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开发工程 银熠电子科技有限公司
广东省 中山市 设计开发工程
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    具体的软硬件实现点击http://mcu-ai.com/MCU-AI技术网页_MCU-AI 一、摘要 在家中睡眠期间对人体生命体征进行实时监测对于实现及时检测和救援至关重要。然而,现有的用于监测人类生命体征的智能设备存在高复杂性、高 ...
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    现代语音增强算法利用大量递归神经网络(RNNs)实现了显著的噪声抑制。然而,大型RNN限制了助听器硬件(hearing aid hardware,HW)的实际部署,这些硬件是电池供电的,运行在资源受限的微控制器单元(microcontroller un ...
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    具体的软硬件实现点击http://mcu-ai.com/MCU-AI技术网页_MCU-AI 摘要 基于毫米波的手势识别技术提供了良好的人机交互体验。先前的工作专注于近距离手势识别,但在范围扩展方面不够,即他们无法识别距离相当大的噪声 ...
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    具体的软硬件实现点击http://mcu-ai.com/MCU-AI技术网页_MCU-AI 简介 在过去的几十年里,许多机器学习(ML)方法被引入来分析呼吸周期的声音,包括爆裂声、咳嗽声和喘息声[1-6]。然而,几乎所有传统的ML模型都完全依 ...
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    具体的软硬件实现点击http://mcu-ai.com/MCU-AI技术网页_MCU-AI 鸟叫声识别在鸟类保护中具有重要意义。通过适当的声音分类,研究可以自动预测该地区的生活质量。如今,深度学习模型被用于对鸟类声音数据进行高精度的 ...
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    具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 前言 虽然血压(BP)的测量现在广泛地由自动无创血压(NIBP)监测设备进行,因为它们不需要熟练的临床医生,也不存在并发症的风险,但其准确性仍存 ...
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    具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 概要 手势识别是智能教育领域的关键技术,毫米波信号具有分辨率高、穿透能力强等优点。本文介绍了一种基于毫米波雷达的高精度、鲁棒的手势识别方法 ...
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    具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 婴儿哭闹识别是一项具有挑战性的任务,因为很难确定能够让研究人员清楚区分不同类型哭闹的语音特征。然而,婴儿哭闹被视为一种不同的言语交流方式。 ...
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    具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 咳嗽检测是一种很有前途的检测呼吸道疾病各种病理严重程度的技术。自动咳嗽检测系统的开发将成为早期诊断的最佳跟踪工具。长期以患者为中心的远程咳 ...
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    具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 我们提出了一种利用由长短期记忆 (LSTM) 单元构建的深度循环神经网络来降 噪心电图信号 (ECG) 的新方法。该网络使 用动态模型 ECG 生成的合成数据进 ...
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    打鼾是一种普遍的症状,严重影响睡眠呼吸障碍患者(单纯打鼾者)、阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)患者及其床伴的生活质量。研究表明,打鼾可用于OSA的筛查和诊断。因此,从夜间睡眠呼吸音频中准确检测打鼾声一直是最重要 ...
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    胎心率(FHR)对于评估胎儿的健康状况具 有重要意义。然而,基于传统的分类标准并不准确。 随着计算机信息技术的飞速发展,计算机技术对于胎 儿电子监护(EFM)中的胎心率分析至关重要。胎心率 分为正常、可疑和异常三类 ...
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    准确的人类活动识别(HAR)是实现新兴的上下文感知应用程序的关键,这些应用程序需要了解和识别人类行为,例如监测独居的残疾人或老年人。传统上,HAR是通过环境传感器(例如,相机)或通过可穿戴设备(例如,具有惯 ...
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    具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 据世界心脏联合会统计,截至 2022 年,全球有 13 亿人被诊断患有高血压,每年约有 1000 万人死于高血压。一个人有必要拥有有益于心脏健康的生活方式 ...
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    本文介绍了一种用于实时语音增强的双信号变换LSTM 网络 (DTLN),作为深度噪声抑制挑战 (DNS-Challenge) 的一部分。该方法将短时傅立叶变换 (STFT) 和学习分析和综合基础结合在堆栈网络方法中,参数少于一百万个。该 ...
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