Notice bibliographique
Résumé
Advances in Wireless Body Area Network (WBAN) will allow a range of medical applications that will significantly improve the quality of health care. Placing a number of tiny wireless sensors, on the human body, create a wireless body area network that can monitor various vital signs, providing feedback to the user and medical personnel, a thing that promise to revolutionize health monitoring. Nevertheless the potential of using a body area network with several sensors to monitor vital functions of a human body can only be tapped if we achieve the ease of use and the ease of configuration. In this paper we propose a service-oriented middleware design for WBAN middleware. In the proposed architecture, sensors are coordinated by a gateway node, which in turn retransmits data to a remote central unit and receives WBAN control information and queries from this central unit. The central unit on the other hand will be in charge of storing sensors data, sensor reconfiguration and resource management client, detecting alarms and sending the patients' information to the medical staff. The target user is a patient who needs regular monitoring. The patient usually resides in a care unit or residence for elder people. WBAN in this case shall increase patient comfort and reduces periodical checkups allowing remote monitoring. We believe that the use of Web Services and standardizing the messages exchanged is a potential solution for interoperability and ease of use and configuration challenges. This will attract a larger pool of application developers, leading to more innovative applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».