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可穿戴活动跟踪器：有关实用程序，隐私和安全性的调查
在过去十年中，可穿戴活动跟踪器（WATS）变得越来越受欢迎。尽管在不同领域（例如心理学，健康和设计）进行了许多研究，但很少有人试图共同研究实用性的关键方面（即这些设备带来的福利），隐私和安全性（即与它们相关的风险和脆弱性）。为了填补这一空白，我们回顾了236项研究，研究了使用WAT的好处，对WATs用户隐私的影响以及这些设备的安全漏洞。我们的调查显示，这些设备使用户面临几种威胁。例如，可以开采WAT数据以推断私人信息，例如用户的人格特质。许多作品提出了有关用户隐私感知及其与隐私相关的行为的经验发现，但我们发现研究技术的研究相对较少，以更好地保护用户使用这些设备保护用户的隐私。这项调查有助于系统化有关WATS效用，隐私和安全性的知识，阐明了使用这些设备的最新方法，并讨论开放的研究机会。
可穿戴的，可通道的，经颅的低强度聚焦超声系统
跨颅聚焦超声（TFU）是一种无创神经调节的新兴技术。使用TFU进行了几项研究，用于针对靶向大脑区域的非浸润性神经刺激，包括主要运动皮层和海马2，Amygdala 3和Thalamus 4。对重点超声神经调节的第一个人类经颅应用涉及刺激额叶皮质应用于31例受慢性疼痛影响5的患者。随后使用TFU技术的使用，描述了针对健康志愿者的主要体感皮层，在患者内，假受控的研究中6。对TFU在神经调节中的应用中，对临床界的兴趣大大增加了，最近发表了几次评论，以总结有关该主题的最新情况1,7-10。
可持续可伸缩电池用于下一代可穿戴设备
在大规模模拟中，由于量子方法的数值成本很高，原子之间的相互作用通常不能从第一个原理计算。相反，它们通常是使用力ELDS（FFS）对势能的物理动机功能形式进行建模的，并进行参数化以匹配从头算能的能量和/或再现实验数据。最广泛的FF是所谓的经典力eLS（例如Amber 1或Charmm 2），它们结合了XED-Charge Colomb电位和Lennard-Jones的相互作用来模拟分子间电位。这些模型在数值上非常有效，可以在长期尺度上模拟非常大的系统。然而，它们的简单功能形式缺乏极化和多体效应，这对于正确描述某些系统至关重要（例如在极性溶剂，PI堆叠或复杂的蛋白质结构中溶剂化3）。更先进的力量eelds - 例如Amoeba，4 TTM，5
可穿戴能量自主RF微波系统-IRIS
摘要：在下一个未来，我们将在日常生活中包围着许多相对便宜的计算设备，配备了无线通信和感应，并以“ Pervasive Intelligence”的概念为基础，在这些基础上，我们可以从这些基础上设想出我们的未来世界作为所有事物的Internet（Iot/IoE）（Iot/IOE）（Iot/IOE），而消费者/IOT/IOT/IOE IOT/IOE IOE和ioe ioe and Industrial and Industrial Iot and ioe and iotial iot iot iot iot iot。实际上，物联网是具有无限应用潜力的技术范式，它越来越成为能够提高企业竞争力，公共行政部门效率和生活质量的现实。在过去的几年中，已经开发了许多IOT启发的系统，并且应用领域已经扩展和深刻发展：智能家居，智能建筑，智能计量，智能工厂，智能汽车，智能汽车，智能环境，智能农业，智能农业，智能农业，智能物流，智能物流，生命环保，智慧零售和智能健康。物联网无线传感器节点的关键所需特征之一是它可以自主从能量收集（EH）进行自主操作的能力，而不是依靠寿命有限的笨重电池。此外，对于许多上述场景，可以预见可穿戴的解决方案，以进一步增加物联网范式的普遍扩散，从而使许多设备和个人相互连接。成功开发成功的RF自主系统（可能可穿戴）的关键字如下：
基于压缩域的可穿戴设备中的ECG信号分类
可穿戴设备通常用于诊断心律不齐，但是心电图（ECG）监测过程会产生大量数据，这会影响检测速度和准确性。为了解决此问题，许多研究已将深层压缩传感（DCS）技术应用于ECG监测，这些技术可以不足采样和重建ECG信号，从而极大地优化了诊断过程，但是重建过程很复杂且昂贵。在本文中，我们为深度压缩感测模型提出了改进的分类方案。该框架由四个模块组成：预审查；压缩;和分类。首先，在三个卷积层中适应归一化的ECG信号，然后将压缩数据直接放入分类网络中，以获得四种ECG信号的结果。我们在MIT-BIH心律失常数据库和Ali Cloud Tianchi ECG信号数据库上进行了实验，以验证模型的鲁棒性，采用准确性，精确，灵敏度和F1得分作为评估指标。当压缩比（CR）为0.2时，我们的模型具有98.16％的准确性，平均准确度为98.28％，灵敏度为98.09％和98.06％的F1得分，所有这些得分都比其他模型更好。
智能教室的未来在可穿戴神经技术时代
摘要 - 工程学，综合科学和神经科学之间的跨学科研究，以理解和利用人脑信号，从而在适应性的人类智能系统中的可穿戴神经技术对可穿戴神经技术的进步和广泛的效果。考虑到这些进步，我们设想未来的教育将利用可穿戴神经技术的进步，并朝着更个性化的智能教室迈进，其中指导和互动是针对学生的个人优势和需求量身定制的。在本文中，我们讨论了智能课堂的未来以及神经科学，机器学习和嵌入式系统的进步如何作为关键推动力，将为设想的智能课堂和个性化教育提供基础设施以及需要解决的开放挑战。索引术语 - 聪明的教室，个性化教育，人类在环，可穿戴神经技术，嵌入式系统。
使用健身可穿戴设备来衡量和促进准备就绪
执行摘要本报告响应房屋报告117-118，第106-107页，随附H.R.4350，《国防授权法》（NDAA）（FY）2022和HOUSE REPORT 117-397，第115页，随附H.R.7900，2023财年的NDAA，用于使用健身可穿戴设备来衡量和促进准备就绪。众议院报告117–118和117–397要求国防部长向众议院武装部队委员会提供有关可穿戴技术提高准备就绪的潜力的报告。为了整理有关现有，计划和推荐的计划的信息，来自众多组成部分，这些组件在感兴趣的健身可穿戴设备领域内正在进行的活动，国防部（DOD）于2022年5月9日，2022年和2022年9月15日提交了临时报告。众议院报告在报告中要求以下内容：
使用可穿戴 fNIRS 和机器学习自动检测认知疲劳
摘要：可穿戴传感器越来越多地应用于医疗保健领域，以生成数据并以不引人注意的方式监控患者。它们在脑机接口 (BCI) 中的应用允许不引人注意地监控一个人的认知状态。认知疲劳是与多个领域相关的一种特殊状态，它可能会影响绩效和注意力等能力。对这种状态的监测将应用于真实的学习环境中，以检测和建议有效的休息时间。在本研究中，使用两个功能性近红外光谱 (fNIRS) 可穿戴设备构建 BCI，以使用机器学习算法自动检测认知疲劳状态。开发了一种实验程序来有效诱导认知疲劳，其中包括接近真实的数字课程和两个标准认知任务：Corsi-Block 任务和集中任务。机器学习模型经过用户调整，以考虑每个参与者的个人动态，分类准确率达到约 70.91 ± 13.67%。我们得出的结论是，尽管该方法对某些受试者有效，但在应用之前需要单独验证。此外，任务时间并不是分类（即诱发认知疲劳）的特别决定因素。进一步的研究将包括其他生理信号和人机交互变量。
可穿戴能量RF微波RF微波炉-Iris
摘要：在下一个未来，我们将在日常生活中包围着许多相对便宜的计算设备，配备了无线通信和感应，并以“ Pervasive Intelligence”的概念为基础，在这些基础上，我们可以从这些基础上设想出我们的未来世界作为所有事物的Internet（Iot/IoE）（Iot/IOE）（Iot/IOE），而消费者/IOT/IOT/IOE IOT/IOE IOE和ioe ioe and Industrial and Industrial Iot and ioe and iotial iot iot iot iot iot。实际上，物联网是具有无限应用潜力的技术范式，它越来越成为能够提高企业竞争力，公共行政部门效率和生活质量的现实。在过去的几年中，已经开发了许多IOT启发的系统，并且应用领域已经扩展和深刻发展：智能家居，智能建筑，智能计量，智能工厂，智能汽车，智能汽车，智能环境，智能农业，智能农业，智能农业，智能物流，智能物流，生命环保，智慧零售和智能健康。物联网无线传感器节点的关键所需特征之一是它可以自主从能量收集（EH）进行自主操作的能力，而不是依靠寿命有限的笨重电池。此外，对于许多上述场景，可以预见可穿戴的解决方案，以进一步增加物联网范式的普遍扩散，从而使许多设备和个人相互连接。成功开发成功的RF自主系统（可能可穿戴）的关键字如下：
可穿戴技术如何促进外科视频的AI分析
怀孕期间和/或母乳喂养期间约有18％的孕妇使用大麻，这使未出生的婴儿和新生儿将其暴露于THC。众所周知，THC与发育中的大脑中的大麻素受体结合，研究表明，怀孕期间暴露于大麻的婴儿更有可能焦虑，患有抑郁症，或者在童年和青春期更具侵略性和冲动性[3]。其他研究表明，子宫中对THC的暴露会改变与脑细胞结构相关的基因以及调节行为的某些临界蛋白的产生。例如，产前THC暴露可以减少细胞上多巴胺受体的数量。多巴胺在我们对“奖励”的反应方式（使我们感觉良好的这种情况下）起着重要作用，而多巴胺受体的减少与增加药物使用障碍（通常称为成瘾）的风险增加有关。