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Why so many Covid-19 variants are showing up now
為什麼現在出現這麼多 Covid-19 變種
 智慧健康醫護與生活新科技  智慧城市\智慧生活應用科技 |
2021年6月18日 星期五
．老人跌倒檢測和預防系統
Owlytics Healthcare - Enhancing Individualized Care with Technology
Owlytics Healthcare - 透過技術增強個人化護理
讓我們回顧 5 種最先進的跌倒預防、跌倒檢測和跌倒相關傷害預防技術和產品。
1. Owlytics —— 個人健康檢測系統
讓我們從當地一家以色列新創公司 Owlytics 開始
該公司開發機器學習算法，來檢測異常生理模式，從而預測（並有望預防）危險的健康事件（而不僅僅是跌倒）。他們的活動管理系統目的在：
．自動檢測跌倒的風險指標，並有可能防止事件發生
．檢測和辨識脫水的初始跡象，以便及早進行干預和治療
．辨識異常跡象，以便進行分類和早期干預
Owlytics 算法和軟體已經並且可以與現有產品整合，例如智慧手錶、可穿戴技術、行動設備和醫療警報系統。
2. Vayyar Walabot - 一個超級漂亮的秋季監視器，貼在你的牆上
以色列新創公司 Vayyar 的另一項發明。Walabot 是一種雷達感測器，目的在保護老年人的安全。 它基於獨特的晶片，可基於先進的射頻技術，即時創建高解圖像。
該晶片覆蓋了 3GHz-81GHz 之間的成像和雷達頻段，具有 72 個發射器和 72 個接收器。 發送、接收和分析多個信號，從而創建高解析度 3D 圖像。
Walabot Fall Detection
Walabot 產品
．可以透視材料
．不受光照和天氣條件的影響
．沒有攝影機，也沒有使用任何可穿戴設備．緊湊、低功耗和安全
Walabot 可以連接到浴室的牆上 —— 如果設備檢測到跌倒，它會呼叫選擇的高級緊急聯繫人
3. Hip-Hope 保護系統
以色列用於跌倒檢測和傷害預防的另一項發明 - Hip-hop 開發了一種，可自動監測運動的充氣可穿戴安全氣囊。如果檢測到跌倒，安全氣囊會立即充氣，並保護老年人的臀部免受傷害。
該設備執行跌倒風險評估和分類，以減少誤報和漏報。它還包括額外的功能，例如
自動向預選聯繫人發出跌倒警報通知
一個自操作的內置緊急呼叫按鈕
Hip-Hope 跌倒檢測
4. GreatCall Lively Mobile 跌倒檢測系統
「標準」但被認為，是 2018 年最好的跌倒檢測感測器之一
GreatCall 是一家位於加利福尼亞州聖地亞哥的互聯健康技術公司。
GreatCall 為老年人提供健康和安全產品和服務，包括行動設備、蜂窩服務、行動應用 app 和可穿戴設備。
GreatCall Lively 是行動醫療警報系統，包括跌倒檢測可穿戴傳感器，該傳感器足夠靈敏，可以檢測大多數跌倒。
活潑的行動跌倒檢測
5. 使用 Apple Watch 進行跌倒檢測
無需詳細介紹或提供指向 Apple 或 Apple Watch 的鏈接
Apple 為其 Apple Watch Series 4 添加了新的跌倒檢測功能。為了檢測跌倒，它可能使用其嵌入式感測器（加速度計；陀螺儀和心電圖）以及一些機器學習和信號處理算法……
當檢測到跌倒時，手錶會顯示警報並可以自動聯繫緊急服務。 去蹦床時需要關閉跌倒檢測…
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| Apple Watch 跌倒檢測 |
所選的 5 個示例展示了跌倒預防、跌倒檢測和跌倒相關傷害預防的不同技術和方法。
市場上還有多種其他產品和技術 —— 例如機器人伴侶、攝影機和基於電腦視覺的系統、聲音監控技術、壓力板等。
不幸的是，這些技術都沒有為這個嚴重的問題，提供完整防護的解決方案。
許多技術失敗的主要原因是：
1. 高誤報率和漏報率 —— 高靈敏度會導致誤報跌倒，從而觸發不必要的警報；低靈敏度，不能正確檢測到真正的跌倒並產生不信任。
2. 難以安裝和維護的複雜且昂貴的基礎設施
3. 不夠成熟的技術（例如機器人伴侶）
4. 可用性問題 —— 老年人忘記或不喜歡佩戴
5. 可穿戴設備隱私問題（例如基於視覺的解決方案）
最先進的跌倒檢測和預防技術，仍然被認為是「聖杯」。仍在探索突破性的解決方案。
與大多數產品一樣 —— 這樣的解決方案可能會融合本文中提到的主要技術。
．10 項改善生活的創新
How covid-19 is boosting innovation - The Economist
Covid-19 如何促進創新 - 經濟學人
創新者如何讓我們的生活更健康、更安全、更舒適？ 以下是將問題轉化為進步的 10 個創新示例。
一個可以慢煮食物的袋子
Wonderbag 是數十億在明火上做飯的人急需的創新。 它允許準備食物而不會受到木柴、木炭或其他燃料造成的空氣污染。
工作原理：先將食物煮沸，然後將其放入袋子中，然後慢煮 12 小時。 因此，它可以減少空氣污染、碳排放並節約能源。
瓶燈泡
為社區帶來可持續照明，是「一升光」的目標。 該項目開源了一種簡單而創新的技術，來製造價格合理的太陽能燈泡。
志願者教社區如何使用回收的塑膠瓶，和當地採購的材料組裝燈泡，以照亮電力有限或沒有電力供應的家庭。
能源生產道路
道路可以用作太陽能電池板，為路燈、家庭甚至行駛在上面的汽車發電。 這一大膽的願景促使 Solaroad，建造了第一條產生能量的自行車道。
他們的主要技術挑戰是道路的頂層：它必須讓盡可能多的陽光進入，同時保持堅固和抗損壞。「SolaRoad 套件」可讓你建造 10 平方米的 SolaRoad，它產生的電力足以滿足普通家庭的年用電需求。
1 美元顯微鏡
Foldscope 是一種受摺紙啟發的紙質顯微鏡。 它的成本不到 1 美元，可以輕鬆放入口袋，但功能強大，足以顯示血細胞和細菌。對於偏遠或資源匱乏地區的醫療用途或教育機構，Foldscope 可以證明是無價之寶。
WIPO Re：Search 與被忽視的熱帶病作鬥爭的倡議支持，與拉各斯大學的實地研究，將 Foldscope 用作治療瘧疾的診斷工具。
醫療無人機
醫療運送無人機用於，向生活在盧旺達難以到達地區的患者，運送重要的醫療用品。
這種名為 Zips 的無人機，可以為患者運送疫苗、藥物或血液。 衛生工作者只需向中央配送中心，發送所需的醫療用品訂單即可。
幾分鐘之內，Zip 就被加載並發射，以大約 100 公里/小時的速度行駛到目的地，在那裡用紙降落傘將補給品投放到目的地。
行動水安全檢查
幫助人們在他們附近，找到安全的水源，是非營利性科技新創公司 mWater 改善生活的方式之一。mWater 應用 app 和軟體可讓用戶查找、監控和繪製水和衛生場所的品質。這也有助於地方當局，發現供水基礎設施的缺口。
這些應用 app，專為現場使用而設計，可線上和離線工作 —— 在線上時使用雲端自動同步數據，使用 GPS 離線查找位置。 mWater 在 93 個國家/地區擁有超過 10,000 名活躍用戶，已經擁有一個包含全球超過 350,000 個公共和私人供水場景的數據庫。
太陽能充電助聽器
在全球範圍內，數以千萬計的人需要助聽器。在發展中國家，只有不到 3% 的人買得起。Solar Ear 正在透過，價格合理的太陽能可充電助聽器，滿足這一需求。
這些助聽器具有高度的耐用性和耐用性，可為 Solar Ear 的用戶提供強大的支持。 該公司還聘請聾人組裝太陽能耳產品。
可穿戴式乳癌檢測儀
乳腺癌是全世界女性中最普遍的癌症形式。EVA 的目標是及早有效地檢測出乳癌，這是一種由 Julián Ríos Cantú 在 17 歲時發明的「自動探索胸罩」。
這款胸罩配備了，大約 200 個生物感測器，可測量乳房的顏色、質地和溫度，然後透過特殊算法和神經網路進行分析。胸罩連接到用戶的智慧手機，提供比常規自我檢查更可靠和有效的診斷。
用圖像分析食品品質
使用圖像辨識和機器學習，建構更透明和安全的全球食品系統，是 ImpactVision 解決食品浪費和詐欺的方法。
特殊軟體結合數位想像，和稱為光譜學的化學技術，使用圖片來檢測食物的營養成分、新鮮度和水分。
目前，拍攝圖像所需的感測器既不常見，也不適合袖珍。 然而，在不久的將來，這些可能會與智慧手機整合，為用戶即時評估食物做好準備。
低成本收穫儲存
由於儲存技術不佳，非洲的小農每年因蟲害而損失超過 30% 的豇豆或玉米收成。 PICS 袋 —— 一種三層可重複使用的塑膠袋 —— 為他們提供了一種有效的解決方案。 它成本低、不含化學物質且易於使用，正在改變非洲數十萬小農的生計。
．智慧城市的可持續水資源管理
An Intro to Urban Wastewater Systems
城市污水系統介紹
智慧城市的設計目的，在重新定義現代基礎設施的可能性。鑑於武漢肺炎大流行，這些城市將依靠強大的城市規劃，來提高對此類史無前例事件，整體的抵禦能力，並在很大程度上保護其居民。
根據聯合國的一份報告，預計到 2030 年，印度將有 60 多個人口超過 100 萬的城市和 6 個人口超過 1000 萬的特大城市。這種快速的城市化和人口，向附近城市的遷移，已經對其整體基礎設施造成了相當大的負擔。
實現水安全非常重要，因為這將有助於解決供需缺口。在不對環境造成惡化影響的情況下，滿足這種需求的湧入非常重要。可持續性和城市發展，應被視為智慧城市的兩個關鍵且公平的要素。
可持續水資源管理的作用
獲取水資源，是智慧城市基礎設施的關鍵組成部分。隨著城市的發展，其用水量也將受到直接影響。重要的是透過簡化的水處理流程，以可持續的方式為居民提供這種訪問，探索傳統消費方法的替代方案，並最大限度地減少這些系統的浪費和能源使用。
可以利用物聯網 (IoT)、人工智慧 (AI) 和大數據等技術，成功彌合印度現有水和廢水基礎設施的差距。例如，艾哈邁達巴德在該市實現了水處理和供水自動化，並向相關官員發送了即時監控和維護警報。
考慮到該國大部分地區，都面臨水資源壓力，智慧城市必須確保社區有足夠的水供應和可及性。例如，在 2019 年，欽奈見證了嚴重的水資源短缺，所有水庫都在夏季乾涸。市政當局現在正透過利用知識共享，和智慧解決方案，積極致力於採用可持續的水處理過程。
有一些積極的措施，包括改善配水網路、海水淡化、廢水處理站點和水計量的步驟，可以對當前的水情景產生積極影響。
增加可用水量的一個關鍵因素，是探索地下水消耗的替代方案。地下水位在過去幾年中迅速枯竭，特別是由於管理不善和過度消耗。艾哈邁達巴德、新德里和班加羅爾等城市的地下水位大幅下降。
這使得人們越來越重視，在全國智慧城市中，進行有效廢水處理的必要性。目前，印度每天有能力處理該國產生的約 37% 的廢水。智慧城市可以採用，多次重複使用水的循環方法，以減少對淡水的依賴。可以在城市中安裝具有相關技術的污水處理廠，以有效處理城市垃圾。
個人和組織還可以根據各自的容量，在其建築物中建立不同規模的污水處理程序。新加坡已成功採用智慧廢水管理來滿足其 40% 的用水需求。
此外，在像印度這樣的熱帶國家，冷卻已成為必需品。購買力的增加也使空調，成為所有建築物的正常功能。可持續的暖通空調應用，已成為智慧城市的一個重要方面。因此，探索透過更高效的 HVAC 系統，顯著增加節水和節能的機會非常重要。
最近的水資源管理趨勢
需求驅動分配：基於需求分配原則設計的水資源方法，可以確保資源的公平分配。智慧水管理解決方案，將能夠使用感測器來分析智慧城市不同區域的用水需求並相應地分配資源。
配電網路中的漏水，主要是由於壓力過大。基於需求的壓力將能夠在不中斷的情況下，管理壓力並最大限度地減少水資源浪費。
水計量和管理：通常，人們低估了他們每天使用的水量。從傳統電錶到智慧電錶的轉變，將能夠提供即時資訊，並清楚地了解智慧城市的用水模式。這將有助於改善水治理、管理和預算分配的影響。昌迪加爾和浦那等城市，一直在轉向基於智慧儀表的系統來管理供水。浦那市政公司目前正在過去三年中實施 275,000 個智慧水錶。
這些儀表，還將使公民能夠負責任地用水。他們可以根據消費的性質受到激勵或懲罰。在乾旱和其他惡劣條件下，來自智慧水錶的資訊，可用於將水的消耗限制在必需品上，並管理其他活動的用水量，例如洗車和景觀美化。
這些步驟也是推動智慧城市水利基礎設施可持續數位化轉型的重要步驟。
區域供冷：這是一種以可持續和節能的方式，為大面積供冷的替代方法。變頻智慧水泵等智慧水解決方案，可用於簡化智慧城市中的暖通空調應用，並適應液體流量、速度和溫度的變化。
拉傑科特是印度第一個在其 GIFT 城市中心，實施區域供冷的智慧城市。這幫助他們大大節省了水和能源。阿馬拉瓦蒂和塔那等其他城市，也在努力實施區域供冷。
綜合方法：可持續水和廢水管理的綜合方法，可以為智慧城市創建框架。它促進了水資源，和各種應用的改進協調和管理。它還創建了一個有效的生態系統，推動利益相關者的參與，並鼓勵智慧城市中與水基礎設施相關的項目的公私合作夥伴關係。
除了對基礎設施和水處理過程的投資，可持續的水和廢水管理，還取決於智慧城市的居民和利益相關者的心態。隨著城市接受可持續性和新技術，建立正確的意識和敏感度，以確保現有水資源得到明智使用也非常重要。
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．利用 AI 即時預測停車位佔用情況
Easy Street Parking: Comprehensive tutorial on solving a Computer Vision problem
Easy Street Parking：解決電腦視覺問題的綜合教程
來源： 蓋世汽車網
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| https://www.pixevia.com/smart-parking-occupancy |
大家都經歷過這種情況：驅車數英里到達目的地，卻發現，所有的停車位都被佔滿了。雖然谷歌地圖（Google Maps）等應用 app 可根據歷史數據，預測停車位情況，但是該方法仍具有侷限性。據外媒報導，美國卡耐基梅隆大學（Carnegie Mellon University）的科學家進行了一項研究，推出了一個人工智慧（AI）系統，可即時預測停車位的佔用情況。
進行該研究的科學家認為，停車場感測器易出現故障和錯誤，因此不從此類感測器上收集數據，而是利用停車計時器，所進行的歷史交易，在使用額外數據進行預測之前，先估計是否有空餘停車位。據估算，大約有 95％的街邊收費停車場思，都透過計時器來進行管理，表示此類模式，比獨立的感測器系統更具通用性。
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| https://www.5gtechnologyworld.com/can-ai-predict-parking-availability/ |
研究團隊使用了一種基於節點、邊緣、屬性和其他圖形結構的圖卷積神經網路，來進行建模，說明停車場位置、交通流量、停車需求、道路鏈路和停車場之間的統計關係。
該系統結合，具有長短時記憶的時間遞歸神經網路（一種能夠學習長期依賴能力的 AI 算法），以及多層解碼器，從與交通相關的數據源中（如停車計時器交易資訊、交通速度和天氣情況）提取停車資訊，並對停車位佔用情況進行預測。
研究人員根據匹茲堡市區的數據，對該模式進行了測試，在匹茲堡市區的 39 個街區中，共有 97 台路邊停車計時器。由匹茲堡停車管理局（Pittsburgh Parking Authority）提供歷史停車數據，網聯汽車公司 Inrix 的交通資訊頻道（Traffic Message Channel），和 WeatherUnderground 應用車型介面（API），提供交通速度數據和即時天氣報告。
研究人員表示，在測試中，該模式在前 30 分鐘，預測停車位佔用情況，比其他方法表現更好。他們將該人工智慧系統的卓越性能，歸功於天氣和交通速度數據 —— 尤其是天氣數據，該數據提高了預測的準確性。
未來，研究人員將製作一個模式，該模式將結合交通數量、道路封閉、交通事件和事故等與交通相關的額外數據。