ThrombUS+ D4.5: Testing, signal quality and performance enhancement of the wearable sensor network
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this document is to define testing protocols and procedures, as well as to describe the test resultsfor individual modules of the wearable sensor network (WSN), in order to ensure compliance with systemand user requirements. The document focuses on testing four components of the wearable sensors network(WSN): the Electrical Impedance Module (EIM), the Light Rheography Module (LRM), the Limb ActivityModule (LAM), and the textile wearable used for mounting all sensors.The hardware testing of electrical impedance module (EIM), light rheography mpodule (LRM) and limbactivity module (LAM), covering both the measurement performance and device’s general functionality,showed that all devices are sufficiently accurate, perform as expected and cover all user and systemrequirements defined in D2.3All test results are presented in protocol tables, which indicate which requirements are validated by specifictests. Where certain tests require more detailed explanation, this is provided below the corresponding tables.Additionally, the document includes demonstration sections for each module, aimed at showcasing thesystems and their user interfaces in operation.The functional testing of the textile wearable of the ThrombUS+ wearable sensor network showed that thedesign is suitable for integrating all systems developed in WP3 and WP4 effectively and ergonomically. Thecleaning procedure tests of wearable showed that the prototype sustained its mechanical and electricalproperties after the cleaning procedures.This document will be updated as necessary throughout the duration of the project, incorporating relevantinformation, issues, and procedural changes. Each time the document is revised, all partners will be dulyinformed of the updates and the changes made compared to the previous version.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,013 | 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 ».