make informed decisions regarding crop selection and yield expectations, ultimately leading to increased efficiency and productivity in food production. The foundation of our project lies in the comprehensive analysis of soil data, encompassing crucial parameters such as nutrient composition and moisture levels. Soil health plays a pivotal role in determining crop growth and yield, making it imperative to understand its characteristics thoroughly. Through advanced sensing technologies and data collection methods, we gather detailed information about the soil, providing a comprehensive dataset for analysis. By scrutinizing this data, our machine learning algorithms can discern meaningful patterns and correlations, thereby gaining insights into the soil's suitability for different crops.These images offer a visual representation of the soil's physical attributes, such as texture, structure, and moisture distribution. By integrating image analysis with soil data, we enrich the dataset and enhance the depth of our predictive model. Machine learning algorithms trained on this combined dataset can effectively interpret visual cues and extract valuable insights, contributing to more accurate predictions of crop yield potential.