摘要:随着慢性疾病的越来越流行以及对预防性医疗保健的日益兴趣,需要创新的技术,这些技术可以赋予个人积极监控和管理健康的能力。本研究论文介绍了一个健康跟踪应用程序的开发,该应用程序旨在为用户提供一个全面的平台,以监视和分析其福祉的各个方面。健康跟踪应用程序利用智能手机和可穿戴设备的普遍存在来收集和整合来自多种来源的数据,包括体育锻炼,睡眠方式,心率,饮食和压力水平。该应用程序结合了高级算法和机器学习技术,以处理和解释收集的数据,使用户能够获得对其健康状况的宝贵见解,并就其生活方式和医疗保健选择做出明智的决定。健康跟踪应用程序的关键功能包括对生命体征的实时监控,个性化目标设置,数据可视化和交互式反馈。用户可以根据个人需求和偏好设定健康目标,并随着时间的推移跟踪其进度。该应用程序提供了收集到的数据的视觉表示,使用户可以轻松地解释其健康指标中的趋势和模式。此外,该应用程序还提供了个性化的反馈和建议,以帮助用户优化其健康和福祉。健康跟踪应用程序的开发涉及迭代设计过程,并结合了用户反馈和评估以提高可用性和功能。进行了一项试点研究,以评估该应用程序在促进各种参与者中的健康意识和行为改变方面的有效性。该研究表现出积极的结果,表明该应用程序有可能使个人有能力在管理健康方面发挥积极作用。这项研究通过展示全面的健康跟踪应用程序的设计和开发来为个性化医疗保健领域做出了贡献。应用程序的功能,包括数据集成,可视化和个性化反馈,为促进健康意识和支持行为改变提供了有希望的途径。未来的研究可以集中于进一步完善该应用程序的算法,扩展用户群,并评估其对健康结果的长期影响。关键字:健康跟踪应用程序,个性化医疗保健,数据集成,机器学习,行为改变,用户反馈
我们在任何粒度(标签)中介绍跟踪:用于跟踪视频中任意目标的新任务,模型和数据集。我们寻求一种跟踪方法,将点,零件和对象视为同样可跟踪的目标类型,这是一个事实,即这些粒度之间的区别是模棱两可的。我们为任务介绍了通用的高容量变压器,作为输入视频和目标提示(指示要跟踪的内容,以单击,框或掩码的形式跟踪),并在每个帧上输出目标的分割时产生。为了训练模型,我们几乎汇总了我们所知道的几乎所有公共可用的跟踪数据集,目前总计75个,总计数百万的带有跟踪注释的剪辑,包括长长的稀有主题,例如昆虫上的身体关键点和显微镜数据。我们的模型在标准基准测试基准上具有竞争力,用于点跟踪,掩盖跟踪和盒子跟踪,但更重要的是,在很大程度上要归功于数据工作。我们将公开发布我们的代码,模型和汇总数据集,以提供运动和视频理解的基础模型,并促进该方向的未来研究。
综合综合初级预防 (CIPP) 计划系统维护注册数据,并将社区 CIPP 计划存储在国防气候门户 (DCP) 中。人员分析办公室 (OPA) 开发了 OPA 国防气候门户 (DCP) 跟踪系统,使用户能够一目了然地生成有关多个注册的摘要信息,并确保其单位和组织遵守 DoDI 6400.11。本指南为用户提供有关如何访问和使用 CIPP 计划注册跟踪系统的信息。
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