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男孩/女孩手表
laNiña的条件在12月初出现，反映在中部和东部赤道太平洋的平均海面温度中。最新的每周指数在-0.7 O C之间，接近0.0 O C.上海热含量异常继续降低，低于平均水平的地下温度继续在地理上发展，反映了赤道太平洋范围内的负面异常的扩展。大气还反映了这种变化，在东中心和东太平洋，低水平的风异常在东部和东部的大风中，而高级风是西风。对流降雨在国际日期线上受到压制，并在西赤道太平洋和整个印度尼西亚得到了增强。总体而言，耦合的海洋大气系统反映了弱的LaNiña条件。气候模型表明，LaNiña的条件将在2025年1月至2025年3月，并将在3月至2025年5月过渡到ENSO-NEDRAL，中度的概率为60％。尽管拉尼娜（LaNiña）很弱，并且在季节后期的发生，但在特立尼达（Trinidad）和多巴哥（Tobago）中将感觉到它对天气的影响。
印度尼西亚IPO市场手表-H2 2024
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![OLA Electric Technologies Private Limited：重申评级
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Samvardhana Motherson International Ltd。：[ICRA] AAA（stable）的长期评级
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Graphite India Limited：重新确认
2025年3月10日](/simg/8/8a80199bc4d68f8def435860729f14babf3ce354.webp)
OLA Electric Technologies Private Limited：重申评级 THDC印度有限公司：重新确认 继续进行负面影响的评级手表 EVEX超过Rs的CAPEX。未来3 - 4年的25,000千万：ICRA Samvardhana Motherson International Ltd。：[ICRA] AAA（stable）的长期评级 工会预算2024年 - 授权印度的电动汽车生态系统 Skaps Industries India Pvt。 Ltd。：评分升级为[... Graphite India Limited：重新确认 2025年3月10日
在Outlook中的修订对公司的评级因素负面影响，在电动两轮车（E2W）市场的竞争强度上提高，这很可能会限制公司未来和延长盈利能力的批量增长。即使该公司仍然是E2W领域的市场领导者，在过去几个月中，在行业竞争强度提高的情况下，它的市场份额也在调节中。因此，在财政开始时达到45-50％的水平，该公司在800万财年的市场份额约为36％。icra还指出，可获得的补贴福利（在新的PM-E驱动方案中，相对于名望II计划）降低了E2W细分市场的盈利能力的时间表，即使该公司一直集中在各种价值工程计划和供应商再生方面，以实现灵活性。该公司继续记录Opbitda利润率（OPM）H1 FY2025的运营损失，为-20.4％，而截至2024财年为-22.7％。公司减少运营损失和最终盈利的能力将仍然是可监控的关键。
Forerunner® 265 系列手表用户手册
改善 GPS 卫星接收效果 104 重启手表................................. 104 重置所有默认设置................. 105 最大程度延长电池寿命.................... 105 我的设备语言错误。105 退出演示模式....................................105 我的手机与手表兼容吗？........................................ 106 我的手机无法连接到手表............................................... 106 手表上的心率不准确....................................................... 106 活动温度读数不准确....................................................... 106 如何手动配对传感器？..... 106 我可以将蓝牙传感器与手表一起使用吗？..... 107 我的耳机无法连接到手表....................................................... 107
气候变化手表_14_June
A.《巴黎协定》第6章，以实施国际碳市场：《巴黎协定》中唯一的丢失部分是要经营的，第6条在市场（和非市场）机制上提高了气候野心，在COP29开始时看到了一天的光明。它要求当事方自愿合作进行交易减少（称为国际转移的缓解结果或ITMO）。一个技术专家小组和UNFCCC中的一个子公司将确保ITMO符合添加性的标准（证明如果没有碳市场的存在，就无法实现减少排放的标准），技术完整性（实际排放减少），环境和社会保障措施，并确保在当地和社会上的两次群体和社会的参与，并确保了综合性的一定范围，并确保了综合性的一定程度的范围）透明度。
基于机器学习的预测，在使用IMU，心率和智能手表数据的户外娱乐过程中，基于机器学习的预测
背景：跑步提供了许多健康益处，但不幸的是，与跑步相关伤害的高风险（RRI），尤其是由于过度使用而导致的。疲劳监测方法，例如心肺运动测试（CPET）和乳酸浓度测量，对现实世界跑步条件是有效的，但不切实际。可穿戴传感器与新型机器学习（ML）算法相结合，为在现实的室外设置中进行连续实时的实时疲劳监测提供了有希望的替代方案。方法：十九个休闲跑者参加了这项研究 - 在第一实验部分中的第一和五。他们完成了三个不同的室外跑步课程：耐力，间隔和5公里的跑步。参与者配备了七个惯性测量单元（IMU），上面放置在胫骨，大腿，骨盆，胸骨和手腕上，以及心率监测器和智能手表，以收集运动学和生理数据。在第二个实验部分期间，在每次运行期间在特定点上使用感知的劳累（RPE）量表（0到10）的BORG等级测量疲劳，而在第一个实验部分中未收集此类反馈。一种随机的森林回归算法对第二个实验部分的已加工标记数据进行了训练，以每隔1秒的时间预测RPE。该模型是使用嵌套的一项受试者（LOSO）交叉验证框架开发的，并通过随机搜索进行了超参数调整。此机器学习框架被应用于选定的IMU传感器组合，以优化实用性并减少传感器设置。从第一个实验部分，在未标记的数据集上进一步验证了这些传感器配置的最佳模型。结果：单传感器配置（手腕）在RPE预测中达到了最佳性能，平均均方根误差（MSE）为1.89。两传感器设置（大腿）的MSE为2.26，而三个以上的传感器设置（胫骨，大腿和骨盆）记录了2.44的最高MSE。MSE为2.16的整体配置并没有胜过腕部传感器。在所有传感器配置中，耐力试验中的性能最高，然后进行间隔和5 km试验，5公里的试验显示了准确的预测最低的预测。结论：手腕单传感器配置达到了最佳性能，表现优于更复杂的多传感器设置。这些发现表明，更多的传感器不一定提高预测准确性，尤其是在稳定节奏的耐力运行中。未来的研究应着重于扩大样本量，整合更多的生物识别数据，并针对金标准疲劳评估方法（例如肌电图（EMG）和VO2 Max）验证该系统。
b'多伦多大学和您作为一名学生，分享了对学术诚信的承诺。提醒您，您可能因在考试撰写期间拥有任何未经授权的艾滋病而被指控犯有学术罪。已经为所有具有存储空间的电子设备提供了清晰，可密封的塑料袋，包括但不限于：手机，智能手表，智能设备，平板电脑，笔记本电脑和计算器。请关闭所有设备，将它们密封在提供的袋子中，然后在检查期间将袋子放在桌子下面。在考试结束之前，您将无法触摸袋子或其内容。如果在考试期间，除了在清晰，可密封的塑料袋中以外的其他人或桌子区域中发现了这些物品，则可能会被指控犯有学术罪。学术犯罪的典型罚款可能会导致您失败。”
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kid-ppg：知识了解从智能手表提取心率的深度学习
摘要 - 由于运动伪像和信号降解，从光电学（PPG）信号中准确提取心率（PPG）信号仍然具有挑战性。尽管经过数据驱动的推理概率培训的深度学习方法提供了有希望的解决方案，但他们通常不利于医疗和信号处理社区的知识。在本文中，我们解决了深度学习模型的三个缺点：删除运动伪像，降低评估以及对PPG信号的生理上合理的分析。我们提出了一个知识知情的深度学习模型Kid-PPG，通过自适应线性过滤，深层概率推断和数据增强来整合专家知识。我们在PPGDALIA数据集上评估了KID-PPG，达到平均平均绝对误差为每分钟2.85次，超过了现有的可重复方法。我们的结果表明，通过将先验知识纳入深度学习模式中，心率跟踪的表现显着改善。这种方法通过将现有的专家知识纳入深度学习模型中，可以增强各种生物医学应用。
