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Fitbit Charge 4 用户手册
要创建 Fitbit 账户，您需要输入出生日期、身高、体重和性别，以计算步幅并估算距离、基础代谢率和卡路里消耗量。设置账户后，您的名字、姓氏首字母和个人资料图片对所有其他 Fitbit 用户可见。您可以选择共享其他信息，但创建账户时提供的大部分信息默认为私密信息。
fitbit Web API数据字典 - 可下载版本
Fitbit的免费公共网络API旨在使开发人员能够快速，轻松地创建应用程序以利用授权的Fitbit用户数据。计划利用Fitbit的API的组织将需要计算资源以及具有API架构技术知识的开发人员。您的应用程序的设计和所需的端点（数据）将在很大程度上由您的应用程序目的定义。如果您是设计用于收集Fitbit用户数据的应用程序的研究人员，则需要评估哪些端点与您的研究相关。此外，您的应用程序可以组合端点以创建新指标。换句话说，使用我们的Web API收集，可视化和组合FITBIT数据的方法几乎有很多。重要的是要记住考虑数据存储成本 - 尤其是在收集盘中数据时。
“为您的大脑的Fitbit” -Elon Musk，科幻还是可以实现的？
几个月前，特斯拉，SpaceX和Neuralink的首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）首次亮相了他对Neuralink的设计设计，Neuralink是一种无线脑植入硬币的大小，他计划最终用来促进人类和人工智能之间的同性恋状态。具体来说，马斯克设想了一个世界，我们可以通过将我们的大脑的神经元与神经晶体连接起来，从而以数字方式与计算机进行控制。但是，目前，马斯克正在专注于治疗癫痫，帕金森氏病和瘫痪方面的更相关的医学应用。根据科学的重点，“在发布会上，Neuralink的首席执行官Max Hodak表示，最早的患者将是由于脊髓损伤而患有四肢瘫痪的患者。这些患者将有四个芯片植入，最多可与4,000个不同的神经元连接”。1根据计算机，网络工作和电子技术或CNET的说法，FDA于今年7月授予了Neuralink批准“通过设备进行分类”测试。
一起，我们可以探索可能有助于改善长期相互交际症状的选项
在整个研究中如何记录有关我的休息和活动的信息？•将要求您在手腕上戴上活动跟踪器/Fitbit，类似于手表。研究提供的可穿戴FITBIT设备将自动记录有关您的休息和活动的信息，例如您采取的步骤和您在不同活动水平上花费的几分钟。•鼓励您在整个研究期间穿上活动跟踪器/fitbit。•您需要将应用程序下载到移动设备上，并确保Fitbit Activity跟踪器已连接到此应用程序。该应用程序将将数据从您的Fitbit发送给研究团队。
2024 年福利摘要
• 您附近健身房的免费健身会员资格 • 访问最大的全国健身房和健身场所网络 • 访问许多高级健身房和健身场所 • 年度个性化健身计划 • 需要帮助的会员可以带健身助手去健身房 • 访问数千个点播健身视频和直播健身课程 • 参加当地健康和保健课程、俱乐部和活动的社交活动 • Renew Active 在线 Fitbit® 社区 - 无需 Fitbit 设备 • 访问 AARP® Staying Sharp® 应用程序
家庭暴力与家庭法中高科技跟踪行为的交集演示
• 智能汽车 • 运动鞋 • 冰箱 • 电视 • 门铃 • 游戏机 • 手表 • 咖啡机 • 手机 • 心脏起搏器 • Fitbit • Roomba 吸尘器
对心理的被动传感：利用可穿戴技术的数据预测情绪状态
摘要。抑郁症和焦虑是世界上最常见的精神健康障碍，导致了大量发病和死亡。过去的治疗主要集中在治疗抑郁症和焦虑症上。但是，迫切需要检测慢性压力状态并可能使用即时的个性化干预措施进行干预。现代技术彻底改变了我们被动测量各种生物学和生理信号的能力。在我们的日常生活中，我们从手机，可穿戴技术，手表甚至计算机和汽车中产生大量的电子数据。在此分析中，我们专注于使用Fitbit的可穿戴数据来被动地预测日常情绪状态（例如，悲伤/紧张/焦虑与快乐）。我们使用弹性净回归机器学习算法的日常使用来自38名参与者的每日FITBIT数据和约1200天的数据来预测情绪状态（例如，悲伤/紧张/焦虑与快乐）。我们能够使用交叉验证的机器学习算法准确地预测这些状态，并确定了每个情绪状态的特征。在此概念验证分析中，我们表明，预测日常情绪状态是可行的，并且不仅可能有助于检测日常情绪状态，还可以提高被动意识并提供及时的干预措施。
在自由运动环境和跑步机上行走和慢跑时五种可穿戴技术设备的步数可靠性和有效性
International Journal of Exercise Science 13(7): 410-426, 2020. 数以百万计的人使用可穿戴技术设备来记录日常步数，以促进健康的生活方式。然而，许多此类设备的准确性尚未确定。目的是确定 Samsung Gear 2、FitBit Surge、Polar A360、Garmin Vivosmart HR+ 和 Leaf Health Tracker 在自由运动和跑步机条件下步行和慢跑时的信度和效度。40 名志愿者完成了 5 分钟间隔的步行和慢跑自由运动和跑步机方案。这些设备以随机配置同时佩戴。两个手动步数计数器的平均值被用作标准测量。重测信度通过组内相关系数 (ICC) 确定。有效性通过结合 Pearson 相关系数、平均绝对百分比误差（MAPE：自由运动 ≤ 10.0%，跑步机 ≤ 5.00%）和 Bland-Altman 分析（设备偏差和一致性限度）来确定。显著性设置为 p < 0.05。Samsung Gear 2 被认为在慢跑条件下既可靠又有效，但在步行条件下则不然。Fitbit Surge 在除跑步机步行（被认为是可靠的，ICC = 0.76；但无效）之外的所有条件下都可靠且有效。Polar A360 在一种条件下（跑步机慢跑 ICC = 0.78）被发现是可靠的，但在任何条件下都无效。Garmin Vivosmart HR+ 和 Leaf Health Tracker 被发现既可靠又有效