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以人为中心的可穿戴技术设计
本文提出了一种以人为本的可穿戴技术的方法，强调了审美和功能元素的整合以增强用户体验。该方法涉及分析用户反馈和行为，以确定关键需求和设计挑战，这将为可穿戴设备的迭代开发提供信息。原型工具将用于创建交互式模型，以促进最终部署之前用户测试和细化。提出的系统架构包括高级传感器模块，个性化建议的AI算法以及人体工程学设计原理，以确保舒适性和可用性。由用户反馈驱动的连续改进循环将指导硬件和软件组件的完善，以确保设备满足不断发展的用户期望。此外，该研究将利用成功可穿戴设备的案例研究来说明最佳实践，从而探索美学和功能之间的平衡。这种方法旨在创建不仅在技术上熟练而且与用户偏好和需求深度保持一致的设备，最终促进了更大的采用和持续的参与。
可穿戴活动监视和视觉反馈对接受移植的患者的移动和健身的影响
几项研究探讨了接受SCT的成年患者的锻炼和加强计划的使用（Baumann等，2010，2011; Coleman等，2008; Dimeo等，1997; Dimeo等，1997; Hacker等，2017; Hacker等，2017; jurdi et al。，2021; Knols et al。; knols et al。 Wiskemann＆Huber，2008）。先前的研究探索了各种运动和加强干预措施，包括移动，骑自行车测量计，抵抗训练和个性化的物理疗法。与随机或非随机对照患者相比，这些研究主要报道了接受运动疗法的患者的身体性能和生活质量以及减少疲劳的改善。例如，Baumann等。（2010）对64例接受同种异体或ASCT的患者进行了试验，这些患者在移植过程中随机接受剧烈运动或被动疗法。在物理治疗师的监督下，运动组骑着自行车测量计或每天两次行走20分钟。骗局组接受了按摩，协调培训或伸展运动。在出院时，在经过改良的世界卫生组织评估中，运动组在耐力测试中表现出最小的下降（2％），而对照组与基线相比损失了27％的耐力。研究中使用的深入监督耐力训练和设备才是可能仅是因为移植设施的大量投资（Baumann等，2010）。锻炼计划可能需要大量资源，而SCT集合中通常不可用，其中患者护理主要集中于管理剂量密集型治疗的并发症。
海军工作服 III 型授权靴子
此列表：• 包括经认证和可选（非认证）的靴子，这些靴子经授权可与 NWU III 型制服一起穿着• 替换和补充 NAVADMIN 214/17 中列出的授权靴子• 概述了授权的可选靴子，这些靴子是粗糙的土狼皮和光滑的棕色靴子，需要指挥部许可和指导才能穿着• 包括不再授权穿着的靴子• 不包括所有授权的组织靴子• 将定期更新以反映添加或删除的授权穿着靴子
由单原子材料制成的可穿戴微电网
5 南京大学化学化工学院，生命分析化学国家重点实验室，南京 210023，中国 *通信地址：yuehe.lin@wsu.edu (YL)；josephwang@ucsd.edu (JW)；wenleizhu@nju.edu.cn (WZ) 收稿日期：2023 年 3 月 27 日；接受日期：2023 年 5 月 17 日；在线发表日期：2023 年 5 月 31 日；https://doi.org/10.59717/j.xinn-mater.2023.100023 © 2023 作者。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。引用：Ding S.、Yin L.、Lyu Z. 等人，（2023 年）。单原子材料赋能的可穿戴微电网。创新材料 1(2)，100023。可穿戴微电网是一种集成了能量收集、存储和调节模块以及传感器的可穿戴系统，具有支持人类医疗保健的潜力。然而，可穿戴微电网由于成本高、性能、稳定性和生物相容性有限而尚未实现可行性，等待重大突破，特别是在材料科学领域。单原子材料 (SAM) 是最有前途的材料前沿之一，它可以克服上述缺点，并在各种收集器、储能设备和可穿戴传感器中提供许多额外的优势。在此，我们讨论了在可穿戴设备中使用 SAM 的潜力，以满足构建实用的能源自主可穿戴微电网的需求，以实现扩展的全面自我监控和人机界面。
更新在儿科中使用血小板素受体激动剂
抽象目标传统的玻璃离子水泥（GIC）被认为是最普遍的修复材料。机械质量降低和耐磨性降低一直是其广泛临床应用所面临的主要挑战。这项研究旨在评估氟化石墨烯（FG）氧化物模型的常规GIC的机械性能。使用不同浓度（0WT％）对照组的FG/GIC样品的复合材料（来自Promedica，Germany，Shade A3）和（1WT％，2WT％和3WT％FG）组的材料和方法使用圆柱形模具（3mm 6mm）。fg是使用水热技术制备的，并使用Xpert-Pro粉末衍射仪系统进行X射线衍射分析和JEOL JEOL JEM-2100高分辨率透射透射电子显微镜进行表征。测量了Vickers的硬度和GI样品的耐磨性。使用机器人咀嚼模拟器与热环协议（型号ACH-09075DC-T，Ad-Tech Technology Co.，Ltd。，Leinfelden-Echterdin- Gen，Gen，Div>使用机器人咀嚼模拟器，leinfelden-echterdin- Gen，Gen，Gen）进行机械磨损。组之间相对于正态分布的数字变量的统计分析比较使用方差测试进行单向分析，然后进行后测试。使用配对的t检验用于比较同一组中的数据。结果：GIC（1WT％FG）和（2wt％FG）复合材料的表面粗糙度值显着低于对照组和3WT％FG组的复合材料。Vickers的硬度数在FG/GICS复合材料中比对照组高得多（p 0.05）。结论GIC/FG组合具有足够的强度，可以抵抗用硬度改善的遮挡应力。GIC/FG似乎是一种有前途的修复材料。
为太空医学制造可穿戴健康解决方案Quad Chart
宇航员佩戴的这些非侵入式蓝牙传感器将实时测量生物标志物并报告当前健康状况，同时警告未来可能出现的负面健康问题，以便进行干预。该传感器将通过抛物线飞行和国际空间站 (ISS) 进行测试。
可穿戴设备在慢性病监测和患者护理中的作用：全面评论
可穿戴健康设备在慢性病管理中变得至关重要，因为它们提供了实时监测和个性化护理。本评论探讨了他们在医学领域的有效性和挑战，包括心脏病，呼吸健康，神经病学，内分泌学，骨科，肿瘤学和心理健康。详尽的文献搜索确定了针对可穿戴设备对患者预后影响的研究。在心脏病学中，可穿戴设备已被证明可有效监测高血压，检测心律不齐和有助于心脏康复。 在呼吸健康中，这些设备可增强哮喘管理和对关键参数的持续监测。 神经系统应用包括癫痫发作检测和帕金森氏病的管理，可穿戴设备在改善患者预后方面表现出令人鼓舞的结果。 在内分泌学中，可穿戴技术进步甲状腺功能障碍监测，生育能力跟踪和糖尿病管理。 骨科应用程序包括改进的术后恢复和康复，而可穿戴设备有助于肿瘤学早期并发症检测。 心理健康益处包括焦虑检测，创伤后应激障碍管理以及通过可穿戴生物反馈减轻压力。 总而言之，可穿戴健康设备通过增强实时监测和患者参与来管理慢性疾病的变革潜力。 尽管依从性和结果取得了重大改善，但具有数据准确性和隐私的挑战仍然存在。在心脏病学中，可穿戴设备已被证明可有效监测高血压，检测心律不齐和有助于心脏康复。在呼吸健康中，这些设备可增强哮喘管理和对关键参数的持续监测。神经系统应用包括癫痫发作检测和帕金森氏病的管理，可穿戴设备在改善患者预后方面表现出令人鼓舞的结果。在内分泌学中，可穿戴技术进步甲状腺功能障碍监测，生育能力跟踪和糖尿病管理。骨科应用程序包括改进的术后恢复和康复，而可穿戴设备有助于肿瘤学早期并发症检测。心理健康益处包括焦虑检测，创伤后应激障碍管理以及通过可穿戴生物反馈减轻压力。总而言之，可穿戴健康设备通过增强实时监测和患者参与来管理慢性疾病的变革潜力。尽管依从性和结果取得了重大改善，但具有数据准确性和隐私的挑战仍然存在。但是，通过持续的创新和协作，我们都可以成为最大化可穿戴技术在医疗保健中的好处的解决方案的一部分。
可穿戴电子纺织品的闭环回收
可穿戴的电子纺织品（电子纹理）正在通过创新应用来改变个性化的医疗保健。然而，将电子设备集成到纺织品中，以使电子废物的迅速增长的电子废物（电子废物）和纺织品回收迅速增长，这是由于混合材料所需的复杂的回收和处理过程，包括纺织品纤维，电子材料和组件。在这里，通过融合了基于石墨烯的电子纹理的热 - 自由解析，以将其转换为石墨烯样的电式回收粉末，以据报道可穿戴电子纹理的第一个闭环回收。然后，一种可伸缩的干燥涂层技术用于再现基于石墨烯的可穿戴电子纹理，并将其潜在的医疗保健应用作为捕获电动员电脑（ECG）信号和温度传感器的可穿戴电极。此外，基于再生石墨烯的纺织品超级电容器强调了它们作为可持续储能设备的潜力，保持了显着的耐用性并在1000个周期后保持≈94％的电容，而面积电容为4.92 MF CM-2。这种可持续的闭环回收电子纹理的回收展示了其重新利用为多功能应用的潜力，从而促进了一种圆形方法，从而在极度阻止了环境影响负面影响并减少了土地填充。
用于多类刀具磨损识别的无监督和半监督机器学习框架
摘要 刀具状态监测 (TCM) 对于确保产品质量和避免停机至关重要。机器学习已被证明对 TCM 至关重要。然而，现有的研究主要基于监督学习，这阻碍了它们在实际制造环境中的适用性，因为在役机器上的数据标记既麻烦又昂贵。此外，现有的无监督解决方案主要处理基于二元决策的 TCM，无法完全反映刀具磨损进展的动态。为了解决这些问题，我们提出了不同的无监督和半监督五类刀具磨损识别框架，分别处理完全未标记和部分标记的数据。底层方法包括拉普拉斯得分、稀疏自编码器 (SAE)、堆叠 SAE (SSAE)、自组织映射、Softmax、支持向量机和随机森林。对于半监督框架，我们考虑了标记数据仅影响特征学习、分类器构建或两者的设计。我们还研究了 SSAE 在监督层面的不同训练配置。我们将框架应用于两个铣刀运行至故障数据集，使用麦克风和加速度计记录。评估中考虑了不同百分比标记训练数据下的单传感器和多传感器数据。结果显示了哪种框架在哪种数据设置下可产生最佳预测性能，并强调了传感器融合和判别性特征表示在应对标签不可用和稀缺性方面的重要性，以及其他发现。两个完全未标记数据的数据集实现的最高宏 F1 分别达到 87.52% 和 75.80%，当只有 25% 的训练观测值被标记时，最高宏 F1 超过 90%。
通过 EEG-PPG 增强可穿戴癫痫发作检测...
摘要 — 本文介绍了 B RAIN F USE N ET，一种基于脑电图 (EEG) 与光电容积描记法 (PPG) 和加速度计 (ACC) 信号的传感器融合的新型轻量级癫痫检测网络，适用于低通道数可穿戴系统。B RAIN F USE N ET 利用灵敏度-特异性加权交叉熵 (SSWCE)，这是一种结合了灵敏度和特异性的创新损失函数，可解决严重不平衡数据集的挑战。对于仅使用四个通道的基于 EEG 的分类，B RAIN F USE N ET - SSWCE 方法成功检测到 CHB-MIT 数据集上 93.5% 的癫痫发作事件（基于样本的灵敏度为 76.34%）。在 PEDESITE 数据集上，仅考虑 EEG 数据时，我们分别表现出基于样本的灵敏度和假阳性率 60.66% 和 1.18 FP/h。此外，我们证明，整合 PPG 信号可将灵敏度提高到 61.22%（成功检测到 92% 的癫痫发作事件），同时将假阳性数量降低到 1.0 FP/h。最后，当还考虑 ACC 数据时，对于基于样本的估计，灵敏度增加到 64.28%（成功检测到 95% 的癫痫发作事件），假阳性数量下降到仅 0.21 FP/h，而当考虑基于事件的估计时，每天的误报少于一次。BRAIN FUSE N ET 资源友好，非常适合在低功耗嵌入式平台上实施，我们