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brite-真正可穿戴的多通道FNIRS设备
nirs是铜基于的技术，主要依赖于人类组织的两个特征。首先是人类组织在NIR范围内光的相对透明度，其次是血红蛋白依赖于氧合的吸光度。基于这些原则，Brite使得可以监测您的主题的大脑活动：NIRS用于许多研究领域。nirs测量了生物组织中氧血红蛋白（O2HB），脱氧血红蛋白（HHB）和总血红蛋白（THB）的相对变化。
现实世界的可穿戴机器人需要视觉
现在，我们可以想象一个未来，世界上有残疾人生活的十亿人中有许多人可以在不损害的情况下度过自己的日常生活，这要归功于可穿戴的机器人[1]。这些设备，包括外骨骼和假肢，有可能革新我们协助个人受损的方式。对于上限，可穿戴设备可以在操纵任务中提供抓地力并掌握稳定性，对于下limb，它们可以改善步态模式并减少能量消耗。这些系统的发展激增，最初的工作主要集中在机械设计，人体的界面以及感知用户的四肢上。这产生了有效的系统，以帮助水平地形上的基本抓地任务和运动[2]。扩展到更复杂的任务和更高级别的援助需要推断用户的意图。例如，辅助手套需要知道用户要掌握特定对象以执行特定的任务，然后将掌握类型和手指跨度调整为该对象和任务。对于腿部外骨骼或假肢，该系统需要检测到用户计划上台或穿越湿的人行道，因此可以调整联合扭矩以最大程度地提高援助和稳定性。目前，最流行的下LIMB用户意图的方法是基于用户的运动学信息的惯性传感器。例如，可以使用脚上的惯性测量单元估算脚跟罢工。推断用户意图的另一种方法是利用神经肌肉界面，例如肌电图（EMG）。基于先前步态周期的控制策略可以通过假设用户打算采用类似的运动模式来预测当前的步态周期。这种方法可以测量肌肉电信号来推断运动激活。例如，可以使用从身体部位到肢体截肢的EMG信号来推断缺失的肢体的故意作用以控制活跃的上LIMB假体。基于这些生物学信号的接口和用户的行为提供了对用户内部状态的估计，但是可以解码的信息量仅限于简单的推论，例如通过关节角度传感检测步行速度的变化或用EMG脉冲触发假肢闭合[3]。这将可穿戴设备限制在少量任务中，并且用户通常将控制被认为是复杂而不自然的[4]。这是较高的上限上限假体遗弃率相对较大的原因之一。要扩大任务范围和援助质量，可穿戴机器人必须使用有关发生运动动作的上下文的信息。例如，通过广泛的机器学习，腿部肌肉上的EMG传感器可以检测与水平运动和上升楼梯之间过渡相关的肌肉活动的变化。专门基于EMG，过渡过程中的分类误差比稳态期间的分类误差高四倍[5]。另一方面，上下文的知识（楼梯的位置和步行方向）将允许前方的几个步骤和更高的准确性。计算机视觉可以在获取有关环境和任务上下文的信息中发挥核心作用。视觉提供了有关用户及其周围环境的丰富，直接和可解释的信息，如人类的视觉能力所证明。最近基于视力的人类姿势估计和行动分类技术可以提供有关人类行为的广泛信息[6]。驾驶员和行人意图预测可能是基准的一个很好的例子。感应周围环境是一个充分探索的机器人问题，可以通过对象/场景识别以及同时定位和映射等技术来实现[7]。将视觉行为与上下文信息合并以推断人们的意图仍处于最早的阶段[8]，并提出了未解决的挑战。一种通用方法可以使用包括
通过可穿戴设备监测疲劳：最新进展综述
疲劳的客观测量在职业健康和安全等领域至关重要，因为疲劳会损害认知和运动能力，从而降低生产力并增加受伤风险。可穿戴系统代表了疲劳监测的极具前景的解决方案，因为它们能够在无人值守的环境中持续、长期监测生物医学信号，同时具有所需的舒适度和非侵入性。这是开发实时疲劳监测准确模型的先决条件。然而，通过可穿戴设备监测疲劳带来了独特的挑战。为了概述目前通过可穿戴设备监测与疲劳相关的变量的最新技术，并发现当前知识中的潜在差距和缺陷，进行了系统回顾。在 Scopus 和 PubMed 数据库中搜索了自 2015 年以来以英文发表的文章，标题中包含术语“疲劳”、“困倦”、“警觉”或“警觉”，并提出了基于可穿戴设备的非侵入性疲劳量化系统。在检索到的 612 篇文章中，60 篇满足纳入标准。纳入的研究主要是短期研究，且在实验室环境中进行。总体而言，研究人员根据运动（MOT）、脑电图（EEG）、光电容积图（PPG）、心电图（ECG）、皮肤电反应（GSR）、肌电图（EMG）、皮肤温度（T sk ）、眼球运动（EYE）和呼吸（RES）数据开发疲劳模型，这些数据均由市场上的可穿戴设备获取。在提出的疲劳量化方法中，监督机器学习模型（更具体地说是二元分类模型）占主导地位。这些模型在检测疲劳方面被认为表现非常出色，然而，在模型开发过程中几乎没有努力确保使用高质量的数据。总之，本综述的结果表明，方法上的局限性阻碍了大多数提出的疲劳模型的普遍性和现实世界的适用性。还需要开展更多的工作来充分探索可穿戴设备在疲劳量化方面的潜力，以及更好地理解疲劳与生理变量变化之间的关系。
可穿戴设备的自适应极端边缘计算
可穿戴设备是一种快速增长的技术，对社会和经济的个人医疗保健产生了影响。由于传感器和分布式网络中传感器的广泛影响，功耗，处理速度和系统适应性对于将来的智能可穿戴设备至关重要。对如何在智能传感器中将计算到边缘的视觉和预测已经开始，并渴望提供自适应的极端边缘计算。在这里，我们提供了针对智能可穿戴设备的硬件和理论解决方案的整体视图，可以为这个普遍的计算时代提供指导。我们为在可穿戴传感器的神经形态计算技术中持续学习的生物合理模型提出了各种解决方案。为了设想这个概念，我们提供了一个系统的概述，其中预期在神经形态平台中可穿戴传感器的潜在低功率和低潜伏期情景。我们依次描述了利用互补金属氧化物半导体（CMOS）和新兴记忆技术（例如MEMRISTIVE设备）的神经形态处理器的重要潜在景观。此外，我们根据足迹，功耗，延迟和数据大小来评估可穿戴设备内边缘计算的要求。我们还研究了神经形态计算硬件，算法和设备以外的挑战，这些挑战可能阻碍智能可穿戴设备中自适应边缘计算的增强。
传家宝可穿戴设备：一种混合设计方法......
我定义了一种采用现有外形尺寸、利用完善的身体实践和传统的新型可穿戴技术——传家宝可穿戴设备。我认为这类可穿戴技术可以与身体上的技术建立有意义的关系，这种关系比现代可穿戴技术更类似于传统穿戴在身上的物品的体验。我提出了一个轻量级框架来促进传家宝可穿戴技术的设计，并详细介绍了为实现该框架的操作而设计的五个示例原型：指甲佩戴的设备、交互式头发、动态服装和配饰、交互式帽子和乳液界面。传家宝可穿戴设备的概念、框架和示例原型展示了如何将基于身体的技术的局限性和约束转化为设计机会，并强调了以身体为中心的实践如何为新的和具体化的可穿戴技术提供信息。
可穿戴设备行业的数字营销策略
摘要 — 社交媒体已成为当今商业环境中推销新产品的重要工具，尤其是可穿戴设备。每个商业组织都在使用社交媒体吸引受众，提高他们对可穿戴产品的认识，并将需求转化为潜在客户。在过去六年中，可穿戴产品的需求大幅增加，挖掘市场的机会巨大而重要。那些未能制定数字营销战略的组织将处于不利地位。本文讨论了提高品牌知名度和吸引新客户的数字营销战略。索引术语 — 商业战略、竞争优势、数字营销战略、参与度、社交媒体渠道、社交媒体营销和可穿戴设备。
通过 EEG-PPG 增强可穿戴癫痫发作检测...
摘要 — 本文介绍了 B RAIN F USE N ET，一种基于脑电图 (EEG) 与光电容积描记法 (PPG) 和加速度计 (ACC) 信号的传感器融合的新型轻量级癫痫检测网络，适用于低通道数可穿戴系统。B RAIN F USE N ET 利用灵敏度-特异性加权交叉熵 (SSWCE)，这是一种结合了灵敏度和特异性的创新损失函数，可解决严重不平衡数据集的挑战。对于仅使用四个通道的基于 EEG 的分类，B RAIN F USE N ET - SSWCE 方法成功检测到 CHB-MIT 数据集上 93.5% 的癫痫发作事件（基于样本的灵敏度为 76.34%）。在 PEDESITE 数据集上，仅考虑 EEG 数据时，我们分别表现出基于样本的灵敏度和假阳性率 60.66% 和 1.18 FP/h。此外，我们证明，整合 PPG 信号可将灵敏度提高到 61.22%（成功检测到 92% 的癫痫发作事件），同时将假阳性数量降低到 1.0 FP/h。最后，当还考虑 ACC 数据时，对于基于样本的估计，灵敏度增加到 64.28%（成功检测到 95% 的癫痫发作事件），假阳性数量下降到仅 0.21 FP/h，而当考虑基于事件的估计时，每天的误报少于一次。BRAIN FUSE N ET 资源友好，非常适合在低功耗嵌入式平台上实施，我们
个性化的健康监测系统：整合可穿戴和AI
可穿戴技术和人工智能（AI）的整合已彻底改变了医疗保健，从而实现了先进的个人健康监测系统。本文探讨了可穿戴技术和AI对医疗保健的变革性影响，并强调了综合个人健康监测系统（IPHMS）的发展和理论化。通过整合来自各种可穿戴设备的数据，例如智能手机，Apple Watch和OURA环，IPHMS框架旨在通过实时警报，全面跟踪和个性化的见解来彻底改变个人健康监测。尽管具有潜力，但实际实施仍面临挑战，包括数据隐私，系统互操作性和可伸缩性。医疗保健技术从传统方法到AI增强可穿戴设备的发展强调了对个性化护理的重大进步，需要进一步的研究和创新来解决现有的局限性并充分实现此类综合健康监测系统的好处。
通过可穿戴设备提高士兵的安全性和表现
可穿戴技术能够改变我们对健康和福祉的看法和决策方式。在军事上，在训练或行动中利用这些新兴技术可以带来潜在的救生和提高绩效的好处。到目前为止，由于整体集成、外形尺寸、功率限制以及可穿戴监测设备向用户提供的数据反馈，生理数据收集非常有限。可穿戴设备在商业领域的爆炸式增长推动了行业为消费市场解决许多这些问题，也为军事领域提供了新的监测机会。本文讨论了可穿戴技术在军事环境中的几个用例，特别是训练期间的热应激伤害预防和性能监测。此外，还讨论了一些初步的可穿戴设备黄金标准测试。从所描述的应用中可以看出，这些技术的集成如何实现更安全的训练环境，同时也提高了训练效果和持续的表现提升。