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可穿戴设备的自适应极端边缘计算
可穿戴设备是一种快速增长的技术，对社会和经济的个人医疗保健产生了影响。由于传感器和分布式网络中传感器的广泛影响，功耗，处理速度和系统适应性对于将来的智能可穿戴设备至关重要。对如何在智能传感器中将计算到边缘的视觉和预测已经开始，并渴望提供自适应的极端边缘计算。在这里，我们提供了针对智能可穿戴设备的硬件和理论解决方案的整体视图，可以为这个普遍的计算时代提供指导。我们为在可穿戴传感器的神经形态计算技术中持续学习的生物合理模型提出了各种解决方案。为了设想这个概念，我们提供了一个系统的概述，其中预期在神经形态平台中可穿戴传感器的潜在低功率和低潜伏期情景。我们依次描述了利用互补金属氧化物半导体（CMOS）和新兴记忆技术（例如MEMRISTIVE设备）的神经形态处理器的重要潜在景观。此外，我们根据足迹，功耗，延迟和数据大小来评估可穿戴设备内边缘计算的要求。我们还研究了神经形态计算硬件，算法和设备以外的挑战，这些挑战可能阻碍智能可穿戴设备中自适应边缘计算的增强。
通过可穿戴设备监测疲劳：最新进展综述
疲劳的客观测量在职业健康和安全等领域至关重要，因为疲劳会损害认知和运动能力，从而降低生产力并增加受伤风险。可穿戴系统代表了疲劳监测的极具前景的解决方案，因为它们能够在无人值守的环境中持续、长期监测生物医学信号，同时具有所需的舒适度和非侵入性。这是开发实时疲劳监测准确模型的先决条件。然而，通过可穿戴设备监测疲劳带来了独特的挑战。为了概述目前通过可穿戴设备监测与疲劳相关的变量的最新技术，并发现当前知识中的潜在差距和缺陷，进行了系统回顾。在 Scopus 和 PubMed 数据库中搜索了自 2015 年以来以英文发表的文章，标题中包含术语“疲劳”、“困倦”、“警觉”或“警觉”，并提出了基于可穿戴设备的非侵入性疲劳量化系统。在检索到的 612 篇文章中，60 篇满足纳入标准。纳入的研究主要是短期研究，且在实验室环境中进行。总体而言，研究人员根据运动（MOT）、脑电图（EEG）、光电容积图（PPG）、心电图（ECG）、皮肤电反应（GSR）、肌电图（EMG）、皮肤温度（T sk ）、眼球运动（EYE）和呼吸（RES）数据开发疲劳模型，这些数据均由市场上的可穿戴设备获取。在提出的疲劳量化方法中，监督机器学习模型（更具体地说是二元分类模型）占主导地位。这些模型在检测疲劳方面被认为表现非常出色，然而，在模型开发过程中几乎没有努力确保使用高质量的数据。总之，本综述的结果表明，方法上的局限性阻碍了大多数提出的疲劳模型的普遍性和现实世界的适用性。还需要开展更多的工作来充分探索可穿戴设备在疲劳量化方面的潜力，以及更好地理解疲劳与生理变量变化之间的关系。
可穿戴和可植入软生物电子器件
能够实时记录生理信号并提供适当治疗的高性能可穿戴和植入设备在个性化医疗改革中发挥着关键作用。然而，刚性无机设备与柔软有机人体组织之间的机械和生化不匹配会造成严重问题，包括皮肤刺激、组织损伤、信噪比降低以及使用时间有限。因此，人们投入了大量研究精力，通过使用灵活、可拉伸的设备设计和软材料来克服这些问题。在这里，我们总结了软生物电子学的最新代表性研究和技术进展，包括可变形和可拉伸的设备设计、各种类型的软电子材料以及表面涂层和处理方法。我们还重点介绍了这些策略在新兴软可穿戴和植入设备中的应用。我们最后总结了目前的一些局限性，并对这一蓬勃发展的领域的未来前景进行了展望。
新的泰恩河畔大都会队进入桑德兰线的客户服务
Kim McGuinness，东北市长说：“像我一样，地铁乘客将欢迎第一辆新火车现在在桑德兰和机场之间运行，因此每个人都可以开始自己看到我们如何改变地铁。Kim McGuinness，东北市长说：“像我一样，地铁乘客将欢迎第一辆新火车现在在桑德兰和机场之间运行，因此每个人都可以开始自己看到我们如何改变地铁。我们的新火车是世界上一个现代东北地区的偶像，所以我很高兴看到他们穿过桑德兰迅速发展的河滨地区旁边的蒙克维尔茅斯桥，并在机场接待国际游客。
节奏：可穿戴鞋设备-IJRPR
Rhythmdrop是一个创新的平台，可以合并技术和创造力，以重新定义我们如何体验音乐。通过整合可穿戴技术和物联网（IoT），它将物理运动转变为动态的音乐作品。连接到鞋子的可穿戴设备捕获了用户的动作，使他们可以进行互动和沉浸式的音乐之旅，其动作直接影响了声音的发电。节奏的核心是基于运动是人类表达的基本方面的观念。使用加速度计和陀螺仪等传感器记录运动数据，使用户能够通过日常活动创建音乐。无论是跳舞，锻炼还是步行，每个运动都会有助于独特的音景，使音乐创作易于访问和愉悦。节奏通过鼓励体育锻炼和艺术自我表达来增强用户参与度。通过实时数据处理和低延迟通信，系统可确保音乐输出能够响应且适应用户的动作，从而促进运动和声音之间的无缝连接。这种技术的整合创造了一种个性化且不断发展的音乐体验，可适应个人创造力。超出其艺术潜力，节奏
可穿戴能量自主RF微波系统-IRIS
摘要：在下一个未来，我们将在日常生活中包围着许多相对便宜的计算设备，配备了无线通信和感应，并以“ Pervasive Intelligence”的概念为基础，在这些基础上，我们可以从这些基础上设想出我们的未来世界作为所有事物的Internet（Iot/IoE）（Iot/IOE）（Iot/IOE），而消费者/IOT/IOT/IOE IOT/IOE IOE和ioe ioe and Industrial and Industrial Iot and ioe and iotial iot iot iot iot iot。实际上，物联网是具有无限应用潜力的技术范式，它越来越成为能够提高企业竞争力，公共行政部门效率和生活质量的现实。在过去的几年中，已经开发了许多IOT启发的系统，并且应用领域已经扩展和深刻发展：智能家居，智能建筑，智能计量，智能工厂，智能汽车，智能汽车，智能环境，智能农业，智能农业，智能农业，智能物流，智能物流，生命环保，智慧零售和智能健康。物联网无线传感器节点的关键所需特征之一是它可以自主从能量收集（EH）进行自主操作的能力，而不是依靠寿命有限的笨重电池。此外，对于许多上述场景，可以预见可穿戴的解决方案，以进一步增加物联网范式的普遍扩散，从而使许多设备和个人相互连接。成功开发成功的RF自主系统（可能可穿戴）的关键字如下：
可穿戴能量RF微波RF微波炉-Iris
摘要：在下一个未来，我们将在日常生活中包围着许多相对便宜的计算设备，配备了无线通信和感应，并以“ Pervasive Intelligence”的概念为基础，在这些基础上，我们可以从这些基础上设想出我们的未来世界作为所有事物的Internet（Iot/IoE）（Iot/IOE）（Iot/IOE），而消费者/IOT/IOT/IOE IOT/IOE IOE和ioe ioe and Industrial and Industrial Iot and ioe and iotial iot iot iot iot iot。实际上，物联网是具有无限应用潜力的技术范式，它越来越成为能够提高企业竞争力，公共行政部门效率和生活质量的现实。在过去的几年中，已经开发了许多IOT启发的系统，并且应用领域已经扩展和深刻发展：智能家居，智能建筑，智能计量，智能工厂，智能汽车，智能汽车，智能环境，智能农业，智能农业，智能农业，智能物流，智能物流，生命环保，智慧零售和智能健康。物联网无线传感器节点的关键所需特征之一是它可以自主从能量收集（EH）进行自主操作的能力，而不是依靠寿命有限的笨重电池。此外，对于许多上述场景，可以预见可穿戴的解决方案，以进一步增加物联网范式的普遍扩散，从而使许多设备和个人相互连接。成功开发成功的RF自主系统（可能可穿戴）的关键字如下：
使用可穿戴的24小时体育活动数据预测睡眠质量：健身跟踪方法
摘要：本研究提出了一种独特的方法，可以使用Apple Watch（例如Apple Watch）在24小时内收集的体育活动数据来估算睡眠质量。我们使用机器学习模型，即随机森林和极端的梯度提升，研究生理参数（例如心率和活动水平）与睡眠模式之间的联系。用户可以使用所产生的个性化见解来了解日常活动如何影响他们，从而提高其睡眠质量。根据我们的研究，可穿戴技术和预测分析可以改善一般健康状况。关键字：Apple Watch，可穿戴技术，机器学习，体育锻炼，健身跟踪和睡眠质量预测1.的介绍确实，预测最近日常活动的睡眠质量仍然很困难，而非常大的可穿戴设备提供了包含睡眠和体育锻炼的信息。人们监控其健康和健康的方式发生了范式转变。可穿戴设备（例如Fitbit，Apple Watch和Garmin）提供有关健康指标的实时数据，例如心率，步骤计数和能量消耗[1] [2]。这些可穿戴设备以及其他参数以及其他参数监控心率，步骤，能量使用和睡眠方式。有很多原因导致睡眠质量和睡眠时间有利于整体健康状况。此外，显然可以将睡眠不足与许多健康问题联系在一起，并严重影响有关整体福祉的风险：心血管疾病，肥胖，糖尿病和认知能力下降。睡眠不佳会导致心血管疾病，肥胖和糖尿病[7]。尽管可穿戴设备提供了有关睡眠和体育锻炼的大量信息，但根据他们的日常活动来预测睡眠的质量仍然具有挑战性。尽管今天可用的健身监视应用程序提供了有关睡眠长度，舞台分解和中断的数据；他们没有为用户提供预测性见解，以提高未来的睡眠质量。本研究解决了使用24小时内收集的体育活动数据准确预测睡眠质量的问题。我们旨在开发一个健康应用程序，该应用程序利用用户的24小时体育活动数据来通过机器学习模型来预测睡眠质量。该应用程序将利用可穿戴设备的数据来捕获诸如步骤计数，静止和主动心率，燃烧的卡路里，心率变异性（HRV），氧饱和度和VO2 Max等测量值。应用程序使用机器学习模型，例如随机森林和极端梯度提升（XGBoost），以找到与不同睡眠质量水平（优秀，中性或差）相对应的模式。
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。