Pull to refresh

Comments 3

Мне главным видится — сбор и анализ данных с биометрических датчиков.

Просто люди очень индивидуальны и реагировать на биометрию одного конкретного человека — в корне не правильно. А просто усреднить показатели — таже (скорее всего) нельзя.

Регулировку системы кондиционирования надо производить именно по как-то усредненным данным биометрии.

Кроме статичного состояния в биометрии нужно учитывать и динамику — человек просто работает, на собрании его пропесочили или он слегка больным на работу пришел (это когда чувствуешь себя более обязанным работу делать чем заботится о своем «не совсем идеальном» состоянии), или просто плотно поел и у него некоторый спад активности. Все такие аномалии надо уметь детектировать и выкидывать из алгоритма обобщения. А сами аномалии — отдельный источник данных, который стоит анализировать и возможно на его основе делать выводы или выдавать предупреждения (по тем же больным припершимся на работу).
Да, биометрические данные — в описанном проекте продукт побочный, но очень интересный!

По поводу усреднения данных — предполагаю, что предобученная модель должна строиться именно на усреднённых данных. Возможно, усреднённых не по всей выборке, а исходя из возраста, комплекции и т.д., т.е. усреднённых по определённому интервалу в рамках параметров. А далее, после получения продукта «на руки», каждый уже дообучает под себя предобученную модель.

Множественность наших состояний — вещь интересная именно из-за динамики. Насколько могу судить, организм компенсирует изменение одного параметра изменениями других. Это, знаете, что-то в духе уравнения Менделеева-Клапейрона о состоянии идеального газа (p*V/T = const), только гораздо сложнее.
Тема очень широкая.
Cейчас у всех есть сотовые. достаточно посмотреть какие MAC прицеплены к wifi
Sign up to leave a comment.

Articles