XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用机器学习和通过智能手机录制的语音样本进行声音分析评估语音障碍
摘要：背景：将边缘计算集成到智能医疗保健系统中需要开发计算高效的模型和方法，以监视和检测患者的医疗状况。在这种情况下，移动设备（例如智能手机）越来越多地用于协助诊断，治疗和监测。值得注意的是，智能手机广泛普遍，很容易被大部分人口访问。这些设备使个人能够方便地记录和提交语音样本，从而有可能促进声音不规则或变化的早期发现。这项研究重点是基于智能手机捕获的人声样本来创建各种机器学习框架，以区分病理和健康的声音。方法：调查利用了公开发音的数据集，包括58个健康的语音样本和150个来自表现出病理状况的声音和机器学习技术的样本，通过使用MEL频率经常性经系系数来分类健康和患者的患者。结果：通过经过跨验证的两类分类，最佳的K-Neareb邻居表现出最高的性能，在识别健康和病理学的声音方面的准确率达到98.3％。结论：这项研究有望使智能手机能够有效识别人声疾病，为个人和医疗保健系统提供多种优势，包括提高可访问性，早期检测和持续监测。
学校里的手机——学校工具包
• 在决定如何引入或修改学校的手机政策时，咨询家长和学生 • 确保在政策变更之前提前通知所有学生和家长 • 在执行新政策之前，利用几天和几周的试用期来帮助每一位学生达到期望 • 使用各种沟通方式，确保所有家长都熟悉学校关于手机使用政策的变化 • 向家长解释禁止在学校使用手机的好处 • 直接与可能需要对学校政策进行合理调整或适应的学生家长沟通，共同制定合适的计划
学校手机 - 2024年2月
•在所有维护学校，学院，免费学校，非维护的特殊学校和英格兰的独立学校中的学校领导，学校工作人员，理事机构，信托委员会和所有人•地方当局•为此指导，指出“维护的学校”是指“维护的学校”是指社区，社区，基金会或自愿学校，社区或社区特殊学校，社区或基金会的特殊学校或维护的培养基。这也意味着学生推荐单位•出于本指南的目的，提及“学院”是指学院学校（包括主流和特殊的免费学校）和替代供应学院（包括替代供应供应学校）（包括替代提供的免费学校）•对于本指南的目的，指的是“学校”，指的是所有学校，包括维护，非卫生学院，包括学院，包括学院，包括学院，学院，包括学院，学院，包括学院，包括学院，包括学院，包括学院，包括学院，推荐单位
人工智能对智能手机照片和卫星图像临时序列的影响：uma ab
原始接收： 23/11/2023 公共授权： 26/12/2023 Margareth Simões Doutora em Geografia Instituição： EMBRAPA Solos e Universidade do Rio de Janeiro (UERJ) Endereço： R. Jardim Botânico, 1024, Jardim Botânico，里约热内卢 – RJ，CEP：22460-000 电子邮件：margareth.simoes@embrapa.br Rodrigo Peçanha Demonte Ferraz Doutor em Ciências Ambientais Instituição：EMBRAPA Solos Endereço：R. Jardim Botânico，1024，Jardim Botânico，里约热内卢 – RJ, CEP: 22460-000 电子邮件: rodrigo.demonte@embrapa.br Patrick Calvano Kuchler Doutor em Ciências Ambientais Instituição: Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) Endereço: R. São Francisco Xavier, 524, Maracanã, Rio de Janeiro – RJ, CEP: 20550-900 电子邮件：geocalvano@gmail.com Matheus Benchimol Ferreira de Almeida Doutor em Ciências do Meio Ambiente Instituição：EMBRAPA Solos Endereço：R. Jardim Botânico，1024，Jardim Botânico，里约热内卢 – RJ，CEP： 22460-000 电子邮件： mateusbenchimol@hotmail.com
eNophones的工作评分系统
（2）单一措施的醒来，睡眠发作和深度睡眠的分类“K.šušmáková，A。Krakovská，斯洛伐克科学学院的测量科学研究所。（3）福特先生，歌德JW，Dekker DK。在连续移动任务期间，EEG的连贯性和功率变化。int j Int j Psychophyoliol。1986 JUL; 4（2）：99-110。 doi：10.1016/0167-8760（86）90003-6。 PMID：3733494。 （4）Patel AK，Reddy V，Shumway KR等。 生理，睡眠阶段。 [更新2022年9月7日]。 in：statpearls [Internet]。 宝藏岛（FL）：Statpearls Publishing； 2023年1月。 可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk526132/（5）Tee，Yi Wen＆Mohd Aris，Siti Armiza。 （2020）。 脑电图（EEG）应力分析对α/β的比率和theta/beta比。 印尼电气工程与计算机科学杂志。 17。 175。 10.11591/ijeecs.v17.i1.pp175-182。 （6）Nuryadi，Agus＆Gumilar，Martina＆Lesyiana和Foster，Nelson。 （2020）。 β脑波通过脑慢跑应用改善认知功能的影响。 国际人类运动与体育科学杂志。 8。 10.13189/saj.2020.080713。 （7）Gharagozlou F，Nasl Saraji G，Mazloumi A，Nahvi A，Motie Nasrabadi A，Rahimi Foroushani A，Arab Kheradmand A，Ashouri M，Ashouri M，Ashouri M，Samavati M.在模拟驾驶过程中检测基于EEG Alpha Power Power Chernecter ofer Power Power light ofer Power power light ofer power power light ofer power。 伊朗J公共卫生。 2015年12月; 44（12）：1693-700。 PMID：26811821; PMCID：PMC4724743。 2004。1986 JUL; 4（2）：99-110。 doi：10.1016/0167-8760（86）90003-6。PMID：3733494。（4）Patel AK，Reddy V，Shumway KR等。生理，睡眠阶段。[更新2022年9月7日]。in：statpearls [Internet]。宝藏岛（FL）：Statpearls Publishing； 2023年1月。可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/books/nbk526132/（5）Tee，Yi Wen＆Mohd Aris，Siti Armiza。（2020）。脑电图（EEG）应力分析对α/β的比率和theta/beta比。印尼电气工程与计算机科学杂志。17。175。10.11591/ijeecs.v17.i1.pp175-182。（6）Nuryadi，Agus＆Gumilar，Martina＆Lesyiana和Foster，Nelson。（2020）。β脑波通过脑慢跑应用改善认知功能的影响。国际人类运动与体育科学杂志。8。10.13189/saj.2020.080713。（7）Gharagozlou F，Nasl Saraji G，Mazloumi A，Nahvi A，Motie Nasrabadi A，Rahimi Foroushani A，Arab Kheradmand A，Ashouri M，Ashouri M，Ashouri M，Samavati M.在模拟驾驶过程中检测基于EEG Alpha Power Power Chernecter ofer Power Power light ofer Power power light ofer power power light ofer power。伊朗J公共卫生。2015年12月; 44（12）：1693-700。PMID：26811821; PMCID：PMC4724743。2004。（8）Tobias Egner和John H Gruzelier。对健康受试者的脑脑响应对α/theta神经反馈训练的时间动力学。神经疗法杂志8，1（2004），43-57。（9）Metin，Baris＆Goktepe，Ayse＆Sutcubasi，Bernis＆Serin，Emin＆Tas，Cumhur＆Dolu，Fatrmanur＆Tarhan，K ..（2017）。流量状态期间的EEG发现。神经行为科学杂志。1。10.5455/jnbs.1496152464。（10）Stevens，C。E.，Jr。，＆Zabelina，D。L.（2019）。创造力出现了波浪：对创意大脑的以EEG为中心的探索。行为科学中的当前意见，27，154–162。
理事会：公立学校手机和其他移动技术的电子学习指南 202 4
以学习者为中心的教学是一种将学习者置于学习中心的方法。这意味着学习者可以控制自己的学习进度并对其负责。教师扮演学习促进者的角色。移动技术和其他技术使学习者能够浏览用于其教育的在线平台。学习者可以创建内容和制作媒体，研究有价值的资源，使用学习应用程序来提高成绩，与同龄人合作，使用设备帮助使学习者的声音民主化，并整理资源作为教育学习中心和支持。
ES-02带有蓝牙技术的真实无线立体声耳机
1。如果您在开车时必须使用耳塞，请确保您的注意力完全专注于驾驶安全。成为负责任的驾驶员，并遵守当地法律。2。放置在儿童无法达到的区域，永远不要让他们玩耳塞，而且案例构成了小零件作为窒息危险。3。遵守所有指定区域，例如医院，电子限制性和危险环境，需要关闭电气设备。4。在登上飞机之前关闭耳塞。在空姐开始询问时请勿使用它。5。切勿在任何安全气囊部署区域上安装或存放耳塞，因为部署会导致严重伤害。6。不要试图拆卸耳塞，因为它不包含可使用的组件。7。耳塞在内部电池内建造，应根据当地法规将其处置，而不是作为家庭废物。
使用图形卷积神经网络学习智能手机的GNSS定位校正
抽象的智能手机接收器包括大约15亿个全球赛车卫星系统接收器。智能手机接收器的信号水平较低，噪音较低，而噪声则比Commer CIAL接收器更高。由于对尺寸，重量，功耗和成本的限制，与这些接收器进行准确的定位尤其是在城市环境中，这是一项挑战。传统上，全球定位系统测量方法是通过基于模型的方法（例如加权最小二乘和卡尔曼过滤方法）处理的。基于模型的方法可以以后处理方式提供仪表级的定位精度，但这些方法需要对相应的噪声模型进行牢固的假设，并且需要对参数（例如协方差）进行手动调整。相比之下，已经提出了基于学习的方法，这些方法对数据结构做出了更少的假设，并且可以准确地对环境特定的错误进行建模。但是，这些方法比基于模型的方法提供了较低的精度，并且对初始化敏感。在本文中，我们提出了一个用于学习校正的混合框架，该框架对应于真实接收器姿势和估计位置之间的偏移。对于基于学习的方法，我们提出了一个图形卷积神经网络（GCNN），该神经网络可以学习具有多构造和多频信号的不同图形结构。为了更好地对GCNN进行初始化，我们使用Kalman滤波器来估计一个粗糙的接收器位置。然后，我们使用此粗糙接收器位置来调节输入特征到图。我们从Google智能手机分解挑战中测试了对现实世界数据集的建议方法，并比基于模型的方法（例如加权最小二乘和卡尔曼过滤器方法）显示出改进的定位性能。
耳塞/降噪耳机与听力保护装置 (HPD)
如果您正在考虑使用耳塞或降噪耳机作为听力保护装置，请务必记住，降噪耳机和耳塞主要不是听力保护装置 (HPD)。HPD 是经 EPA 认可实验室认证的降噪产品。耳罩和耳塞等 HPD 可物理阻挡声音，而耳塞等降噪耳机则使用主动降噪技术来降低低频环境噪音。耳罩或耳塞的工作原理是在耳朵和外部噪音源之间建立物理屏障。相比之下，耳塞使用麦克风检测传入的声波并创建抵消原始声音的相反波形。
使用智能手机对预期姿势调整进行定量评估的可靠性和有效性
摘要。[目的]本研究旨在调查使用智能手机对预期姿势调整的定量评估的可靠性和有效性。[参与者和方法]该研究包括10名年轻的对照参与者，他们接受了一足的姿态，并具有加速度计和智能手机同时连接到下背部（L5）。加速度被测量为向姿势侧腰部运动的中外侧成分。将时间（峰潜伏期）的峰值和腰部加速度姿势侧向的位移量（峰值幅度）分析为预期的姿势调节特征。对加速度计和智能手机测量值的评估者内可靠性均计算，而两名考官的智能手机测量值则计算了相互可靠性。确定加速度计和智能手机测量的有效性。[结果]在这项研究中，确认了加速度计和智能手机测量中峰值潜伏期和峰值幅度的评估者内可靠性，以及智能手机测量中评估者间的可靠性。通过重新测试确认了评估者的可靠性，而加速度计和智能手机测量的有效性也得到了证实。[结论]这项研究的结果表明，使用智能手机来衡量预期的姿势调整是高度可靠且有效的，这使其成为有用的临床平衡指数。该方法很简单，可用于连续患者监测。关键词：智能手机，姿势控制，可靠性和有效性