EarSleep：基于耳内声学的睡眠阶段检测身体与生理活动识别
作者
睡眠与压力监测生物传感器与生理监测
（摘要缺失）
研究问题 / 现实痛点
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研究问题
3- 仅使用入耳麦克风能否实现对细粒度睡眠阶段的实时检测？分类: 健康监测与生命体征感知同类问题arrow_forward
- 如何通过入耳声学信号区分不同的身体活动和生理活动，并推断睡眠阶段？分类: 健康监测与生命体征感知同类问题arrow_forward
- 基于深度学习的双流框架如何改进睡眠阶段分类的准确性？分类: 健康监测与生命体征感知同类问题arrow_forward
lightbulb
现实痛点
1- 现有睡眠监测设备成本高、使用复杂，难以大范围应用。分类: 健康监测与生命体征感知同类问题arrow_forward
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EmoGlass：一种增强情感健康自我意识的端到端人工智能可穿戴平台
CHI '22· 睡眠与压力监测 +1
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Dozer：迈向理解闭环可穿戴设备在睡眠中的设计
CHI '23· 睡眠与压力监测 +1
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BallistoBud：使用耳塞加速度计监测心率变异性以评估压力
CHI '25· 睡眠与压力监测 +1
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解读热量之间的信息：用于非侵入式压力检测的体温特征协同教学方法
UbiComp '24· 睡眠与压力监测 +1
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使用移动传感器数据的可重复压力预测管道
UbiComp '24· 睡眠与压力监测 +1
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Hypnos：使用超宽带信号的无接触睡眠阶段监测系统
UbiComp '24· 睡眠与压力监测 +1
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微风：通过可穿戴技术分享生物反馈
CHI '18· 睡眠与压力监测 +2
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呼吸：技术如何感知上扩展我们的呼吸意识
CHI '20· 心理健康应用与在线支持社区 +2
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面向通用化液体摄入检测：腕戴式传感器与自适应分割方法
IUI '19· 健身追踪与运动监测 +2
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在评估信息工作者生产力中使用皮肤电反应面临的挑战
UbiComp '23· 睡眠与压力监测 +2
基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度（≥60%）
快捷操作
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来源
UbiComp
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年份
2024
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奖项
未标记奖项
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作者
6 位作者
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研究子方向
睡眠与压力监测、生物传感器与生理监测
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职业/产业
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