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可穿戴计算：
1972 年，我刚开始在卡内基梅隆大学 (CMU) 工作，加入了 Gordon Bell 的研究小组，当时他刚开始探索多处理器系统。1972 年下半年，Sam Fuller 加入了研究小组，计算机模块项目就此诞生。Cm*（计算机模块复制一次或多次，以 Kline 星号表示）是一种可扩展架构，在本地总线上具有共享地址空间，并扩展到集群总线和集群间链路，实现了第一个非统一内存访问 (NUMA) 多处理器 [18]。到 20 世纪 70 年代末，业界对多处理器系统产生了浓厚的兴趣，主要由学生组成的大学设计团队很难跟上拥有更多资源的专业工程团队的步伐，无法设计出速度更快、更复杂的逻辑。
可穿戴计算：
1972 年，我刚开始在卡内基梅隆大学 (CMU) 工作，加入了 Gordon Bell 的研究小组，当时他刚开始探索多处理器系统。1972 年下半年，Sam Fuller 加入了研究小组，计算机模块项目就此诞生。Cm*（Kline 星号表示计算机模块复制一次或多次）是一种可扩展架构，在本地总线上具有共享地址空间，并扩展到集群总线和集群间链路，实现了第一个非统一内存访问 (NUMA) 多处理器 [18]。到 20 世纪 70 年代末，业界对多处理器系统产生了浓厚的兴趣，主要由学生组成的大学设计团队很难跟上拥有更多资源的专业工程团队的步伐，无法设计出速度更快、更复杂的逻辑。
可穿戴技术
版权所有 © 2023 iksad 出版社 保留所有权利。未经出版商事先书面许可，不得以任何形式或任何方式复制、分发或传播本出版物的任何部分，包括影印、录制或其他电子或机械方法，但评论中的简短引用和版权法允许的某些其他非商业用途除外。经济发展与社会研究机构出版物®（出版者许可证号：2014/31220）土耳其 TR：+90 342 606 06 75 美国：+1 631 685 0 853 电子邮件：iksadyayinevi@gmail.com www.iksadyayinevi.com 作者有责任遵守出版道德规则。 Iksad 出版物 – 2023© ISBN: 978-625-367-621-6 封面设计： ibrahim KAYA 12 月 / 2023 安卡拉 / 土耳其 尺寸 = 14,8x21 厘米
GAO-25-107213，可穿戴技术
在制造业和仓储业中，肌肉骨骼损伤很普遍，损害了工人的生活质量，并且给雇主带来了高昂的成本。出于这些原因，职业健康与安全专业人员正在寻找新的方法，例如使用可穿戴技术，以试图减少或防止肌肉骨骼损伤的发生。1 根据美国劳工部劳工统计局 (BLS) 的数据，从 2011 年到 2020 年，制造业和仓储业工作场所的肌肉骨骼损伤发生率高于所有私营行业，无论是否有工作调动或工作限制，导致缺勤。2 BLS 还报告称，从 2021 年到 2022 年，仓库工人遭受肌肉骨骼损伤的几率几乎是所有私营行业的五倍（见图 1），3 我们最近发现，雇主和工人可能低估了这些伤害。 4 根据美国一家工伤赔偿保险提供商 2024 年的评估，2021 年肌肉骨骼损伤给雇主造成的损失至少达到 177 亿美元，而涉及外部来源的过度劳累（例如举起或搬运物体）导致的制造和仓储业工伤赔偿损失最大。5
基于可穿戴脑电图的诊断
早期检测对于控制阿尔茨海默病 (AD) 进展和延缓认知衰退至关重要。磁共振成像等传统医疗程序成本高昂，需要长时间等待，并且需要复杂的分析。或者，在过去几年中，研究人员已经成功评估了基于机器学习和脑电图 (EEG) 的 AD 检测方法。尽管如此，这些方法通常依赖于手动处理或涉及非便携式 EEG 硬件。这些方面对于自动诊断而言并不理想，因为它们需要额外的人员并妨碍便携性。在这项工作中，我们报告了基于使用 16 个通道的商业 EEG 采集系统的自驱动 AD 多类判别方法的初步评估。为此，我们记录了三组参与者的 EEG：轻度 AD、轻度认知障碍 (MCI) 非 AD 和对照组，并实施了自驱动分析流程来区分这三组。首先，我们将自动伪影剔除算法应用于 EEG 记录。然后，我们从预处理的时期中提取了功率、熵和复杂性特征。最后，我们通过留一交叉验证使用多层感知器评估了多类分类问题。我们获得的初步结果与文献中的最佳结果（0.88 F1 分数）相当，这表明可以通过基于商业 EEG 和机器学习的自驱动方法检测 AD。我们相信这项工作和进一步的研究可能有助于在一次咨询会话中检测 AD，从而降低与 AD 筛查相关的成本并可能推进医疗治疗。© 2022 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）
可穿戴心电图技术
心电图是医疗专业人员武器库中的重要工具，传统上，患者被要求亲自与医疗保健从业人员见面，以记录和解释心电图（ECG）。这可能导致遗漏阵发性心律不齐，并减少患者的便利性，从而减少摄取。在消费者智能手表中内置的可穿戴心电图设备的出现使得无与伦比的患者可以使用ECG监控。这些现代设备不仅比传统的Holter监视器更便宜，而且随着人工智能（AI）主导的节奏解释，与传统的ECG-Machine解释相比，诊断准确性得到了极大的提高。提高的可穿戴能力也可能转化为检测到的心律不齐的率提高。尽管有许多积极的因素，但可穿戴的心电图技术带来了自己的挑战。诊断准确性，管理患者的期望和局限性以及将家庭心电图监测纳入临床指南中，这都是对现代临床医生的挑战。分散的监测和患者警告假定的心律不齐有可能增加患者焦虑和医疗保健探视（因此成本）。要从这些设备中更好地获取有意义的数据，提供最佳的患者护理，并为患者提供有意义的解释，提供者需要了解这些设备支撑的基本科学，这些科学与表面ECG之间的关系以及对诊断准确性的影响。本评论文章探讨了心电图的潜在生理原理，并研究了可穿戴的心电图如何改变了今天的临床景观，其局限性在其中以及临床医生将来会随着使用日益增加而期望的。
可穿戴健康监测设备
人类一直在探索地球之外的广阔空间，以了解生命的基本原理和机制。尽管这种探索已经超出了地球本身，但微电子和软电子技术的最新进展将焦点重新转移到了地球内部——了解我们的身体如何运作以及如何改善和延长它们的寿命。研究甚至深入人体内部，通过对神经活动进行空间和时间记录，探索人类思维的基本原理和构成要素。生物标志物和性能监测被视为维持健康、识别有害活动和强化健康习惯的关键要素。最近的全球疫情凸显了健康和环境监测的重要性，它为我们提供了完整和最新的健康信息，并指导我们提高生活质量和实现更大的世界进步。微电子技术的进步，例如柔性和可拉伸电路板的开发，导致了可穿戴传感器的蓬勃发展；低成本健康监测和诊断设备的分水岭时刻已经到来。科技巨头将个人数据货币化表明，我们的独特性是可以分析、量化和预测的。这些进步推动了对健康量化和预测的研究，特别是在神经系统疾病和障碍领域。由于大多数神经系统疾病直到疾病晚期才会显现，目前的重点是早期发现和开发临终前患者的治疗方法。现有数据集上的计算算法的进步显示出实现这些目标的巨大希望；然而，疫情表明现有数据集存在巨大差异，因为常见的脉搏血氧仪无法为非白色皮肤色素沉着的个体提供准确的结果[1]。这些失败暴露了对大型通用数据集的需求，这可能会为整个人类带来进步。此外，医院外的患者需要早期检测数据来识别早期疾病生物标志物。为了实现这种级别的监测，传感器需要从台式金融巨头发展为低成本便携式传感器，可以无缝地成为我们日常生活的一部分。随着便携式传感技术的发展，挑战之一是将所有子系统集成到一个不显眼的设备中，以便连续收集数据（图 1）。通过将传感器部署到更广泛的公众中，进行不显眼的长期监测，有可能取得重大突破，因为让参与者处于危及生命的状况以提前进行早期检测是不可行的。不显眼的长期监测设备需要专注于材料研究、电路设计、制造、用户交互和数据处理。需要采用贴合性电路设计，以便将设备连接到皮肤上，而无需使用强力粘合剂，并实现低噪音水平。织物集成是各种传感器（包括环境监测）的可行途径，但部署时需要显著提高纺织设备的耐用性。可穿戴设备需要抗噪声和运动的电路和算法，以及多模态传感，以便为测量提供用户背景信息。可穿戴传感器面临的最大挑战之一是电源，以实现可重复使用的长期运行，
