华为 WATCH 5 智能手表通过阿联酋 TDRA 认证

华为 WATCH 5 智能手表通过阿联酋 TDRA 认证 3 月 11 日消息，华为 WATCH 5 智能手表现通过阿联酋 TDRA 认证，该设备的型号为 SOC-AL00、注册号 ER42369/25，有望近期在海外上市。 目前华为官方暂未透露 WATCH 5 智能手表更多信息，IT之家也将持续关注新品信息，并在第一时间带来报道。作为参考，华为 WATCH 4 系列手表发布于 2023 年 5 月，共包括华为 WATCH 4、华为 WATCH 4 Pro 两款产品，定价 2699 元起。 该系列手表全系支持 ECG 心电分析、心脏健康研究和血管健康研究，呼吸健康研究，新增血管年龄检测和心血管风险筛查、高血糖风险评估研究以及微体检功能。此外，华为 WATCH 4 Pro 还支持 5ATM 防水和 4.5 天续航（官方称超长续航模式为 21 天）。

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《ChatAI ChatGPT智能助手 v1.9.0解锁会员版.apk》| 简介：ChatAI ChatGPT智能助手 v1.9.0解锁会员版.apk在原版ChatGPT的基础上进行了功能扩展和会员权限解锁。解锁会员功能后，用户可以享受更多高级服务，如优先访问、更长对话、更精准的回答等，能更高效地利用ChatGPT的强大功能，满足学习、工作和研究的需求 |标签：#ChatAIChatGPT智能助手v1.9.0解锁会员版.apk#智能助手#ChatGPT#会员功能#高效问答 |文件大小 NG| 链接：

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物       品：Ultra8 Max Smart Watch 智能手表 补充说明：2023年四月最新款，全新未佩戴，可脸书短信电话血压闹钟等功能一应俱全！ 原        价: 3598p购物单发票俱全！ 价        格：2000p以上 位        置：Château elysee (帕拉尼亚克) 取货方式 ：#grab / #自取/ #担保 纸飞机：@shiqi965

三星展示可弯曲、可缠绕手腕的智能手机 可化为大型智能手表

三星展示可弯曲、可缠绕手腕的智能手机 可化为大型智能手表 三星称这款弯曲手机为 Cling Band，其核心是一个柔性 OLED 屏幕。你可以把它当作智能手机或智能手表使用，这取决于你的用途。一旦该设备完全按照手机的传统形状拉直，它看起来就和其他智能手机一样 - 外形纤薄，显示屏也没有边框，弯曲动作由一个类似刘海的结构支撑。这家韩国科技巨头甚至还在机身后部安装了摄像头、用于充电的 USB Type-C 接口和一个大音量扬声器。当你弯曲手机时，可以看到它形成了一个弧形。背面还有一个心率监测器，这意味着把它戴在手腕上时，Cling Band 成为一个健身追踪器，提供三星 Health 支持的全面追踪功能。Cling Band 有很多不适合标准智能手机使用场景的地方。首先，人们会想到耐用性。另一个让人考虑的问题是，一直戴在手腕上会有多不舒服。另外，该设备在背面安装健康追踪传感器是否有必要也是个疑问，毕竟公司也正试图在更小的设备（如Galaxy Ring）上提供健康追踪功能。现在看来，这只不过是三星显示器公司提出的一个非常酷的概念，但它可能会在未来发展出多种应用，我们甚至有可能在某个时候看到它进入市场。 ... PC版： 手机版：

智能手表搭配人工智能可提前30分钟预测房颤

智能手表搭配人工智能可提前30分钟预测房颤 心房颤动（房颤）是最常见的心律失常，它大大增加了急诊就诊率以及中风和痴呆等其他疾病的风险。心房颤动是指心脏上腔（心房）与下腔（心室）不同步地混乱跳动，从而产生不规则、通常非常快的心律。要让房颤患者恢复正常的窦性心律，可能需要采取强化干预措施，如心脏复苏术，通过低能量电击来"重置"心脏的传导系统。(是的，这就是医疗节目中使用的设备，伴随着一声"CLEAR！"）。因此，如果能在房颤发作前检测到它，就能进行早期干预，从而改善患者的预后。卢森堡大学卢森堡系统生物医学中心（LCSB）的研究人员发表了一项研究，他们训练了一个深度学习模型，可以提前30分钟准确预测一个人何时会出现房颤。目前，心电图（ECG）只能在房颤发生前检测到房颤，因此不能被视为一种预警系统。"相比之下，我们的工作偏离了这种方法，而是采用了一种更具前瞻性的预测模型，"LCSB系统控制小组负责人、该研究的通讯作者豪尔赫-贡卡尔维斯（Jorge Goncalves）说。"我们利用心率数据训练了一个深度学习模型，该模型可以识别不同的阶段窦性心律、房颤前期和房颤并计算出患者即将发作的'危险概率'。"该模型名为 WARN（Warning of Atrial fibRillatioN），是在中国同济医院收集的 350 名患者的 24 小时心电图记录上进行训练和测试的。这些数据被心脏病专家分为窦性心律、房颤前期和房颤。为了训练模型捕捉房颤前兆，研究人员使用了心电图上 R 波间隔（RRI）的变化作为主要数据源。使用标准心电图的 R-R 间期 (RRI) 训练深度学习模型 卢森堡大学/LCSB深度学习模型每 15 秒采集 30 秒 RRI 样本，计算即将发生房颤的概率。在测试数据（70 名患者）和两个外部验证集（33 名患者）上，WARN 平均提前 31 分钟和 33 分钟预测房颤发生，准确率分别为 83% 和 73%。研究的第一作者马里诺-加维迪亚（Marino Gavidia）说："我们的模型只使用R-to-R时间间隔，基本上只使用心率数据，就能实现很高的性能。"研究人员预计，该设备将用于智能手机，处理从智能手表获得的数据。长期目标是让患者能够持续监测自己的心律，并及早发出警告，让他们能够使用口服抗心律失常药物等治疗方法来预防房颤的发生。研究人员说，这种技术还可以实现个性化。"今后，我们将重点开发个性化模型，"Goncalves 说。"每天使用一个简单的智能手表，就能不断提供有关个人心脏动态的新信息，使我们能够不断完善和重新训练针对该患者的模型，以实现更高的性能和更早的预警。最终，这种方法甚至可以带来新的临床试验和创新的治疗干预。"这项研究发表在《模式》杂志上。 ... PC版： 手机版：