Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sleep sound-activities including snore, cough and somniloquy are closely related to sleep quality, sleep disorder and even illnesses. To obtain the information of these activities, current solutions either require the user to wear various sensors/devices, or use the camera/microphone to record the image/sound data. However, many people are reluctant to wear sensors/devices during sleep. The video-based and audio-based approaches raise privacy concerns. In this work, we propose a novel system TagSleep to address the issues mentioned above. For the first time, we propose the concept of two-layer sensing. We employ the respiration sensing information as the basic first-layer information, which is applied to further obtain rich second-layer sensing information including snore, cough and somniloquy. Specifically, without attaching any device to the human body, by just deploying low-cost and flexible RFID tags near to the user, we can accurately obtain the respiration information. What's more interesting, the user's cough, snore and somniloquy all affect his/her respiration, so the fine-grained respiration changes can be used to infer these sleep sound-activities without recording the sound data. We design and implement our system with just three RFID tags and one RFID reader. We evaluate the performance of TagSleep with 30 users (13 males and 17 females) for a period of 2 months. TagSleep is able to achieve higher than 96.58% sensing accuracy in recognizing snore, cough and somniloquy under various sleep postures. TagSleep also boosts the sleep posture recognition accuracy to 98.94%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle