Plongez dans l'approche d'apprentissage automatique distribué économe en énergie à l'ère de l'IoT, en soulignant l'importance de résumer les données pour améliorer l'efficacité énergétique de la communication.
S'engage dans le développement de l'électronique douce et perméable pour diverses applications, soulignant l'importance de la perméabilité pour la biocompatibilité chronique.
Couvre la technologie des capteurs de faible puissance pour l'IoT et les wearables, en se concentrant sur les capteurs d'activité basés sur les MEMS et les biosignaux.
Explore comment la musique communique les émotions à travers diverses caractéristiques et structures syntaxiques, influençant les réponses des auditeurs et les expressions des interprètes.
Explore les nanobiocapteurs pour le diagnostic distribué, en soulignant les progrès dans les circuits et les systèmes biomédicaux et les défis dans le développement de capteurs portables.
Explore les défis de l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la modélisation du comportement social et la prévision de trajectoire réalisable.
Explore le développement de capteurs portables de faible puissance pour la surveillance de la qualité de l'air et des biomarqueurs, en soulignant leur impact sur la santé et l'exposition environnementale.
Explore la technologie des capteurs portables pour les biosignaux et les biocapteurs, en se concentrant sur la surveillance de la pression artérielle et les défis liés aux capteurs biochimiques.
Déplacez-vous dans le suivi de la santé des employés, les appareils portables, les répercussions sur la vie privée et le contrôle dans les lieux de travail reliés.
Explore la potentiométrie, la technologie ISFET, la détection d'ADN, les électrodes sélectives aux ions et les dispositifs portables pour la surveillance des fluides biologiques.
Explore la prévision des trajectoires dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur les modèles d'apprentissage profond pour prédire les trajectoires humaines dans les scénarios de transport socialement conscients.
Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
Explore les radars FMCW, les réseaux échelonnés, les réflexions multi-chemins et la détection sans fil des paramètres du corps humain sans capteurs physiques.
