An Intelligent Wristband for Simultaneous Multiparameter Measurement during Fumigation and Washing Therapy of Traditional Chinese Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Traditional Chinese medicine (TCM) is one of the oldest healing systems, which plays an essential role in daily health management. However, TCM is frequently controversial due to its subjectivity and lack of scientific quantification. Modern sensing technologies, enabling the detection of various physiological signals, have the remarkable performance of multifunctionality, superintegration, and ultraminiaturization. Combining with modern sensing technology is a good opportunity for the modernization, objectification, and scientization of TCM. This article proposes an intelligent wristband for simultaneous multiparameter measurement of pulse, skin temperature, and perspiration, essential physiological signals in TCM. As a significant functional material, a carbon nanotube/poly(dimethylsiloxane) nanocomposite with 3D interpenetrating network structures exhibits great electrical conductivity, stress effect, and thermoresistive effect, ensuring intelligent wristband's high accuracy, high sensitivity, and good stability for pulse and temperature measurements. Furthermore, the perspiration sensing unit is also integrated. The as‐prepared intelligent wristband is applied during fumigation and washing therapy, and artificial intelligence is introduced to judge whether the user is during fumigation and washing therapy or in the resting state by classifying the user's physiological state, with an accuracy of up to 100%. This work offers a unique strategy for TCM and wearable sensing technology with an important practical significance.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».