XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System心率
心率可变性应用在强度和调节中
摘要：心率变异性（HRV）定义为相邻心跳之间时间间隔的波动，通常用作自主功能的替代量度。HRV已成为越来越多的可穿戴技术可用于健身和运动应用的变量。然而，随着其使用的增加，该技术在强度和条件方面的应用之间存在差距。本叙事文献综述的目标是讨论当前的证据，并提出有关HRV在强度和条件方面的应用的初步准则。进行了文献综述，以寻找HRV以及力量和条件，旨在通过时间域测量进行研究。研究表明，HRV是评估培训计划后评估培训状况，适应性和恢复的有用指标。尽管减少的HRV可能是过度训练和/或过度训练综合征的迹象，但它可能不是有氧运动训练的运动员的敏感标志物，因此对于不同的运动人群具有不同的公用事业。与多种类型的培训中的预定义编程相比，HRV指导的编程可能具有效用。基于证据的初步指南，讨论了HRV在强度和条件方面的应用。这是一个不断发展的研究领域，需要更多的数据来评估在强度和条件方面应用HRV的最佳实践。
基础心率和短暂的日期可靠性
摘要简介本研究确定了（1）日至日的可靠性（HR）和HR可变性（HRV）通过Equivital EQ02+ LifeAnitor测得的（HRV），以及（2）与短期HRV相比，超短期HRV的一致性。方法二十三名现役的美军士兵（5名女性，18名男性）完成了两次实验访问，距离> 48小时，限制与基础监测（例如，运动，饮食）一致，在俯卧撑休息后，在20-21分钟（超短期）（超短期）和20-25分钟（短期）（短期）（短期）（短期）（短期）（短期）（短期）。HRV作为R – R间隔（SDNN）的SD和连续R – R间隔（RMSSD）之间平方平方差的平方差的平方根。结果使用线性混合模型方法的日常可靠性（INSERS INTACERISS相关系数（ICC））适用于HR（0.849，95％CI：0.689至0.933）和RMSSD（ICC：0.823，95％CI：0.623至0.920）。SDNN具有适度的日常可靠性，随着更大的变化（ICC：0.689，95％CI：0.428至0.858）。考虑呼吸作用时，RMSSD的可靠性略有提高（ICC：0.821，95％CI：0.672至0.944）。没有测量1分钟的人力资源偏差与5分钟（p = 0.511）。在1分钟的测量值与5分钟的测量值中，SDNN的平均偏置为-4 ms，RMSSD的平均偏置为-4 ms（p≤0.023）。结论是在使用基础主导和测量呼吸一致的限制之前进行20分钟稳定周期之前的结论时，军事人员可以依靠EQ02+进行基础HR和RMSSD监测，但使用SDNN应该更加谨慎。这些数据在遵循这些过程时还使用超短期测量值支持。
电动汽车的WPT充电系统的硬件实现 植物炭的作用在碳地工循环 在锂电池中硅氧化纳米技术应用纳米技术的应用中的进展 供应链管理及其在铁路运输中的作用 PEM燃料电池供应层中气压调节的增强控制方法 推进可持续学习环境：关于使用深度学习模型在教育中使用深度学习模型的数据编码技术的文献综述 具有物联网功能的心率传感器 使用深度学习的实时面膜检测 降低石墨烯的基于氧化石墨烯的纳米流体在平板太阳能收集器的热性能增强中的作用 基于行星的混合密码学：Phobos＆Deimos 在环氧树脂中的纳米填料在金属底物上进行腐蚀保护涂层
摘要。城市地区的运输正在通过各种车辆进行转变，而电子驾驶员的增长最快。尽管他们很受欢迎，但电子示威者仍面临不兼容的充电器等问题，尤其是租赁服务问题。无线充电是通过无需用户干预的电池充电而作为解决方案的。本文重点介绍了针对电子弹药机的磁性充电器的设计和开发。这项研究详细介绍了恒定电流恒定电压（CC-CV）电荷的线圈拓扑，间隙定义和优化控制。目前的关键贡献是对这些因素的综合考虑以及车辆的材料和结构，以精确设计和实施。车辆的尺寸显着限制了线圈设计。因此，在过去，使用ANSYS MAXWELL进行了详细的分析，以确定实际电子弹药机中主要和次要线圈的最佳位置。此分析导致了线圈几何形状的最佳设计，从而最大程度地减少了成本。拟议的系统已通过真实的原型进行了验证，并结合了CC-CV控制，以确保为各种电池状态提供安全充电，并适用于广泛的E型驾驶员，从而增强了此类充电器在公共装置中的可用性。
通过心率变异性基于ML的压力检测
引言机器学习通常缩写为ML，是人工智能（AI）的子集，它的重点是开发计算机算法，这些计算机算法通过经验和使用数据自动改善。用更简单的话来说，机器学习使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而无需明确编程。在其核心上，机器学习就是关于创建和实施促进这些决策和预测的算法。这些算法旨在随着时间的推移提高其性能，在处理更多数据时变得更加准确和有效。在传统编程中，计算机遵循一组预定义的说明来执行任务。但是，在机器学习中，为计算机提供了一组示例（数据）和一个执行任务，但取决于计算机，以弄清楚如何基于给定的示例来完成该任务。例如，如果我们希望一台计算机识别猫的图像，我们将不会为猫的外观提供特定的说明。取而代之的是，我们给它数千张猫的图像，并让机器学习算法找出定义猫的常见模式和特征。随着时间的流逝，随着算法处理更多图像，即使出现了以前从未见过的图像，它也会变得更好地识别猫。从数据中学习和随着时间的推移改进的能力使机器学习变得难以置信的功能和通用性。这是我们今天看到的许多技术进步背后的推动力，从语音助手和推荐系统到自动驾驶和预测分析。
比赛期间足球裁判的心率
精英足球运动员的身体需求会影响裁判的活动。在竞争性比赛中，精英足球裁判以心率（HR）的85–90％覆盖9-13公里。这项系统评价旨在仔细检查有关比赛期间足球裁判中有关人力资源价值的科学文献。搜索包含的PubMed，Web of Science，Medline和Google Scholar数据库截至2023年4月24日，还使用特定关键字的手动搜索。合格的研究包括涉及各个级别的足球裁判的对照观察试验。15篇文章符合标准，重点关注比赛期间的平均心率（HRAVG）和最大心率（HRMAX）。采样裁判中的平均HRAVG为163.13±8.89 bpm，HRMAX平均为191.2±7.01 bpm。hravg的范围从137.76到184.9 bpm，而HRMAX的范围为169.1至222 bpm。尽管足球竞争水平有所不同，但受监测的变量在整个研究中表现出相似的值。这些发现强调了人力资源监测对裁判培训和编程的重要性，以确保它们可以有效地管理各个竞争级别的比赛的身体需求。
心率变异性生物反馈以减少自闭症谱系障碍的焦虑 - 迷你审查
据报道，自闭症谱系障碍患者的焦虑症患病率很高。这项迷你评论评估了现有的研究研究心率变异性生物反馈，以帮助管理自闭症患者焦虑症的症状。对电子数据库进行了彻底的搜索，以发现相关文献。与专家和图书馆员进行协商，帮助在PICO框架之后开发了搜索词。搜索了五个数据库，并使用Covidence软件进行了筛选，并在Prisma Folchart中概述了该过程。最新的评论显示出积极的短期影响，但需要长期随访。未来的调查应考虑设备类型，培训设置和控制干预措施。与生物反馈设备无关的准确心率变异性评估至关重要。建议对皮质醇评估和用户反馈等其他措施进行全面评估。发现重点介绍了证据基础的进步，并为未来的方向提供了见解。
每天的压力事件，劳累，心率变异性与胸骨筋膜可变形性之间的关系：一项对运动登山者的综合单案研究
HRV1，HRV群集1; TLFD，胸骨筋膜的变形； 95％CI，95％置信区间； F，整体模型测试； SE，标准错误； T，T统计； SDNN，RR间隔之间的标准偏差； SD2，Poincaré并行标准偏差； LF，低频带功率。* Bonferroni调整后的P值。1 TLFD是平方转换的，以满足参数测试的标准。重大结果以粗体打印。
表演预测中的射箭射击心率1
此预印本版的版权持有人于2024年6月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.06.09.24308651 doi：medrxiv preprint
探索β受体阻滞剂与怀孕胎儿心率之间的关系
鉴于围绕β受体阻滞剂治疗对胎儿心率的影响的不确定性，产前护理提供者在开出这些药物为孕妇时应批准一种谨慎的方法。妇产科医生，心脏病学家和医疗团队其他成员之间的密切合作对于评估母体心血管风险，优化药物治疗方案并监测整个怀孕期间的胎儿健康至关重要。非侵入性胎儿监测技术，例如多普勒超声和心脏图，可以为胎儿心脏功能提供宝贵的见解，并有助于指导临床管理决策。
