由宾夕法尼亚州匹兹堡的 PPG Aerospace 生产的 737 1 号挡风玻璃显示编号 P/N 5-89354-3129 和 S/N 00293H1398。航空公司可以通过在波音的多个信息源——飞机插图零件目录 (AIPC)、工程数据或波音零件分析和需求跟踪 (PART) 页面——中查找波音零件号来确定挡风玻璃的设计配置和驾驶舱位置。(所有这些来源都可以在万维网上的 MyBoeingFleet.com 上找到。)在这个例子中,窗户是飞行员的 1 号左侧挡风玻璃(图 2)。供应商制造序列号提供了有关挡风玻璃的制造时间和地点的信息。对于示例中给出的编号 S/N 00293H1398,“00”表示制造年份(2000);“293”是制造日期; “H” 表示挡风玻璃的生产地(阿拉巴马州亨茨维尔);“1398” 是挡风玻璃的供应商序列号。(注意:一些挡风玻璃供应商在标贴上的单独字段中提供生产日期,而不是将其包含在序列号中。)零件号标贴上印有典型的供应商代码:“F” 或 “PPG” 代表 PPG Aerospace;“S” 代表 Swedlow,Pilkington Aerospace,加利福尼亚州加登格罗夫;“SS” 代表 Sierracin/Sylmar,加利福尼亚州西尔玛;“XXX” 或 “PA” 代表 Triplex,Pilkington Aerospace。
摘要 心率变异性 (HRV) 测量连续心跳之间时间的变化,是身心健康的主要指标。最近的研究表明,光电容积描记法 (PPG) 传感器可用于推断 HRV。然而,许多先前的研究具有较高的错误率,因为它们仅采用了信号处理或机器学习 (ML),或者因为它们间接推断 HRV,或者因为缺乏大型训练数据集。许多先前的研究可能还需要大型 ML 模型。低准确度和大模型尺寸限制了它们在小型嵌入式设备和未来医疗保健领域的潜在应用。为了解决上述问题,我们首先收集了一个大型 PPG 信号和 HRV 基本事实数据集。利用该数据集,我们开发了结合信号处理和 ML 来直接推断 HRV 的 HRV 模型。评估结果表明,我们的方法的误差在 3.5% 到 25.7% 之间,并且优于仅使用信号处理和仅使用 ML 的方法。我们还探索了不同的 ML 模型,结果表明决策树和多层感知器的平均错误率分别为 13.0% 和 9.1%,模型最多为数百 KB,推理时间少于 1 毫秒。因此,它们更适合小型嵌入式设备,并有可能在未来实现基于 PPG 的 HRV 监测在医疗保健领域的应用。
技术转让和工业接口部 (TTID)、PPG 空间应用中心 (SAC)、ISRO、Ambawadi Vistar、艾哈迈达巴德 - 380 015 电子邮箱:ttid@sac.isro.gov.in 传真:079-26915817 https://www.sac.gov.in/SAC_Industry_Portal
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