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用于 AI/ML 可穿戴设备中生物信号采集的节能频率选择方法 -0.417em
对于可穿戴传感器而言，能源效率至关重要，尤其是在设备不进行处理而是采集生物信号以供后续分析的阶段。本研究重点关注如何改善可穿戴设备在这些采集阶段的功耗，这是一个关键但经常被忽视的方面，它会严重影响设备的整体能耗，尤其是在低占空比应用中。我们的方法通过利用特定于应用的要求（例如，所需的信号配置文件）、平台特性（例如，时钟发生器的转换时间开销和电源门控功能）和模拟生物信号前端规格（例如，ADC 缓冲区大小）来优化功耗。我们改进了在低功耗空闲状态和活动状态之间切换以存储采集数据的策略，引入了一种为这些状态选择最佳频率的新方法。基于对超低功耗平台和不同生物医学应用的几个案例研究，我们的优化方法实现了显着的节能效果。例如，在 12 导联心跳分类任务中，与最先进的方法相比，我们的方法可将总能耗降低高达 58%。这项研究为频率优化提供了理论基础和实用见解，包括表征平台的功率和开销以进行优化。我们的研究结果显著提高了可穿戴设备采购阶段的能源效率，从而延长了其使用寿命。
推进可穿戴技术的低维柔性能源设备
1-d feaible储能字符串已成为一种跨形成技术。它们可以在设备周围缠绕，也可以无缝编织成衣服，提供一种用于为各种电子应用提供电能的方法。这项创新使个人在穿着智能衣服的同时为电子设备提供动力，并在可穿戴技术的新时代迎来了。86就像传统电池的对应物一样，1-d feaible能量设备由电极，电解质，隔离器和包装材料组成，其中电极研究是主要的研究对象。值得注意的是，Peng的小组为1-D敏化电池/超级电容器的研究做出了很多贡献。7,44,45,87 - 92他们探索了各种1-D的固定设备的制造，包括对称超级电容器，不对称的超级电容器和锂离子电池。这些设备将进一步编织成可穿戴的电池/超级电容器。7,8彭的研究小组取得的显着进展导致了实用的ber电池，数米甚至数十米。这些扩展的bers可以编织成织物，并且它们继续可靠地发挥了经过清洗和持久的紧迫性，更重要的是，这些电池没有显示出任何安全问题，例如烟雾，re或爆炸或爆炸。7,8
便携式充气柔软可穿戴机器人在工业工作期间有助于肩膀
在工厂工作期间的重复架空任务可能会导致肩部受伤，从而导致健康和生产力损失受损。柔软的可穿戴上肢机器人有可能使用软材料和主动控制的有效预防伤害工具。我们介绍了便携式充气肩部可穿戴机器人的设计和评估，用于在肩伸出的任务中协助工业工人。机器人像一件衬衫一样穿着，带有集成的纺织气动执行器，惯性测量单元和便携式致动单元。它最多可提供6.6台牛顿仪的扭矩，以支撑肩膀，并以每分钟六次打开和循环援助。在模拟工业任务期间的人类参与者评估中，机器人降低了激动剂肌肉活动（前，中和后三角肌和二头肌腕骨）高达40％，而关节角度在当前样本大小中的关节角度略有变化，而关节角度却不小于7％，而范围范围不到7％。对控制器参数的组件进一步强调，更高的辅助幅度和较早的辅助时机导致统计上显着的肌肉活性减少。在任务之间具有动态过渡的任务电路期间，基于运动学的机器人控制器对误导表现出稳健性（96％的真实负率和91％的真实正率），表明在不需要援助时对用户的最小干扰。对压力调制概况的初步评估还强调了用户感知和硬件限制之间的权衡。最后，五名汽车工厂工人在飞行员制造区域中使用了机器人并提供了反馈。
用于可穿戴设备和工业物联网的随机移动热电能量收集器
许多机器会产生大量废热，这些废热可用作能量收集物联网设备的稳定而充足的能源。这种设备的能量转换子系统的主要组件是放置在热源和散热器之间的热电发电机 (TEG)。一旦 TEG 达到稳定状态，其上产生的电动势仅取决于温度梯度。本文旨在提出一种利用工作机器的另一个副产品——振动来提高发电量的新方法。我们的想法是在 TEG 和散热器之间添加具有可变导热性的传热介质；最好是具有高导热系数和气隙的流体。随机运动会导致流体飞溅，从而导致在 TEG 和散热器之间形成短暂的热桥。考虑到 TEG 的热化是其发电的主要限制因素，与热源的短暂接触会大大增加其输出功率。类似的方法可以应用于人或动物持有的任何能量收集可穿戴设备，因为生物在日常活动中会传递体热和随机运动。我们测量了随机移动设备在各种角度下的性能。与其他设置相比，随机移动容器的功率输出明显更高。最大改进为 49%。平均改进为 10%，中位数为 17%。
开源可穿戴 AI - 来自维基百科，免费...
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引用：Çörekçi, M. Ergüzel, T. (2024)。基于人工智能的可穿戴机器人外骨骼用于截肢患者康复：元分析，《科学、技术与工程研究杂志》，4(1)：1-10。DOI：10.53525/jster.1430072 重点 单源截肢患者康复中使用的人工智能技术的效果 截肢患者康复中最常用的人工智能技术的比较 截肢患者康复更倾向于使用 BCI 技术 研究人员可以从单一来源找到截肢患者使用的人工智能技术 文章信息 摘要
截肢是指因意外、糖尿病、癌症、肿瘤、骨髓炎、血管疾病等原因而失去全部或部分肢体。截肢影响着全世界数百万人的运动功能和生活质量。此外，患有这种残疾的人不仅行动不便，而且心理上也受到影响。本研究旨在研究人工智能外骨骼对截肢康复的影响，外骨骼是截肢者的希望之源，并比较所使用的人工智能技术。为此，我们回顾了文献，并对过去 10 年关于脑机接口、机器学习、深度学习、人工神经网络等人工智能技术对截肢患者康复的影响的研究进行了定性荟萃分析。定性荟萃分析的结果显示，截肢患者康复中最常用的人工智能技术是脑机接口，所有基于人工智能的外骨骼都对康复产生了积极的影响，并且得益于这些人工智能技术，截肢患者的活动限制得到了减少。关键词：截肢康复、人工智能、脑机接口、深度学习、外骨骼。
可穿戴技术在医疗保健和个人健康管理方面的可能性
这一主题的重要性显而易见，它与促进医疗保健以及个人生活方式有关，尤其是病人、老年人或残疾人。另一个原因是与锻炼、饮食和睡眠习惯有关的健康问题越来越多。可穿戴设备可以监测这些习惯，并可以检测与此类健康问题相关的风险。可穿戴设备的主要优势包括早期检测和干预，这意味着这些设备能够持续监测个人，注意健康风险，通知佩戴者甚至直接通知医疗保健专业人员，并提供诊断和健康建议的数据。
使用可穿戴技术进行癫痫的自动响应测试：Artie Watch
视频电脑摄影（VEEG）监测以记录患者的习惯性自发癫痫发作（Devinsky等人2018）。可以在癫痫发作的发作和帖子阶段进行癫痫监测单位（EMU）人员通过癫痫监测单位（EMU）人员进行临床电子生理相关性和交互行为评估。此类评估是互动性的，由用于评估语言，方向，记忆和运动功能的一系列命令组成。这些行为评估有助于基于癫痫发作和局灶性缺陷的癫痫发作类型分类。癫痫发作期间行为测试的结果对于诊断和治疗建议很重要（Beniczky等，2016）。但是，目前行为测试存在实质性差异，目前它在很大程度上仅限于接受EMU评估的住院患者的应用（Hamandi等，2017）。缺乏标准化的行为评估限制了我们利用大量行为数据来揭示不同行为表型的能力（Hanrahan等，2021; Toulomes et al。2016; Kinney，Kovac，Diehl 2019）。此外，临床癫痫学的基本差距是癫痫发作的癫痫发作学的客观表征。
