Investigación sobre el uso de relojes inteligentes y la comodidad de compartir datos entre los usuarios.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Investigación sobre el uso de relojes inteligentes y la comodidad de compartir datos entre los usuarios.
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Este estudio se centra en predecir los valores de la marcha usando modelos avanzados de aprendizaje profundo.
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Esta investigación mejora el reconocimiento de acciones usando movimientos de manos en 2D desde gafas inteligentes.
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Un nuevo enfoque para mejorar la e-salud a través de una mejor gestión de datos y la privacidad del paciente.
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TROT mejora la precisión en el reconocimiento de actividades humanas aprovechando las relaciones temporales.
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Explorando cómo el aprendizaje automático mejora el reconocimiento de actividades humanas a partir de datos de sensores.
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La tecnología de control mioeléctrico está evolucionando, ofreciendo nuevos métodos de interacción con las computadoras.
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Este artículo habla sobre nuevos métodos para monitorear la actividad del corazón y el cerebro.
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Nuevo conjunto de datos explora el uso de radar para rastrear las tasas de pulso y respiración en adultos.
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Un nuevo método mejora la privacidad y la eficiencia en la verificación facial usando imágenes sin lentes.
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Explorando el impacto de RPM en la atención al paciente y los costos de la salud.
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Este artículo explora cómo la privacidad diferencial protege los datos de ECG en la salud.
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La nueva tecnología modular fNIRS mejora el monitoreo cerebral en situaciones de la vida real.
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Una nueva tecnología de radar monitorea la frecuencia cardíaca durante el sueño y la meditación sin incomodar.
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Un nuevo método que usa campos eléctricos mejora la precisión del conteo de pasos.
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Un nuevo método ayuda a que los modelos más pequeños funcionen mejor usando pistas de modelos más grandes.
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Nuevo modelo simplifica el Reconocimiento de Actividades Humanas usando dispositivos estándar.
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Un sistema de auriculares confiable monitorea las tasas de respiración durante varias actividades diarias.
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Helios ofrece un sistema de reconocimiento de gestos de bajo consumo para gafas inteligentes.
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Cómo la tecnología portátil y los LLM están cambiando el monitoreo de la salud y la interpretación de datos.
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Dispositivo portátil graba sonidos internos y métricas de salud para un mejor monitoreo.
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Un nuevo método transforma datos de ECG de un solo derivador en lecturas completas de 12 derivadores.
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Con dispositivos inteligentes, monitorear el estrés en tiempo real es ahora más fácil y preciso.
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Un método que reduce los gestos necesarios para la inscripción biométrica a través de datos sintéticos.
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Presentamos un sistema para crear asistentes inteligentes portátiles que personalizan el apoyo al usuario.
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i-CardiAx es un dispositivo portátil para la detección temprana de sepsis a través del monitoreo continuo de signos vitales.
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Una antena de radar portátil y flexible mejora la movilidad de las personas con discapacidad visual.
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MSPTDfast mejora la velocidad de detección de ritmos en dispositivos de monitoreo de salud.
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Los dispositivos vestibles y algoritmos buscan detectar la sepsis más temprano para mejorar la atención al paciente.
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MetaWearS mejora los dispositivos portátiles con actualizaciones eficientes y menos datos.
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JetUnit usa chorros de agua para una retroalimentación realista en la realidad virtual.
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Un nuevo enfoque para simplificar la etiquetación de datos usando modelos de visión.
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WhisperMask capta la voz claramente en lugares ruidosos, mejorando la comunicación.
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Un enfoque novedoso para monitorear eventos cardíacos usando seismocardiografía sin ECG.
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Un nuevo modelo genera señales sintéticas para mejorar el análisis de datos de salud.
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Nuevos métodos permiten el monitoreo de la presión arterial sin tener que pinchar, usando dispositivos portátiles.
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Un enfoque novedoso para rastrear las frecuencias cardíacas usando tecnología neuromórfica.
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Un estudio resalta el potencial de los relojes inteligentes para detectar irregularidades en el ritmo cardíaco.
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Un nuevo sistema mejora la precisión y eficiencia en la medición del estrés a través de EDA.
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Examinando cómo los rastreadores de fitness muestran datos durante las actividades físicas.
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