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嵌入式系统的机器学习终极指南
对于我们在该领域工作的人，包括卡内基·梅隆（Carnegie Mellon）的人，这不是很大的启示。 “ du！ 当然可以！”这是许多人已经知道和正在努力的限制的学术证实 TechCrunch以典型的喘不过气来的方式报道，好像是新闻。 显然，记者不知道执行手势识别的许多市售产品（其中包括来自Thalmic Labs的Myo，使用其专有硬件，或其他20个提供SmartWatch工具的其他产品）。 看来，他也完全没有意识到商业上可用的工具包，以识别非常微妙的振动和加速度计，以检测机器条件，以检测噪音，复杂的环境（例如用于工业设备监控的现实AI解决方案），或检测可穿戴设备中的用户活动和环境（消费产品的现实AI）。对于我们在该领域工作的人，包括卡内基·梅隆（Carnegie Mellon）的人，这不是很大的启示。“ du！当然可以！”这是许多人已经知道和正在努力的限制的学术证实TechCrunch以典型的喘不过气来的方式报道，好像是新闻。显然，记者不知道执行手势识别的许多市售产品（其中包括来自Thalmic Labs的Myo，使用其专有硬件，或其他20个提供SmartWatch工具的其他产品）。看来，他也完全没有意识到商业上可用的工具包，以识别非常微妙的振动和加速度计，以检测机器条件，以检测噪音，复杂的环境（例如用于工业设备监控的现实AI解决方案），或检测可穿戴设备中的用户活动和环境（消费产品的现实AI）。
嵌入式系统的机器学习终极指南
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针对慢性疾病的四名骑手的十字军东征
慢性，非传染性疾病是过着悠久健康生活的主要障碍。在许多情况下，早期诊断可以促进预先审查，监测和治疗工作，从而改善患者的预后。因此，将筛查技术作为易于访问，不起作用且具有成本效益的至关重要。眼生生物标志物与系统性健康与疾病（Oculomics）之间的关联为检测全身性疾病的有吸引力的机会，因为Oph-Thalmic技术通常是相对较低的，快速和无创的。在这篇综述中，我们高度阐明了眼睛中的结构生物标志物与发病率和死亡率的四个全球领先原因之间的关键关联：炎性血管疾病，癌症，神经退行性疾病和代谢疾病。我们观察到神经退行性疾病是一种特别
使用 EMG 臂带的用户界面 - TUM Wiki-System
我要感谢所有促成这个项目的人。首先，我要感谢 Gudrun Klinker 教授和计算机辅助医疗程序与增强现实系主任为我提供这篇论文。其次，我要感谢我的导师 Sandro Weber 愿意提供这样一个项目并在我的整个工作过程中给予支持。最后，我要感谢 Thalmic Labs 提供 Myo 软件的源代码和易于阅读的 Unity3D API。我还要感谢以下所有参与用户研究并在四个月内为我的工作提供各方面帮助的人（按字母顺序排列）：Okan Agca Larissa Akcetin Alp Danisman Clemens Fromm Onur Kilimci Özge Kilimci Konstantin Kirilov Waltentin Lamonos Kivanc Mertek Alex Müller Felix Novoa Ozan Pekmezci Daniel Schroter Berkay Soykan Kagan Tunca Oktay Turan Katarina Weber Baris Yolsal