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使用智能手机驱动的增强生物多样性监测，...
非编码RNA参与生物学过程和疾病使其特征至关重要，从而需要对可以对大型非编码RNA进行分类的计算方法。近年来，深度学习在各个领域的成功导致其应用于非编码RNA分类。已经开发了多个新颖的架构，但是这些范围并未被当前的文献评论所涵盖。我们对最先进的不同方法和数据集进行了详尽的比较。此外，文献缺乏客观的基准。我们执行实验，以公平地评估流行数据集上非编码RNA分类的各种工具的性能。我们还测量计算时间和CO 2排放。关于这些结果，我们评估了不同建筑选择的相关性，并提供了未来方法的建议。数据集和可再现代码可在https://evryrna.ibisc.univ-evry.fr/evryrna/ncbench上找到。
追踪支持智能手机的客户旅程
纺织品管理中的论文瑞典纺织学校，博雷大学追踪智能手机支持的客户旅程 - 一种社会物质方法版权©patrik stoopendahl，2024封面图像：乔恩娜·斯平丹尔（Johanna stoopendahl）在dall-e in dall-e in dall-e提示。 ISBN 978-91-89833-32-6（PDF）ISSN 0280-381X，SkrifterFrånHögskolanIBorås，Nr。146电子版本：http：//urn.kb.se/resolve？urn= urnt：nbn：se:hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：diva-30919瑞典纺织学校，瑞典纺织学院，BoråsofBoråsSe-501 Se-50190Borås，瑞典电话。+46 33 435 40 00 www.hb.se这项工作得到了知识基金会，赠款编号20170215的支持，以及奥德赛AB，斯德哥尔摩和博雷斯大学的支持。英国现实矿业有限公司（Reality Mines Limited）访问了“电话计量”工具“电话计量”。
评估智能手机成瘾的影响及其对五岁以下儿童心理健康的影响
在越来越多的数字世界中，智能手机已成为日常生活中不可或缺的一部分，提供便利性和连接性。但是，它们的普遍用法，尤其是在5岁以下的儿童中，人们对其对心理健康的影响引起了人们的关注。本研究旨在探讨智能手机成瘾对幼儿的影响及其对心理健康的潜在影响。通过对现有文献的全面审查，这项研究研究了5岁以下儿童智能手机使用率，这些因素导致了这个年龄段的智能手机成瘾，以及对他们的认知，社交和情感发展的影响力后果。该研究还深入研究了过度使用智能手机的机制，可能导致心理健康状况负面影响，例如增加焦虑症，注意力跨度减少和睡眠模式中断。此外，这项研究还研究了父母影响力和社会规范在塑造幼儿智能手机使用模式中的作用。通过分析相关的研究和理论框架，该研究强调了在儿童生活中建立健康数字习惯的重要性，以及需要有效策略来减轻智能手机成瘾的不利影响。
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。
电池技术拖延智能手机创新...
响应延迟预填充解码苹果（测试1）1秒14.57令牌/9.0令牌/秒苹果（测试2）3秒5.7代币/秒7.8令牌/秒苹果（测试3）1 sec 15.1 sec 15.1 sec/sec 6.9 6.9 sec/sec apple（测试4）apple（测试4）Sec/sec/sec/sec/sec/sec sec 5.2 token/sec 6.2 token/sec 5.2 token/sec 5.2 token/sec 5.2 token/sec 5.2 token/sec s sec 5.2令牌/秒三星（测试2）8秒5.3代币/秒5.8令牌/秒三星（测试3）10秒5.4代币/秒5.6代币/秒三星（测试4）10 sec 5.6 sec/sec 4.7 sec 4.7 sec
CRISPR/CAS9介导的SERS/LOLLIMETIRIC DUAL MODE横向流平台与智能手机相结合，可快速，敏感的金黄色葡萄球菌
致病性细菌感染对全球公共卫生构成了重大威胁，这使得快速可靠的检测方法的发展紧急。在这里，我们开发了一种表面增强的拉曼散射（SERS）和比色双模式平台，称为智能手机集成的CRISPR/CAS9介导的侧向流动条（SCC-LFS），并将其应用于葡萄球菌（S. aureus）的超敏感检测。从策略上讲，制备了功能化的银色金纳米纳斯塔尔（Auns@ag），并用作LFS分析的标签材料。在有金黄色葡萄球菌的存在下，可以通过用户定义的CRISPR/CAS9系统准确地识别和解开靶基因诱导的扩增子，从而形成了将许多Aun@Ag绑定到脱带的测试线（T-Line）的中间桥。因此，使用智能手机集成的便携式拉曼光谱仪（Tline）进行了颜色，并获得了可识别的SERS信号。此设计不仅保持视觉读数的简单性，而且还集成了SERS的定量功能，从而使用户能够根据需要灵活地选择测定模式。使用这种方法，可以通过比色模式和SERS模式检测到金黄色葡萄球菌至1 CFU/ML，这比大多数现有方法更好。通过合并快速提取程序，可以在45分钟内完成整个测定法。通过各种真实样品进一步证明了该方法的鲁棒性和实用性，这表明其具有可靠筛选金黄色葡萄球菌的巨大潜力。
一种基于智能手机的工具，用于筛查糖尿病神经病
糖尿病神经病是与糖尿病有关的神经损伤，即使没有及时诊断，可能会导致严重的残疾，发病率和死亡率。糖尿病神经病代表着巨大的经济负担，并且是撒哈拉以南非洲的日益严重的问题，在撒哈拉以南，它们影响了多达61％的糖尿病人群。因此，联合国（联合国）包括减少与糖尿病相关的死亡率，这是可持续发展议程的优先事项。对当前糖尿病患者现有解决方案的综述强调了一个事实，即许多人专注于生活方式管理和血糖监测，而糖尿病神经病筛查尤其是在数字健康领域，较少可用于糖尿病神经病筛查。除了耗时且设备繁重的剪切筛查方法之外，传统的方法是有效的，但是它们需要专门的知识，而这些知识通常缺乏低资源设置。这些环境，特别是在低收入国家中的环境，受到缺乏专业知识，资金，备件以及消耗品和严峻环境条件的挑战，这阻碍了安全使用医疗设备。本文提出了一个智能工具，以通过3D打印的配件和一个智能手机应用程序的有效组合筛查糖尿病神经病，旨在为联合国可持续发展目标3以及医疗保健的第四次工业革命做出贡献。此外，对此智能工具的现场评估正在进行中。到目前为止，我们招募了11个正常受试者作为试点研究。结果表明，它可能是提高糖尿病患者护理标准的可行解决方案，特别是在全球糖尿病神经病筛查领域以及在低资源环境中的本地。
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