摘要 —本文介绍了一个开放式数据库,重点研究可穿戴设备的心理工作负荷 (MW) 评估系统。腕带光电容积图 (PPG) 作为可穿戴设备的代表。此外,数据库中还包含一个可以记录心电图 (ECG)、皮肤电反应 (GSR) 和指尖 PPG 的临床设备作为参考。通过对 22 名受试者执行 N-back 任务来诱发 MW。参与者被要求在实验开始时回答匹兹堡睡眠质量指数 (PSQI) 问卷,并在每次 N-back 任务后回答 NASA 任务负荷指数 (NASA-TLX) 问卷。数据分析结果显示了记录模式的潜在用途和 MW 引出协议的可行性。最后,MAUS 数据集现已可供学术使用 1 。此外,我们还提出了一个可重复的基线系统作为初步基准 2,其 ECG、指尖 PPG、腕带 PPG 的测试准确率分别为 71.6%、66.7% 和 59.9%。
简介:数字干预措施提出了一种可扩展的解决方案,以克服戒烟治疗的障碍,而静息心率(HR)的变化可能会提供可行的选择,以远程监测吸烟状态。这项研究的目的是探索使用智能手机摄像机和活动跟踪器的可接受性,以测量用于戒烟干预措施的心率。方法:通过无烟应用程序招募了参与者(n = 410),其中大多数被识别为女性(75.8%),平均年龄为38.3岁(SD 11.4)。他们将使用智能手机摄像头和戴腕式设备进行人力资源监控的感知舒适性,便利性和可能性评价为客观的戒烟。Wilcoxon签名的额定测试和Kruskal-Wallis测试评估了设备类型可接受性的差异,以及参与者是否拥有活动跟踪器/智能手表还是智能手机。结果:参与者报告了两种HR监控方法的高度可接受性,与智能手机摄像机相比,活动跟踪器/智能手表的评分更高。参与者表示,在智能手机摄像头上使用活动跟踪器/智能手表的可能性明显更大。参与者将活动跟踪器/智能手表视为比智能手机摄像机更可接受的(87.0%比50.0%)。结论:在有兴趣戒烟的人中,通过智能手机摄像机和戴上腕上的设备进行人力资源监测是可以接受的。腕上戴的设备,这是优选的,这表明它们是一种可扩展的,用户友好的方法,用于远程监测吸烟状态。这些发现支持在戒烟研究和干预措施中进一步探索和实施人力资源监测技术的必要性。
新闻稿 百达翡丽,日内瓦 2021 年 12 月 百达翡丽“高级研究” 表厂为其最重要的专业领域之一——报时表——推出了一项先锋创新。 百达翡丽“高级研究”的工程师们开发出一种全新的全机械声音放大系统,拓展了其报时表的范围。 此极强音“ff”模块由一个灵活悬挂的声音杆和一个由透明蓝宝石水晶玻璃制成的振荡晶片组成。 与传统的三问表相比,无论表壳材质如何,它都能提供清晰的放大声音,具有出色的音质。 这项先锋技术拥有四项专利,体现在 Ref. 5750“高级研究”三问表上,这是一款特别限量版,由 15 只铂金表壳和独特表盘设计的腕表组成。 自公司成立以来,创新精神就一直存在于百达翡丽的 DNA 中。秉承这一不间断的传统,百达翡丽不遗余力地进一步突破制表工艺的极限,走在技术发展的前沿。但百达翡丽认为,只有长期为用户提供质量、精度和可靠性方面的真正附加值,创新才有意义。百达翡丽“高级研究”部门成立于 2005 年,现已并入研发部门,负责在新型材料、技术和概念基础领域开展高端研究,旨在为制表领域开辟全新的视角。为了实现这些目标,百达翡丽建立了独特的能力,召集了最优秀的专家,并为他们提供最新的技术资源,包括计算机模拟所需的仪器。百达翡丽“高级研究”的工程师还与独立的外部研究机构合作,例如瑞士纳沙泰尔电子与微技术中心 (CSEM) 或洛桑联邦理工学院 (EPFL)。自 2005 年以来,百达翡丽“先进研究”部门凭借在 Silinvar® 创新领域的开创性工作脱颖而出。Silinvar® 是一种硅衍生物,具有出色的制表特性(温度补偿、重量轻、无需润滑、防磁等)。与此同时,百达翡丽推出了首款 Silinvar® 擒纵轮(2005 年),随后又推出了 Spiromax® 摆轮游丝(2006 年)、Pulsomax® 擒纵装置(2008 年)、Oscillomax® 组件(2011 年)以及进一步优化的 Spiromax® 摆轮游丝(2017 年)。每一次技术飞跃都伴随着限量版腕表的推出,这些腕表是首批配备创新组件的腕表。与此同时,百达翡丽当前腕表系列的大部分机芯均配备了由 Silinvar ® 制成的 Spiromax® 摆轮游丝。
在这项在荷兰三个大学医学中心的前瞻性多中心研究中,成年患者(年龄在18岁或以上)中,在这些患者中诱发了短暂的循环停滞,作为常规实践的一部分(经天导管主动脉瓣植入,退化符号植入,退化符号测试,或脑室的脑膜诱导诱导)。排除标准是一种已知的双侧显着性下动脉狭窄或干扰腕带佩戴的医学问题。提供知情同意后,在手术过程中,患者配备了光摄像学腕带。侵入性动脉血压和心电图造影术被连续监测为参考标准。光摄影算法的开发是基于连续的三个训练队列的。对于每个队列,患者被连续招募。当总共招募了至少50例循环停滞事件的患者时,该队列已关闭。对包括的第四组患者进行了验证。主要结果是检测循环停滞的敏感性。
本文提出利用运动想象 (MI) 技术处理脑电 (EEG) 信号来控制下肢外骨骼。为此,使用 Nautilus16 系统通过脑机接口 (BCI) 获取 EEG 信号。为此,使用了具有两个自由度的下肢级外骨骼,该外骨骼基于金迪奥大学电子工程项目设计和制造的 CPWalker 模型。为了控制外骨骼,我们利用径向基函数 (RBF) 核实现了支持向量机 (SVM),该核可以根据大脑运动节律的分析来识别运动意图(右肢或左肢)。最后,为了在外骨骼中产生运动,使用串行接口,该接口将 Python 开发环境与 Arduino Uno 卡进行通信,根据分类模型产生的响应,将控制命令发送到外骨骼电机。为了评估原型,我们针对两名年龄在 22 至 25 岁之间的完全健康的用户进行了一系列试点测试。根据生成模型的训练参数对被试的脑电信号进行滤波、分割和处理,获得91%的准确率结果。关键词:EEG-BCI;支持向量机;外骨骼
Schlage® 移动式多技术读卡器旨在简化您的门禁解决方案,并按照您自己的节奏轻松从现有感应系统过渡到安全、加密的卡技术或移动解决方案,而无需更换读卡器。三种可用型号可满足任何需求,并可与多种凭证形式(包括腕带、卡、遥控器和标签)配合使用。