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通过机器学习和智能手机技术预防心脏病
关于该教授的心脏病仍然是世界上主要的死亡原因，但是我们预测和降低自己的疾病风险的能力仍然有限。通过结合先进的基因组和信息学技术，Ali Torkamani，PhD和他的团队正在解密人类基因组并开发基于智能手机应用程序的数字工具，以预测人们的个人心血管疾病风险，并通过可行的健康信息为他们增强他们的能力。在他的前排讲座中，托尔卡马尼（Torkamani）描述了如何使用遗传风险来靶向预防并改善长期健康结果。
放弃一个人的自然态度和智能手机 - ...
抽象的Peirce和Husserl都意识到，尽管对大多数活动的成功至关重要，但我们的习惯和习惯概念仍然遮住了体验式画布的大部分。因此，除非准备工作使我们处于正确的思维方式，否则我们冒着意识到世界的风险，而不是这样 - 而是正如我们所期望的那样。虽然Peirce和Husserl主要关注为科学，符号学和数学等探索提供更好的观察基础，但我借鉴了他们的Phanerospic/现象学工具来打击技术的上瘾和令人难以置信的技术效果。我介绍了几个例子，以说明当我们（试图）摆脱前提和放松效率的追求时，我们如何实现当代的可能性，有助于吹嘘和追求意义。我的总体信息是，在一个越来越依赖智能手机（和即将VR）的设备形成式和单方面的世界观的时代，重新建立了与我们日常环境的无关紧要的接触，可以具有切实的生存益处，从而在Bud Tyrann趋势和浪费。
高中生中使用问题的智能手机
世界目前拥有超过30亿个智能手机用户。智能手机完全集成到个人的日常生活中，包括95％的美国青少年。过度使用智能手机会导致智能手机成瘾和有问题的智能手机使用（PSU），这些智能手机（PSU）与抑郁症，压力，自尊心减少和学习成绩降低有关。这项PSU研究调查了高中学生在美国一所全面且人口统计学上多样化的高中的九年级。这项研究与319名高中生进行了评估，以评估PSU，抑郁，压力，自尊，毅力和学习成绩的关联。这项研究的结果表明，学生使用智能手机来支持课堂内外学习。结果还表明，PSU，抑郁，压力，自尊，毅力和学习成绩之间的显着相关性。多元回归分析发现压力，自尊和砂砾是PSU的重要预测指标。这项研究的影响包括告知家庭，教育者，地区管理人员和政策制定者，以更全面而严格地利用加利福尼亚议会法案272号法案中提供的电子设备政策，并实施更健壮，周到的课堂智能手机政策和实践。建议将继续评估和建立对青少年（尤其是在Covid-19的大流行）中对PSU的认识，当时人际关系和个人联系是社会情感大流行恢复的重点。
智能手机使用效果对睡眠质量
抽象智能手机已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。智能手机均在所有家庭住所中使用，包括晚上在床上。智能手机屏幕和其他显示器发射蓝光，暴露于蓝光会影响一个人的睡眠质量。因此，就寝前使用智能手机可能会破坏一个人睡眠的质量，但是研究缺乏有关智能手机使用如何影响睡眠的定量研究。本研究结合了智能手机的应用程序，使用了75名参与者的数据以及可穿戴环收集的睡眠数据。平均而言，参与者在床上使用智能手机322.8 s（5分钟和22.8 s），IQR为43.7–456。参与者平均使用智能手机（IQR为5.87–55.5％）在床上花费42％的时间。我们的发现表明，智能手机在床上使用对睡眠潜伏期，清醒时间，平均心率和人力资源变异性产生重大不利影响。我们还发现，智能手机的使用不会降低床外使用时的睡眠质量。我们的结果表明，仅使用强烈的智能手机就不会对幸福感产生负面影响。由于所有智能手机用户都没有以相同的方式使用手机，因此将调查扩展到不同的智能手机使用类型可能会产生更多的信息，而不是通用智能手机的使用。总而言之，本文介绍了对智能手机应用程序使用日志和详细睡眠指标之间关联的首次研究。我们的工作还验证了先前的研究结果，并突出了新兴的未来工作。
附录2，2025年3月2日RFP 2024-21智能手机设备...
****************************************************************************************************************************************** The following are official modifications which are hereby incorporated into RFP 2024-21 Smartphone Technology and Smartphone Devices.本附录中包含的信息占以下所有修正案的原始RFP语言。对于以下修正案，已删除的语言出现在StrikeThrough（“ xxx”）中，并添加的语言以粗体下划线（“ xxx”）出现。项目1：[主题接触已发生变化] pirmunders subject m atter c ontact：根据州财务法律§139-J（3）（a），矫正和社区监督部确定了以下与书面提案，书面问题，预先提出问题的交流有关的允许联系，并确定了书面问题，预先提出问题，和图片。Joanne Hughes Krystal Allery纽约州惩教和社区监督合同采购单元550 Broadway Menands，纽约12204电话：518-486-5283电子邮件地址：doccscontracks@doccs.ny.gov
空间流动的经济学：基于智能手机数据的理论与证据 ∗
∗ 本文吸收并替换了之前以“消费准入和经济活动的空间集中：来自智能手机数据的证据”为标题发表的材料。感谢 Gabriel Ahlfeldt、Milena Almagro、Daniel Sturm、Gabriel Kreindler、Tobias Salz 以及会议和研讨会参与者的有益评论。我们感谢 Takeshi Fukasawa、Peter Defferebach 和 Yun-Ting Yeh 提供的出色研究协助。适用通常的免责声明。 “Konzatsu-Tokei (R)”数据是指在用户同意的情况下，通过 NTT DOCOMO, INC 提供的应用程序（包括地图应用程序 Docomo Chizu NAVI）从手机发送的个人位置信息构建的人流数据。这些数据被集体和统计处理，以隐藏私人信息。原始位置数据是每五分钟（最少）发送一次的 GPS 数据（纬度、经度），不包括指定个人的信息。本文件中提供的所有表格和图表的版权均属于 ZENRIN DataCom CO., LTD。我们还要感谢一桥大学的 Yaichi Aoshima 与 ZENRIN DataCom Co.,. LTD. 协调该项目；村田基金会、平和中岛基金会、鹿岛基金会、大林基金会、JSPS KAKENHI（拨款编号 21H00703）和一桥大学的资金支持；东京大学 CSIS 的联合研究支持（项目编号 954）。† 经济学系，270 Bay State Road，波士顿，马萨诸塞州 02215。电话：1-617-353-5682。电子邮件：miyauchi@bu.edu。‡ 创新研究所，2-1 Naka，国立，东京 186-8603，日本。电话：81-42-580-8417。电子邮件：nakajima.kentaro@gmail.com § 经济学系和 SPIA，JRR 大楼，普林斯顿，新泽西州 08544。电话：1-609-258-4016。电子邮件：red-dings@princeton.edu。
智能手机中的晶体管如何形成量子点？
该团队取得了哪些成功？除了证明商用晶体管在低温下表现为量子点外，该团队还展示了使用商用半导体代工技术创建大型量子比特阵列的可行性。研究生 Suyash Pati Tripathi 设计了该团队的第一个 2 × 4 量子点阵列，实现了一个重要的里程碑。“这一突破使我们能够展示可以相互耦合的最小量子点（15 纳米 × 18 纳米）——这是量子技术领域向前迈出的重要一步，”他说。“然而，这只是一个开始！下一个目标是将这种量子点阵列与电子电路结合起来，创建一个完全集成的量子处理器。这种集成将使我们更接近开发实用、可扩展的量子计算机。”
Android智能手机单点定位的开源优化方法
摘要如今，芯片规模的全球导航卫星系统（GNSS）接收器在智能手机中无处不在。在智能手机GNSS接收器中，实施最小的（LS）或Kalman滤波器（KF）以估算位置。旨在提高智能手机GNSS位置精度，我们建议使用比传统方法（即LS和KF）更多的历史信息进行平滑的方法。更多的过去状态被视为未知数，并且构建了成本函数以优化这些状态。使用Google的开源智能手机数据集用于测试提出的方法。实验结果表明，所提出的方法在位置误差中的其他常规方法优于其他常规方法。此外，我们打开源代码。我们期望在智能手机GNSS位置平滑应用程序中实现的优化方法可以是一个说明性的示例，可以清楚地引入这种优化方法和其实现的参考，这可能会激发GNSS中其他一些有意义且令人兴奋的应用程序。
众包 GNSS 智能手机的自动选择......
智能手机已转换为便携式GNSS（全球导航卫星系统）接收器。具有数十亿此类设备记录的GNSS数据具有很大的科学研究潜力，并具有前所未有的时空分辨率。但是，目前访问大型GNSS智能手机数据的访问量是有限的，并且数据处理具有挑战性。Camaliot项目（机器学习技术在GNSS IOT数据融合中的应用）旨在解决这些问题，以促进众包GNSS数据的可用性，以进行天气预报和太空天气监测。Camaliot众包活动中大量的GNSS数据具有异质性的质量。为了应对此数据处理挑战，我们使用机器学习（ML）开发了一种自动数据选择算法。在这项研究中，比较了不同ML模型的分类性能。还检查了不同数据质量指标的重要性。初始结果表明，基于ML的分类器可以在广告系列的实际数据上获得95％的精度，而无需为质量指标设置明确的阈值。基于选定的智能手机GNSS数据，也进行了对流层参数估计实验。
基于计算机视觉方法的智能手机跟踪手动障碍
摘要。本文介绍了使用基于智能手机的计算机视觉技术来诊断手动障碍的经济高效，高效且可访问的解决方案的开发。它突出了使用TOF相机数据与RG数据和机器学习算法相结合的想法，以准确识别四肢和运动，这克服了传统运动识别方法的局限性，改善了康复和降低专业医疗设备的高成本。使用智能手机和先进的计算方法的无处不在，该研究提供了一种新的方法来提高运动障碍诊断的质量和可及性，为未来的研究和在临床实践中的研究和应用提供了有希望的方向。