Deep-Learning-Modelle stellen Wissen in der Regel statisch dar, was es schwierig macht, sich an sich verändernde Datenbedürfnisse und Konzepte anzupassen. Diese Starrheit erfordert häufiges Neutrainieren oder Feinabstimmung, um neue Informationen zu integrieren, was praktikabler sein könnte. Das Forschungspapier “Towards Flexible ...
Die Entwicklung von tragbarer Blutdrucküberwachung ohne Manschette mit Hilfe flexibler Sensoren und maschinellem Lernen soll das Unbehagen überwinden, das Patienten durch die Verwendung von Manschetten-Sphygmomanometern in klinischen Einstellungen erfahren. Flexible Elektronik und maschinelles Lernen geben der Entwicklung von tragbarer Blutdrucküberwachung ...