智能手机与光伏电动汽车充电的前沿技术应用

### 智能手机与光伏电动汽车充电的前沿技术应用 #### 1. AI助力新冠疫情诊断 在新冠疫情期间，医疗资源的分配面临着艰难的决策，而人工智能（AI）有望提供帮助。经过机器学习训练以提供“临床支持”的AI系统，在新冠危机中可能发挥重要作用，有助于维持医院的正常运转和患者的生命安全。这些预测最终可以改善患者和医院工作人员的健康状况，同时减少紧急情况的发生，因为医院里每多一个人都会使其他人面临风险，可能导致患者的检测延迟和治疗效率降低。 智能手机在新冠检测方面具有巨大潜力。随着全球智能手机普及率的指数级增长，智能手机成为在大规模疫情（如新冠疫情）期间协调应对措施的广泛可用技术。基于智能手机传感器的方法可以为新冠诊断提供一种简单的解决方案，无论是在诊所、免下车检测点、临时检测设施，还是在偏远的农村地区都能使用。 ##### 1.1 新框架描述 新提出的框架旨在利用智能手机传感器预测新冠的特定结果。该框架需要完成以下任务： - 提供用户使用基于手机的网络调查的位置详细信息，如GPS坐标，或受访者的常住地。 - 记录人口统计信息，如性别、年龄、种族和血型。 - 使用嵌入式传感器数据测量体温、记录咳嗽和呼吸、测量心跳。 - 询问关于其他无法直接测量的症状的问题，如疲劳、头痛、腹泻、突然失去味觉或嗅觉等。 - 询问过去14天内与高风险地区的旅行和社交接触情况。 信号处理工具将分析记录的时频特征，以表征咳嗽和呼吸信号的频率成分。AI工具将根据其他数据，以颜色代码（红色：高风险；黄色：中度风险；绿色：不太可能感染）的形式向用户提供感染可能性的“建议”。 | 任务 | 具体内容 | | ---- | ---- | | 位置信息 | GPS坐标、常住地 | | 人口统计 | 性别、年龄、种族、血型 | | 传感器测量 | 体温、咳嗽、呼吸、心跳 | | 症状询问 | 疲劳、头痛、腹泻等 | | 接触询问 | 过去14天与高风险地区接触情况 | ##### 1.2 人工智能设计 要理解该框架，需要了解确诊新冠患者的症状，包括疲劳、发烧、干咳、喉咙痛、鼻塞、头痛、肌肉疼痛、肺部CT影像特征和呼吸急促等，此外还常见味觉丧失、嗅觉丧失、腹泻和呕吐等症状。 智能手机上的麦克风、摄像头、惯性和温度传感器等可用于检测这些症状。例如，触摸屏可用于预测发烧水平，摄像头可通过捕捉人类步态的图像和视频来检测疲劳，惯性传感器（如加速度计）可用于检测疲劳水平，通过智能手机观察视频和直接观察治疗可分析鼻塞情况，监测颈部姿势可预测头痛水平，智能手机麦克风可用于指示咳嗽类型。 该方法旨在将所有这些传感器的数据整合到一个解决方案中，并将结果存储在一个数据集中作为一条记录。不同患者的记录可以收集起来作为人工智能系统的输入，常用的方法包括机器学习算法和深度学习。 提出的框架由多层组成： 1. **数据收集层**：负责从传感器收集和读取数据，如使用智能手机摄像头读取肺部CT图像、获取惯性传感器测量值、记录咳嗽时的麦克风语音测量值以及扫描触摸屏上的温度传感器测量值。 2. **传感器配置层**：配置智能手机的板载传感器，包括图像大小、读取间隔、缓冲区大小、定时器分辨率等。 3. **症状计算层**：分别计算症状水平，并将其作为记录输入到下一层。 4. **机器学习预测层**：应用机器学习技术预测新冠疾病。对于CT扫描图像的异常子图