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PPGSteelguard®651
PPG Steelguard 651 - 关键特征和好处•低VOC有助于更绿色的环境•最多120分钟的火灾保护•覆盖温度从350°C（660°F）（660°F）到750°C至750°C（1380°F）（1380°F）（1380°F）•高级固体•在空心范围内进行井井有条•均值•均值•均值•均值•均值•在井下•均匀•均匀启用•井井有条•井井有条•井井有条•井井有条•井井有条•井井有条•井井有条•井井有条•井井有条•井井有条•井井有条•井井有条•井井有条•井井有条•井下• 20°C（68°F）•可以在一层涂层中施加高达700μm（28 mils）DFT•对所有常规轮廓进行了全面测试•符合最新标准（含量EN 13381-8：2013和BS476零件20/21）•遇到ISO 12944-2 C1 *和C2内部腐蚀类别和EAD 350402-00-1106 Z 2 *，Z 1和Z 1和Y环境条件•CE标记的产品•访问我们的全球工程支持网络>/DIV>
租船条款 - PPG
目录聚合器通过聚合来自多个供应商且价格相对固定的目录，让购买选项更有意义。充当中立中介，但帮助买家了解多个供应商。还规范来自不同来源的信息，以便比较类似的产品和服务。通常充当虚拟分销商，但不拥有商品本身。收取购买交易费，但可以通过信用检查、物流、履行、保险或交易流程的其他部分产生额外收入。必须满足供应商的差异化需求，同时让买家能够进行比较。示例：Chemdex、PlasticsNet、Sciquest（科学设备）、Testmart（测试设备）。同义词：虚拟分销商。
PPG Sigma SailAdvance™RX
不能从本出版物的内容中获得任何权利。除非另有书面同意，否则所有产品和技术建议均受我们的销售条款的约束，请在我们的网站ppgpmc.com上获得。保留所有权利。PPG徽标，我们保护和美化世界，所有其他PPG标记都是PPG集团公司的财产。所有其他第三方标记都是其各自所有者的财产。本文使用它们并不意味着与其各自所有者的任何隶属关系或认可。创建2019年5月。©2019 PPG行业，保留所有权利。
使用 PPG 持续监测生理参数
目标：利用支持物联网的脉搏血氧仪开发一种非侵入式血红蛋白连续监测方法。目前在印度，大多数妇女、老年人和农村地区的人都患有贫血。在很多情况下，人们无法去医院和实验室进行血红蛋白检测。为了帮助上述人群，我们提出的系统将以实惠的价格测量血红蛋白浓度，而无需去医院。方法：我们开发了使用脉搏血氧仪实时连续监测血红蛋白浓度和血氧饱和度 (SpO 2 ) 的方法。在本研究中，有 47 名健康志愿者参与并在静息条件下测量上述参数。结果：获得的结果与实验室测量值一致，变化范围为 0.12g/dL 至 1.0g/dL。新颖性/应用：实验结果表明，使用支持物联网的非侵入式方法连续监测血红蛋白和 SpO 2 的方法可用于医疗保健管理。
EEG/PPG有效连接融合用于分析面试中的欺骗行为
摘要 本研究使用连接测量来研究脑电图 (EEG) 和心脏参数光电容积图 (PPG) 之间的相互作用，以强调自主神经系统在欺骗过程中相对于中枢神经系统的重要性。在本调查中，应用了连接分析，因为它可以提供大脑区域的信息流；此外，说谎和真话似乎与大脑中的信息流相一致。首先，介绍了一种基于小波的 EEG/PPG 有效连接融合新方法；然后，对 41 名受试者进行了验证。对于每个受试者，在提取 EEG 和 PPG 信号的特定小波分量后，通过广义部分直接相干和直接有向传递函数生成有效连接网络。结果表明，有罪和无辜受试者在某些区域的总平均连接模式不同。分类结果表明，通过留一法可以以 84.14% 的平均准确率将说谎与真话区分开来。目前的结果为 EEG 和 PPG 信号之间的耦合提供了新的信息。
患者特异性血管化肿瘤模型：阻塞TAM
CédricCannard 1,2，HelanéWahbeh2，Arnaud Delorme 1,2,3 1 Cent de Recherche Cerveau et Cognition（CERCO），CNRS，Toulouse III大学，法国2号大学2 Noetic Sciences（Ions）3 Swartz计算神经科学中心（SCCN），INC，UCSD，LA JOLLA，美国关键字：开源，EEGLAB，EEGLAB，EEG，ECG，ECG，PPG，PPG，HRV，特征分析，心跳 - 事实/振荡电位/振荡（HEP/HEO），心脏组成部分，心脏成分供电。摘要：Brainbeats工具箱是一个开源EEGLAB插件，旨在共同分析脑血管和心血管（ECG/PPG）信号。它提供了三个主要方案：心跳诱发潜力评估，基于特征的分析和心脏伪像从脑电图中提取。这将有助于研究人员和临床医生研究脑力相互作用，并具有增强的可重复性和可及性。摘要：皮质和心血管系统之间的联系正在引起人们的关注，因为它有可能对大脑和心脏功能耦合提供宝贵的见解。当前的联合分析方法在很大程度上涉及侵入性或高成本神经影像学方法。EEG和ECG/PPG提供了非侵入性，具有成本效益和便携式替代方案，可在实验室和临床环境中进行更广泛的数据收集。然而，由于其复杂性，对这些生物信号的分析对于可扩展应用是具有挑战性的。现有的研究和工具通常在处理和统计方法，易于使用的用户界面或大型数据集的批处理处理能力方面缺乏共识，从而阻碍了可重复性。在脑电图和心脏变异性（HRV）特征提取的标准化方法中，还存在进一步的空隙，破坏了临床诊断或机器学习模型的鲁棒性。我们介绍了针对这些挑战的Brainbeats工具箱，开源EEGLAB插件提供了一套信号处理和特征 - 萃取功能的套件，这些功能符合当前的指南和建议。工具箱集成了三个主要协议：1）心跳诱发电位（HEP）和振荡（HEO）； 2）EEG和HRV特征提取； 3）自动删除脑电图信号的心脏伪像。伴随着样本数据和指导，Brainbeats旨在促进大脑心脏的相互作用研究和可重复性。这个开源工具箱为研究大脑心脏相互作用的临床医生和研究人员提供了宝贵的资源，可以根据独特的研究需求量身定制。
BrainBeats：一个开源EEGLAB插件，用于共同分析脑血和心血管（ECG/PPG）信号
CédricCannard 1,2，HelanéWahbeh2，Arnaud Delorme 1,2,3 1 Cent de Recherche Cerveau et Cognition（CERCO），CNRS，Toulouse III大学，法国2号大学2 Noetic Sciences（Ions）3 Swartz计算神经科学中心（SCCN），INC，UCSD，LA JOLLA，美国关键字：开放源代码，EEGLAB，EEG，EEG，ECG，ECG，PPG，PPG，HRV，QEEG，QEEG，特征分析，Hep/Hep/hep/hep/heo，hep/heo，brain heart Interplay，Heart Artifact，Heart Artifact，Heart Artifact，Heart Artifact。摘要：BrainBeats工具箱是一个开源EEGLAB插件，旨在共同分析EEG和心血管（ECG/PPG）信号。它提供了三个主要协议：心跳诱发的潜力评估，基于特征的分析和心脏伪像从EEG信号中提取。它应该帮助研究人员和临床医生研究脑力相互作用，并具有增强的可重复性和可及性。摘要：皮质和心血管系统之间的联系正在引起人们的关注，因为它们有可能对大脑和心脏功能耦合提供宝贵的见解。EEG和ECG/PPG提供了无创，具有成本效益和便携式解决方案，用于捕获实验室，临床或现实世界中的大脑心脏相互作用。但是，由于技术挑战和缺乏准则，该域中的可扩展应用程序受到限制。现有工具通常缺乏统计方法，易于使用的用户界面或大型数据集的自动功能，对于可重复性至关重要。在标准化定量脑电图（QEEG）和心率变异性（HRV）特征提取方法中进一步存在，破坏了临床诊断或机器学习的鲁棒性（ML）模型。应对这些挑战，我们介绍了Brainbeats工具箱，该工具箱是作为开源EEGLAB插件实现的，提供了一套信号处理和功能突出功能。工具箱集成了三个主要协议：1）心跳诱发电位（HEP）和振荡（HEO），用于以毫秒精度评估时锁的脑心脏相互作用； 2）QEEG和HRV功能提取，用于检查各种大脑和心脏指标之间的关联或构建基于功能的ML模型； 3）从EEG信号中自动提取心脏伪像，以消除进行EEG分析的任何潜在的心血管污染。我们提供了一个分步教程，用于在包含同时64通道EEG，ECG和PPG的开源数据集上执行这三种方法。可以通过图形用户界面（GUI）或命令行调整一系列参数以量身定制独特的研究需求。Brainbeats应该使大脑心脏的相互作用研究更容易访问和重现。
通过自我改进来改进基于 PPG 的心率估计...
摘要 — 根据光电容积描记法 (PPG) 信号估计心率 (HR) 是现代可穿戴设备用于健康和保健监测的一个关键功能。虽然深度学习模型很有前景，但它们的性能依赖于大型数据集的可用性。我们提出了 EnhancePPG，这是一种通过将自监督学习与数据增强 (DA) 相结合来增强最先进模型的方法。我们的方法将自监督预训练与 DA 相结合，使模型能够学习更多可推广的特征，而无需更多标记数据。受类似 U-Net 的自动编码器架构的启发，我们利用无监督 PPG 信号重建，利用预训练阶段的大量未标记数据并结合数据增强来提高最先进模型的性能。得益于我们的方法和对最先进模型的最小修改，我们将最佳心率估计提高了 12.2%，将 PPG-DaLiA 上的误差从 4.03 BPM 降低到 3.54 BPM。重要的是，我们的 EnhancePPG 方法专注于所选深度学习模型的训练，而不会显著增加其推理延迟。索引术语 — 深度学习、心率监测、光电容积描记法、预训练、增强
Q-PPG：可穿戴设备上基于节能 PPG 的心率监测
摘要 — 使用低成本光电容积描记法 (PPG) 传感器，越来越多地在腕戴式设备中执行心率 (HR) 监测。然而，由受试者手臂运动引起的运动伪影 (MA) 会影响基于 PPG 的心率跟踪的性能。这通常通过将 PPG 信号与惯性传感器的加速度测量相结合来解决。不幸的是，大多数此类标准方法都依赖于手动调整的参数，这会削弱它们的泛化能力及其对现场真实数据的适用性。相比之下，基于深度学习的方法尽管具有更好的泛化能力，但被认为过于复杂，无法部署在可穿戴设备上。在这项工作中，我们解决了这些限制，提出了一种设计空间探索方法来自动生成丰富的深度时间卷积网络 (TCN) 系列用于心率监测，所有这些网络都来自单个“种子”模型。我们的流程涉及两个神经架构搜索 (NAS) 工具和一个硬件友好的量化器的级联，它们的组合可以产生高度准确和极其轻量级的模型。在 PPG-Dalia 数据集上进行测试时，我们最准确的模型在平均绝对误差方面创下了新的最高水平。此外，我们将 TCN 部署在具有 STM32WB55 微控制器的嵌入式平台上，证明了它们适合实时执行。我们最准确的量化网络实现了 4.41 每分钟 (BPM) 的平均绝对误差 (MAE)，能耗为 47.65 mJ，内存占用为 412 kB。同时，在我们的流程生成的网络中获得 MAE < 8 BPM 的最小网络的内存占用为 1.9 kB，每次推理仅消耗 1.79 mJ。
学生奖励战略声明 2024-2025.docx
接受 PPG 的儿童的出勤率低于未接受 PPG 的学生，这是因为尽管有其他机构的干预和支持，少数家庭仍未定期出勤。差异为 2.4%，低于上一学年。我们还发现接受 PPG 的学生的持续缺勤率有所下降。减少了 1.5%。然而，接受和未接受 PPG 的学生在总体出勤率方面的差距已扩大到 3.7%，因为非 PPG 的出勤率上升得更快。在持续缺勤方面，差距为 21.6% 被确认有心理健康问题的儿童和家庭在学校表现良好，并且很快乐。