该报告说明了基于音频和视频数据的最成功的AAL应用程序和功能的艺术状态，即（i）生命式和自我监控，（ii）对生命体征的远程监控，（iii）情绪状态识别，（（iv）食物摄入量监测，活动和行为认识，（v）活动和个人帮助，（vi）手势识别，（vii）秋季检测和预防，（viii）移动性评估和脆弱的识别以及（IX）认知和运动康复。对于这些应用程序方案，该报告说明了科学进步，可用产品和研究项目的状态。开放的挑战也被突出显示。
translated by 谷歌翻译
最近，随着Covid-19感染的快速激增，肺部超声已成为一种快速而强大的诊断工具，尤其是用于连续且定期监测肺部的工具。有许多尝试对肺部关键地标进行严重性分类，细分和检测。为了利用进度，这项工作中介绍了自动化的肺超声视频分析软件包，可以提供视频中的关键框架，标记带有肺部感染的关键框架以及自动检测和分割肺部标志的选项。集成的软件包将作为开源Web应用程序实现，并在链接https://github.com/anitoanto/alus-package中提供。
translated by 谷歌翻译