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使用 Apple Watch 测量心率、热量和活动
本文回顾了 Apple Watch 的底层硬件和软件技术，这些技术可以测量心率、估算卡路里消耗量，并作为相关心脏健康和健身功能的基础。它首先详细介绍了光学心脏传感器的开发和验证。然后，它讨论了 Apple Watch 如何使用传感器融合和机器学习 (ML) 模型提供全天心率监测。本文探讨了 Apple Watch 上的卡路里测量方法，涵盖了估算全天卡路里消耗量的最佳实践。它解释了如何结合基于 ML 的活动分类模型，结合锻炼环境、心率、加速度、旋转、海拔和地理位置信号来增强热量测定模型。接下来，本文评估了不同锻炼类型中热量测定估计值的开发和验证，并详细介绍了传感器融合的方法以及它如何根据锻炼类型对信息进行优先排序。此外，它还研究了由心率和热量测定数据提供的各种健康和健身功能。最后，本文概述了访问 Apple Watch 提供的数据和功能的几种选项。
a. 卡路里是一种能量形式
a. 卡路里是食物中的能量形式。卡路里被用作能量，为大脑、肺和心脏等重要器官系统提供能量。我们的身体需要额外的能量来进行锻炼、与工作相关的任务以及日常生活活动。能量可用性是体力劳动后剩余的能量，用于为身体的基本功能提供能量。士兵需要食物中的卡路里提供最佳能量，以支持体力锻炼和工作职责。当摄入的能量不足时，就没有足够的能量来维持身体。这会导致能量可用性低，从而对健康和表现产生负面影响。在能量可用性低的情况下，身体会从其他器官系统中获取能量来发挥作用。b. 能量可用性低与生殖激素并发症有关，可能包括男性睾酮水平下降和女性雌激素水平降低。其他并发症包括骨骼健康和免疫功能不佳、认知能力受损以及力量和耐力下降。能量可用性低的人受伤风险很高，这会影响士兵的战备状态。2. 与能量可用性低相关的常见饮食模式：
a. 卡路里是一种能量形式
a. 卡路里是食物中的能量形式。卡路里被用作能量，为大脑、肺和心脏等重要器官系统提供能量。我们的身体需要额外的能量来进行锻炼、与工作相关的任务以及日常生活活动。能量可用性是体力劳动后剩余的能量，用于为身体的基本功能提供能量。士兵需要食物中的卡路里提供最佳能量，以支持体力锻炼和工作职责。当摄入的能量不足时，就没有足够的能量来维持身体。这会导致能量可用性低，从而对健康和表现产生负面影响。在能量可用性低的情况下，身体会从其他器官系统中获取能量来发挥作用。b. 能量可用性低与生殖激素并发症有关，可能包括男性睾酮水平下降和女性雌激素水平降低。其他并发症包括骨骼健康和免疫功能不佳、认知能力受损以及力量和耐力下降。能量可用性低的人受伤风险很高，这会影响士兵的战备状态。2. 与能量可用性低相关的常见饮食模式：
基于图的扩散模型，用于使用不规则几何量的热量量表中的快速淋浴模型
仿真在解释大型强子对撞机（LHC）实验的碰撞数据以及与理论预测的测试对齐中起着至关重要的作用。在模拟碰撞数据中所带来的独特挑战，包括高维特征空间和缺乏可拖动的可能性模型，启发了一系列深度学习解决方案[1,2]。特别是，对于模拟检测器中的粒子相互作用，核心挑战是有限的计算资源，以对热量计中的粒子阵雨建模所需的极端细节主导。在这里，基于Geant 4 [3 - 5]的蒙特卡洛模拟的传统方法是强大但资源高度的 - 占据了地图集模拟链中最大的时间[6]。在未来的高光度LHC运行中，热量计模拟将需要应对更高的数据速率，从而可能成为物理分析的限制因素，而在该领域没有显着进展[7]。为了大大加快热量计模拟的速度，已经采取了许多努力。虽然快速的淋浴模型已成功部署在LHC实验[8,9]中，但准确性却有限。最近，深层生成模型的出现导致了它们的广泛流行和解决这项任务的潜力。应用于量热计的第一个生成模型
药物和热量
此处介绍的列表是基于已知的药物作用和热意识机制的组合，以及在极端热量事件中服用某些药物的人的发病率更大的更广泛的流行病学研究。 div>一般而言，药物和温暖的气候以几种方式相互作用，这一事实可以增加夏季对患者损害的风险；某些药物改变了温度调节反应机制和/或液体和电解质的状态，并且在温暖的气候下增加了过热，脱水或其他危害的风险。 div>1–3暴露于热量和脱水可以改变药物的药代动力学（即它们的吸收，分布或消除），因此可以增加不良反应的风险。 div>4的例子是胰岛素（它通过暴露于热量而增加了其吸收，因此会增加低血糖症的风险）和锂（增加其血清浓度并通过脱水而产生急性毒性）。 div>1,4,5 div>
SLE中的糖皮质激素治疗与感染，合并症和死亡率有关 - 一项国家队列研究
为了促进重型电池的安全性，需要开发用于研究热失控（TR）的方法。到目前为止，这些依赖于加速速率量热法作为标准技术。但是，这种方法的昂贵，通常具有尺寸限制，因此用于大格式电池的使用有限。在这项研究中，我们使用简单的热电偶在模块水平的模块水平上进行了热电级的热传播测试检查了电池电池的TR行为。这构成了迄今为止分析的最大的棱柱细胞格式之一，而热电偶的利用则可以实现一种具有成本效益的方法来研究其TR。参数，例如使用此方法对细胞的TR发作温度，最高温度，热释放和触发时间进行了全面评估和比较。在144°C左右的TR温度和最高温度从757℃至863°C时的最高温度。热量释放估计为每个电池电池1.59 MJ，与指甲穿透测试相比，偏离约1％。此外，根据文献，可以观察到TR期间的六个不同阶段。这表明使用热夫妻的热传播测试能够与其他方法（例如加速速率量热法）保持良好状态，但要易于使用。
自动食品识别和卡路里管理...
1人工智能（AI），机器学习（ML），深度学习（DL），计算机视觉（CV）和对象检测之间的关系。。。。。。。。。。。。4 2通过乘以网格单元中存在的ob ject的概率以及在预测和地面真相边界框之间与联合（iou）相交的概率来计算YOLO中的信心评分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 3边界框预测图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 4 iou通用公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 5 iou二进制公式（tp = true straine，fn = false n = false and and fp =假阳性。）6 6 YOLO架构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 7边界盒坐标损耗包含对象的网格单元。。。。。。。。。。。7 8包含对象的网格单元的边界框宽度和高度损失。。。。。。。。7 9包含对象的网格单元的置信分数损失。。。。。。。。。。。。。。。。7 10不包含对象的网格单元的置信分数损失。。。。。。。。。。。。。。7 11分类损失在网格细胞中存在对象。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 12目录结构，用于组织食物图像及其相应的标签，用于在Yolo模型中进行训练，验证和测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 13各种食物类别的yolov5对象检测的精确构态曲线。。17 14 F1分数曲线Yolov5对象在各种食物类别上检测。。。。。。。。。17 15 Yolov5损失曲线和关键指标（精度，召回和地图）在时期。。。18 16混淆矩阵说明了Yolov5模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 17各种食物类别的yolov6对象检测的精确构度曲线。19 18 F1分数曲线Yolov6对象检测各种食物类别。。。。。19 19 Yolov6损失曲线和关键指标（精度，回忆和地图）。。。20 20混乱矩阵说明了Yolov6模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 21各种食物类别的yolov7对象检测的精确构度曲线。。21 22 22 F1分数曲线在各种食物类别上检测。。。。。。。。。21 23 Yolov7损失曲线和关键指标（精度，召回和映射）在时期。。。。22 24混乱矩阵说明了Yolov8模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 25在各种食物类别上用于yolov8对象检测的精确构度曲线。。23 26 F1在各种食物类别上检测Yolov8对象检测的得分曲线。。。。。。。。。23 27 Yolov8损失曲线和关键指标（精度，召回和映射）。。。。24 28混乱矩阵说明了Yolov8模型在分类不同的食物类别中的性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 29 YOLO模型的比较：检测速度和训练时间。。。。。。。。。。26 30跨关键评估大会的YOLO模型的全面绩效比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 31用户帐户注册提示用户输入其个人信息和健康数据以进行个性化卡路里跟踪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 32登录页面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 33带有输入接口的主页，具有使用设备相机捕获图像或从设备存储中上传现有图像的选项。。。。。。。。30 34卡路里跟踪页面，显示每日卡路里限制，当天消耗卡路里，详细的食物日志以及每月的日历，突出显示每日卡路里的摄入量。。。。31
迷幻和“内部治疗师”：神话或机制？
肠道微生物组（GM）调节体重/成分和胃肠道功能；因此，针对居民肠道微生物的方法引起了极大的兴趣。间歇性禁食（如果）和蛋白质起搏（P）方案可有效促进体重减轻（WL）和增强身体成分。但是，IF-和P诱导的WL与GM之间的相互关系尚不清楚。当前的随机对照研究介绍了if-p（n = 21）的组合（n = 21）之间的独特粪便微生物和血浆代谢组学特征与自由生活的人参与者（女性= 27;男性= 14）的整体能量摄入量相匹配的心脏健康，加热的饮食（CR，n = 20），持续8周。肠道症状学改善和丰富的Christensenellaceae微生物以及导致细胞因子和氨基酸代谢产物有利于脂肪氧化而增加的IF-P（P <0.05），而与寿命相关的代谢途径相关的代谢产物会增加与寿命相关的代谢途径与CR（p <0.05）增加（p <0.05）。差异表明GM和代谢组因子在WL维持和身体组成中起作用。这项新颖的工作提供了对IF-P或CR饮食后参与者的GM和代谢组学的见解，并突出了与WL和身体组成相关的微生物组装的重要差异。这些数据可能会使用较大持续时间的较大样本量为以后的以GM为注重的精度营养建议。试验注册，2020年3月6日（ClinicalTrials.gov为NCT04327141），基于先前的统治干预试验。
CuInP 2 S 6 薄膜的压电、热电和电热性质的应变诱导转变
低维铁电体、亚铁电体和反铁电体由于其不同寻常的极性、压电、电热和热电特性而受到迫切的科学关注。层状二维范德华材料（如 CuInP 2 (S,Se) 6 单层、薄膜和纳米薄片）的铁电特性的应变工程和应变控制具有根本性的意义，尤其有望在纳米级非易失性存储器、能量转换和存储、纳米冷却器和传感器等高级应用中得到应用。在这里，我们研究了半导体电极覆盖的亚电介质 CuInP 2 S 6 薄应变膜的极性、压电、电热和热电特性，并揭示了失配应变对这些特性的异常强烈影响。特别是，失配应变的符号及其大小决定了压电、电热和热电响应的复杂行为。与许多其他铁电薄膜相比，应变对这些特性的影响是相反的，即“异常的”，对于这些铁电薄膜，平面外剩余极化、压电、电热和热电响应对于拉伸应变强烈增加，对于压缩应变则减小或消失。
新的高熵合金，用于磁联性应用。
科学环境：该项目将在新的国际研究项目“复杂的无机材料的材料 - 材料 - 材料”的框架内进行，Jean Lamour Institute（IJL，Nancy，France）和JoŽefStefanInstitute（JSI，JSI，Slovenia，Slovenia）。它将涉及来自组表面和冶金学（IJL）的更具体的研究人员，以及纳米结构材料系（S.Shturm教授，JSI）以及高素质合金组（J. Dolinsek，JSI）。两个实验室都是欧洲复杂金属合金联盟（Ecmetac，https：//ecmetac.eu/）的一部分。该项目还将受益于IMEM的专业知识（CNR，意大利，F。Albertini教授； https：//www.imem.cnr.it/en/adr/4/magnetic-and-magnetic-and-multiferroic-材料/插入材料）在磁磁材料上。