Development of a Novel Distributed Wearable Sensor Platform
Notice bibliographique
Résumé
Recent advancements in low-power, low-cost, miniaturized sensor technology have propelled wearable electronics into the mainstream.Wearable devices like smartwatches, smartglasses and other smart clothing are now commonplace, finding applications in health and fitness, sports analytics, personnel tracking, and human computer interfaces.Many of these systems, however, are consumer oriented, with closed environments and limited access to sensor data, greatly restricting their use as exploratory tools for experimenters and researchers.Some research devices exist but are often expensive and limited in what they offer.In this work, we describe the development of a novel wearable sensor platform targeted towards researchers, developers, and hobbyists, that attempts to overcome many of the limitations of existing systems while adding new features to improve and simplify experimental designs.Following a clear set of guidelines, the system was built, validated, and tested in a real-life experiment to assess its effectiveness and ease of use.The developed platform consists of small 35x25x15mm nodes each containing an nRF52 Bluetooth microcontroller, IMU sensor, and small LiPo battery.Two additional input and output nodes allow external devices and sensor connections.The nodes communicate wirelessly with a central hub using Bluetooth 5, sending raw sensor data, which is then visualized and analyzed using a graphical software interface.xi 8.7 Plot of the ECG and Heart Rate during the drive . . . . . . . . . . . . .8.8 Heart rate percentage change . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .8.9 Motion measured when the driver looks both ways . . . . . . . . . . . . .8.10 Averaged head motion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .8.11 Average head motion curves across all trials . . . . . . . . . . . . . . . .8.12 Foot motion events throughout the drive . . . . . . . . . . . . . . . . . .8.13 Comparison of the different stop durations . . . . . . . . . . . . . . . . .8.14 Acceleration pattern of the hand's motion during the right turn . . . . .8.15 Extraction of turn parameters . . . . . . . . . . . . . .
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».