UCH引擎盖还旨在撤离与大型蒸汽生产设备一起使用时可能在其内部容积内形成的冷凝滴。引擎盖配备了安装在容积量的所有四个侧面上的排水沟系统。该系统收集从侧面流动的水滴和引擎盖的天花板,其钻石点的形状有助于其流动。这些规定通过限制降温滴落的风险
业务或行业类型 研究活动(ALADIN 项目成员,开发/实施自适应照明控制算法/系统,以改善受试者的心理生理状态。该系统以 Java(使用 Eclipse)实现,在其所有阶段实时工作:生理信号的采集和处理(EDA - 皮肤电活动、ECG - 心电图、PPG - 光电容积图)、决策算法和照明系统的控制(色温和强度)
KCH引擎盖还旨在疏散与大型蒸汽生产设备一起使用时可能在其内部容积内形成的冷凝滴。引擎盖配备了安装在容积量的所有四个侧面上的排水沟系统。该系统收集从侧面流动的水滴和引擎盖的天花板,其钻石点的形状有助于其流动。这些规定通过限制凝结滴在烹饪设备上的风险来大大改善卫生。
摘要 — 根据光电容积描记法 (PPG) 信号估计心率 (HR) 是现代可穿戴设备用于健康和保健监测的一个关键功能。虽然深度学习模型很有前景,但它们的性能依赖于大型数据集的可用性。我们提出了 EnhancePPG,这是一种通过将自监督学习与数据增强 (DA) 相结合来增强最先进模型的方法。我们的方法将自监督预训练与 DA 相结合,使模型能够学习更多可推广的特征,而无需更多标记数据。受类似 U-Net 的自动编码器架构的启发,我们利用无监督 PPG 信号重建,利用预训练阶段的大量未标记数据并结合数据增强来提高最先进模型的性能。得益于我们的方法和对最先进模型的最小修改,我们将最佳心率估计提高了 12.2%,将 PPG-DaLiA 上的误差从 4.03 BPM 降低到 3.54 BPM。重要的是,我们的 EnhancePPG 方法专注于所选深度学习模型的训练,而不会显著增加其推理延迟。索引术语 — 深度学习、心率监测、光电容积描记法、预训练、增强
阻止了锂硫电池的商业化,这些电池比当前的锂离子电池有很多好处,其比理论能量密度的5倍以上,更轻,更安全。lis的细胞目前显示出超过400WH/kg的重量能密度,并且容积能量密度为540WH/L。与当前的锂离子细胞相比,这几乎是重量级能量的两倍。在当前特斯拉电动汽车中可以找到的典型锂离子电池具有重量的能量密度〜220WH/kg。•高级移动性分析(AMAG):预测潜在
心率 (HR) 是人体健康的重要生理指标,可用于检测心血管疾病。传统的 HR 估计方法,例如心电图 (ECG) 和光电容积描记器,需要皮肤接触。由于皮肤接触会增加病毒感染的风险,在正在发生的 COVID-19 大流行中避免使用这些方法。或者,可以使用非接触式 HR 估计技术,即远程光电容积描记器 (rPPG),其中 HR 是根据人的面部视频估计的。不幸的是,现有的 rPPG 方法在面部变形的情况下表现不佳。最近,用于 rPPG 的深度学习网络激增。然而,这些网络需要大规模标记数据才能更好地泛化。为了缓解这些缺点,我们提出了一种方法 ALPINE,即一种新的 L r P PG 技术,用于使用对比学习来改进远程心率估计。 ALPINE 在训练过程中利用对比学习框架来解决标记数据有限的问题,并在数据样本中引入多样性以实现更好的网络泛化。此外,我们引入了一种新颖的混合损失,包括对比损失、信噪比 (SNR) 损失和数据保真度损失。我们的新颖对比损失最大化了来自不同面部区域的 rPPG 信息之间的相似性,从而最大限度地减少了局部噪声的影响。SNR 损失提高了时间信号的质量,数据保真度损失确保提取正确的 rPPG 信号。我们在公开数据集上进行的大量实验表明,所提出的方法 ALPINE 优于以前众所周知的 rPPG 方法。
简介:了解心血管参数、因负荷增加而引起的认知压力和心理健康之间的相互作用对于当今综合健康策略的发展至关重要。通过实时监测心电图 (ECG) 和光电容积图 (PPG) 等生理信号,研究人员可以发现认知任务如何影响心血管和心理健康。认知压力产生的心脏生物标志物可作为自主神经系统功能的指标,可能反映与心脏和心理健康相关的状况,包括抑郁和焦虑。本研究的目的是调查认知负荷如何影响 ECG 和 PPG 测量,以及这些测量是否可以预示抑郁和焦虑症期间的早期心血管变化。
脑容量测定软件流程的输出是一份报告(PDF 文件),其中显示了结果。主要和次要结构的体积测量结果以立方厘米表示的绝对值和颅腔容积 (ICV) 的百分比表示。一些软件还根据患者的性别和年龄为每个结构提供了一个正常的体积百分比范围。每个软件制造商在对健康个体进行初步试验期间已经计算出了这个范围,并将其保存为数据库以供参考 [1]。每个软件制造商在其电子平台上都有几种体积选项,根据大脑区域
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