Stress has a great effect on people's lives that can not be understated. While it can be good, since it helps humans to adapt to new and different situations, it can also be harmful when not dealt with properly, leading to chronic stress. The objective of this paper is developing a stress monitoring solution, that can be used in real life, while being able to tackle this challenge in a positive way. The SMILE data set was provided to team Anxolotl, and all it was needed was to develop a robust model. We developed a supervised learning model for classification in Python, presenting the final result of 64.1% in accuracy and a f1-score of 54.96%. The resulting solution stood the robustness test, presenting low variation between runs, which was a major point for it's possible integration in the Anxolotl app in the future.

人们的个人卫生习惯在每日生活方式中照顾身体和健康的状况。保持良好的卫生习惯不仅减少了患疾病的机会，而且还可以降低社区中传播疾病的风险。鉴于目前的大流行，每天的习惯，例如洗手或定期淋浴，在人们中至关重要，尤其是对于单独生活在家里或辅助生活设施中的老年人。本文提出了一个新颖的非侵入性框架，用于使用我们采用机器学习技术的振动传感器监测人卫生。该方法基于地球通传感器，数字化器和实用外壳中具有成本效益的计算机板的组合。监测日常卫生常规可能有助于医疗保健专业人员积极主动，而不是反应性，以识别和控制社区内潜在暴发的传播。实验结果表明，将支持向量机（SVM）用于二元分类，在不同卫生习惯的分类中表现出约95％的有希望的准确性。此外，基于树的分类器（随机福雷斯特和决策树）通过实现最高精度（100％）优于其他模型，这意味着可以使用振动和非侵入性传感器对卫生事件进行分类，以监测卫生活动。

Covid-19是由新型冠状病毒（SARS-COV-2）引起的疾病，于2019年12月下旬首次在中国武汉出现。不久之后，该病毒在全球范围内传播，并于3月被世界卫生组织宣布为大流行病。 2020年。这造成了世界各地和美国的许多变化，包括向在线学习的教育转变。在本文中，我们试图了解Covid-19-19的大流行和在线学习的增加如何影响大学生的情感福祉。我们使用几种机器学习和统计模型来分析卢布尔雅那大学公共行政学院，斯洛文尼亚大学，与国际大学，其他高等教育机构和学生协会一起收集的数据。我们的结果表明，与学生的学术生活有关的特征对他们的情感健康产生了最大的影响。其他重要因素包括学生对大学和政府对大流行的处理以及学生的财务安全的满意。

由于照顾不断增长的老年人口的医疗和财务需求，对跌倒的及时可靠发现是一个大型且快速增长的研究领域。在过去的20年中，高质量硬件（高质量传感器和AI微芯片）和软件（机器学习算法）技术的可用性通过为开发人员提供开发此类系统的功能，从而成为这项研究的催化剂。这项研究开发了多个应用组件，以研究秋季检测系统的发展挑战和选择，并为未来的研究提供材料。使用此方法开发的智能应用程序通过秋季检测模型实验和模型移动部署的结果验证。总体上表现最好的模型是标准化的RESNET152，并带有2S窗口尺寸的调整数据集，可实现92.8％的AUC，7.28％的灵敏度和98.33％的特异性。鉴于这些结果很明显，加速度计和心电图传感器对秋季检测有益，并允许跌倒和其他活动之间的歧视。由于所得数据集中确定的弱点，这项研究为改进的空间留下了很大的改进空间。这些改进包括在跌落的临界阶段使用标签协议，增加数据集样品的数量，改善测试主题表示形式，并通过频域预处理进行实验。

早期发现焦虑症对于减少精神障碍患者的苦难并改善治疗结果至关重要。基于MHealth平台的焦虑筛查在提高筛选效率和降低筛查成本方面具有特殊实用价值。实际上，受试者的身体和心理评估中移动设备的差异以及数据质量不均匀的问题和现实世界中数据的少量数据量使现有方法无效。因此，我们提出了一个基于时空特征融合的框架，用于非触发焦虑。为了降低数据质量不平衡的影响，我们构建了一个基于“ 3DCNN+LSTM”的特征提取网络，并融合了面部行为和非接触式生理学的时空特征。此外，我们设计了一种相似性评估策略，以解决较小的数据样本量导致模型准确性下降的问题。我们的框架已通过现实世界中的机组数据集进行了验证，并且两个公共数据集UBFC-Phys和Swell-KW。实验结果表明，我们框架的总体性能要比最新的比较方法更好。

在全球范围内，由于久坐的生活方式和节食不当，肥胖患者的数量增加了一倍。人类遗传学和健康改变了巨大的增加。根据世界卫生组织的说法，随着肥胖者患有不同的慢性疾病，预期寿命从80年下降到75年。该报告将使用ML数据集来解决儿童和成人的肥胖问题，以表现，预测和分析肥胖的原因。通过参与神经ML网络，我们将使用扩散张量成像探索神经控制，以考虑肥胖患者的体内脂肪，BMI，腰围\＆HIP比率。为了预测ML肥胖的当前和未来原因，我们将讨论ML技术，例如决策树，SVM，RF，GBM，Lasso，BN和ANN，并使用数据集实现了陈述的算法。本报告中将概述来自专家ML \＆生物信息学实验的不同理论文献，同时提出有关如何预测ML预测肥胖和其他慢性疾病的建议。

2019年12月底，首先在武汉中国首次确定了新型冠状病毒（SARS-COV-2）和所得疾病Covid-19。该疾病通过遏制措施滑落，其中一个已知的案例在美国在2020年1月20日被确定。在本文中，我们利用来自大学间财团的调查数据进行政治和社会研究，并应用几种统计和机器学习模型和技术，如决策树，多项式物流回归，天真贝叶斯，k-intele邻居，支持向量机，神经网络，随机森林，梯度树提升，Xgboost，Catboost，LightGBM，合成少数群体过采样和Chi-Squared测试分析Covid-19大流行对美国前线工人心理健康的影响。通过对适用于心理健康调查数据的许多模型的解释，我们已经得出结论，预测前线工人心理健康衰退的最重要因素是个人所在的医疗保健角色（护士，急诊室工作人员，外科医生， ），其次是个人在上周睡眠量，Covid-19相关新闻的数量在一天，工人的年龄和酒精和大麻的使用量平均消耗。

交通事故是年轻人死亡的主要原因，这一问题今天占了大量受害者。已经提出了几种技术来预防事故，是脑部计算机界面（BCIS）最有前途的技术之一。在这种情况下，BCI被用来检测情绪状态，集中问题或压力很大的情况，这可能在道路上起着基本作用，因为它们与驾驶员的决定直接相关。但是，在驾驶场景中，没有广泛的文献应用BCI来检测受试者的情绪。在这种情况下，需要解决一些挑战，例如（i）执行驾驶任务对情绪检测的影响以及（ii）在驾驶场景中哪些情绪更可检测到的情绪。为了改善这些挑战，这项工作提出了一个框架，该框架着重于使用机器学习和深度学习算法的脑电图检测情绪。此外，已经设计了两个场景的用例。第一种情况是聆听声音作为要执行的主要任务，而在第二种情况下，聆听声音成为次要任务，这是使用驱动模拟器的主要任务。这样，它旨在证明BCI在这种驾驶方案中是否有用。结果改善了文献中现有的结果，可在发现两种情绪（非刺激性和愤怒）中达到99％的准确性，三种情绪（非刺激性，愤怒和中立）的93％，四种情绪（非刺激）（非 - 刺激，愤怒，中立和喜悦）。

天然气管道中的泄漏检测是石油和天然气行业的一个重要且持续的问题。这尤其重要，因为管道是运输天然气的最常见方法。这项研究旨在研究数据驱动的智能模型使用基本操作参数检测天然气管道的小泄漏的能力，然后使用现有的性能指标比较智能模型。该项目应用观察者设计技术，使用回归分类层次模型来检测天然气管道中的泄漏，其中智能模型充当回归器，并且修改后的逻辑回归模型充当分类器。该项目使用四个星期的管道数据流研究了五个智能模型（梯度提升，决策树，随机森林，支持向量机和人工神经网络）。结果表明，虽然支持向量机和人工神经网络比其他网络更好，但由于其内部复杂性和所使用的数据量，它们并未提供最佳的泄漏检测结果。随机森林和决策树模型是最敏感的，因为它们可以在大约2小时内检测到标称流量的0.1％的泄漏。所有智能模型在测试阶段中具有高可靠性，错误警报率为零。将所有智能模型泄漏检测的平均时间与文献中的实时短暂模型进行了比较。结果表明，智能模型在泄漏检测问题中的表现相对较好。该结果表明，可以与实时瞬态模型一起使用智能模型，以显着改善泄漏检测结果。

对医疗保健监控的远程工具的需求从未如此明显。摄像机测量生命体征利用成像装置通过分析人体的图像来计算生理变化。建立光学，机器学习，计算机视觉和医学的进步这些技术以来的数码相机的发明以来已经显着进展。本文介绍了对生理生命体征的相机测量综合调查，描述了它们可以测量的重要标志和实现所做的计算技术。我涵盖了临床和非临床应用以及这些应用需要克服的挑战，以便从概念上推进。最后，我描述了对研究社区可用的当前资源（数据集和代码），并提供了一个全面的网页（https://cameravitals.github.io/），其中包含这些资源的链接以及其中引用的所有文件的分类列表文章。

夫妻通常在一起管理慢性疾病，管理层对患者及其浪漫伴侣造成了情感上的伤害。因此，认识到日常生活中每个伴侣的情绪可以提供对他们在慢性疾病管理中的情感健康的见解。当前，评估每个伴侣的情绪的过程是手动，时间密集和昂贵的。尽管夫妻之间存在着关于情感识别的作品，但这些作品都没有使用夫妻在日常生活中的互动中收集的数据。在这项工作中，我们收集了85小时（1,021个5分钟样本）现实世界多模式智能手表传感器数据（语音，心率，加速度计和陀螺仪）和自我报告的情绪数据（n = 612）（13个伙伴）（13）夫妻）在日常生活中管理2型糖尿病。我们提取了生理，运动，声学和语言特征，以及训练有素的机器学习模型（支持向量机和随机森林），以识别每个伴侣的自我报告的情绪（价和唤醒）。我们最佳模型的结果比偶然的结果更好，唤醒和价值分别为63.8％和78.1％。这项工作有助于建立自动情绪识别系统，最终使伙伴能够监视他们在日常生活中的情绪，并能够提供干预措施以改善其情感幸福感。

嗜睡是驾驶员和交通事故主要原因之一的主要关注点。认知神经科学和计算机科学的进步已通过使用脑部计算机界面（BCIS）和机器学习（ML）来检测驾驶员的嗜睡。然而，几个挑战仍然开放，应该面对。首先，文献中缺少使用一组ML算法的多种ML算法对嗜睡检测性能的全面评估。最后，需要研究适合受试者组的可扩展ML模型的检测性能，并将其与文献中提出的单个模型进行比较。为了改善这些局限性，这项工作提出了一个智能框架，该框架采用了BCIS和基于脑电图（EEG）的功能，以检测驾驶场景中的嗜睡。 SEED-VIG数据集用于喂食不同的ML回归器和三类分类器，然后评估，分析和比较单个受试者和组的表现最佳模型。有关单个模型的更多详细信息，随机森林（RF）获得了78％的F1分数，改善了通过文献中使用的模型（例如支持向量机（SVM））获得的58％。关于可扩展模型，RF达到了79％的F1得分，证明了这些方法的有效性。所学的经验教训可以总结如下：i）不仅SVM，而且文献中未充分探索的其他模型与嗜睡检测有关，ii）ii）适用于受试者组的可伸缩方法也有效地检测嗜睡，即使新受试者也是如此评估模型培训中未包括的。

如今，由于最近在人工智能（AI）和机器学习（ML）中的近期突破，因此，智能系统和服务越来越受欢迎。然而，机器学习不仅满足软件工程，不仅具有有希望的潜力，而且还具有一些固有的挑战。尽管最近的一些研究努力，但我们仍然没有明确了解开发基于ML的申请和当前行业实践的挑战。此外，目前尚不清楚软件工程研究人员应将其努力集中起来，以更好地支持ML应用程序开发人员。在本文中，我们报告了一个旨在了解ML应用程序开发的挑战和最佳实践的调查。我们合成从80名从业者（以不同的技能，经验和应用领域）获得的结果为17个调查结果;概述ML应用程序开发的挑战和最佳实践。参与基于ML的软件系统发展的从业者可以利用总结最佳实践来提高其系统的质量。我们希望报告的挑战将通知研究界有关需要调查的主题，以改善工程过程和基于ML的申请的质量。

医学事物互联网（IOMT）允许使用传感器收集生理数据，然后将其传输到远程服务器，这使医生和卫生专业人员可以连续，永久地分析这些数据，并在早期阶段检测疾病。但是，使用无线通信传输数据将其暴露于网络攻击中，并且该数据的敏感和私人性质可能代表了攻击者的主要兴趣。在存储和计算能力有限的设备上使用传统的安全方法无效。另一方面，使用机器学习进行入侵检测可以对IOMT系统的要求提供适应性的安全响应。在这种情况下，对基于机器学习（ML）的入侵检测系统如何解决IOMT系统中的安全性和隐私问题的全面调查。为此，提供了IOMT的通用三层体系结构以及IOMT系统的安全要求。然后，出现了可能影响IOMT安全性的各种威胁，并确定基于ML的每个解决方案中使用的优势，缺点，方法和数据集。最后，讨论了在IOMT的每一层中应用ML的一些挑战和局限性，这些挑战和局限性可以用作未来的研究方向。

Recent research has demonstrated the capability of behavior signals captured by smartphones and wearables for longitudinal behavior modeling. However, there is a lack of a comprehensive public dataset that serves as an open testbed for fair comparison among algorithms. Moreover, prior studies mainly evaluate algorithms using data from a single population within a short period, without measuring the cross-dataset generalizability of these algorithms. We present the first multi-year passive sensing datasets, containing over 700 user-years and 497 unique users' data collected from mobile and wearable sensors, together with a wide range of well-being metrics. Our datasets can support multiple cross-dataset evaluations of behavior modeling algorithms' generalizability across different users and years. As a starting point, we provide the benchmark results of 18 algorithms on the task of depression detection. Our results indicate that both prior depression detection algorithms and domain generalization techniques show potential but need further research to achieve adequate cross-dataset generalizability. We envision our multi-year datasets can support the ML community in developing generalizable longitudinal behavior modeling algorithms.

如今，人工智能（AI）已成为临床和远程医疗保健应用程序的基本组成部分，但是最佳性能的AI系统通常太复杂了，无法自我解释。可解释的AI（XAI）技术被定义为揭示系统的预测和决策背后的推理，并且在处理敏感和个人健康数据时，它们变得更加至关重要。值得注意的是，XAI并未在不同的研究领域和数据类型中引起相同的关注，尤其是在医疗保健领域。特别是，许多临床和远程健康应用程序分别基于表格和时间序列数据，而XAI并未在这些数据类型上进行分析，而计算机视觉和自然语言处理（NLP）是参考应用程序。为了提供最适合医疗领域表格和时间序列数据的XAI方法的概述，本文提供了过去5年中文献的审查，说明了生成的解释的类型以及为评估其相关性所提供的努力和质量。具体而言，我们确定临床验证，一致性评估，客观和标准化质量评估以及以人为本的质量评估作为确保最终用户有效解释的关键特征。最后，我们强调了该领域的主要研究挑战以及现有XAI方法的局限性。

远程光插图学（RPPG）是一种快速，有效，廉价和方便的方法，用于收集生物识别数据，因为它可以使用面部视频来估算生命体征。事实证明，远程非接触式医疗服务供应在COVID-19大流行期间是可怕的必要性。我们提出了一个端到端框架，以根据用户的视频中的RPPG方法来衡量人们的生命体征，包括心率（HR），心率变异性（HRV），氧饱和度（SPO2）和血压（BP）（BP）（BP）用智能手机相机捕获的脸。我们以实时的基于深度学习的神经网络模型来提取面部标志。通过使用预测的面部标志来提取多个称为利益区域（ROI）的面部斑块（ROI）。应用了几个过滤器，以减少称为血量脉冲（BVP）信号的提取的心脏信号中ROI的噪声。我们使用两个公共RPPG数据集培训和验证了机器学习模型，即Tokyotech RPPG和脉搏率检测（PURE）数据集，我们的模型在其上实现了以下平均绝对错误（MAE）：a），HR，1.73和3.95 BEATS- beats-beats-beats-beats-beats-beats-beats-beats-beats-beats-beats-beats-beats-beats-beats-beats-s-s-s-s-s-y-peats-beats-beats-beats-ship-s-s-s-in-chin-p-in-in-in-in-in-c--in-in-c-le-in-in- -t一下制。每分钟（bpm），b）分别为HRV，分别为18.55和25.03 ms，c）对于SPO2，纯数据集上的MAE为1.64。我们在现实生活环境中验证了端到端的RPPG框架，修订，从而创建了视频HR数据集。我们的人力资源估计模型在此数据集上达到了2.49 bpm的MAE。由于没有面对视频的BP测量不存在公开可用的RPPG数据集，因此我们使用了带有指标传感器信号的数据集来训练我们的模型，还创建了我们自己的视频数据集Video-BP。在我们的视频BP数据集中，我们的BP估计模型的收缩压（SBP）达到6.7 mmHg，舒张压（DBP）的MAE为9.6 mmHg。

对医疗保健的物联网设备的采用越来越多，使研究人员能够使用这些设备生成的所有数据来构建情报。监测和诊断健康一直是这种设备有益的两个最常见的情况。最初，实现高预测准确性是首要任务，但是重点已逐渐转移到效率和更高的吞吐量上，并以分布式方式处理这些设备的数据已被证明可以帮助实现这两者。由于机器学习领域具有众多最先进的算法，因此确定在不同情况下表现最佳的算法是一个挑战。在本文献综述中，我们探索了由选定研究的作者测试的分布式机器学习算法，并确定了在每个医疗保健方案中达到最佳预测准确性的分布式机器学习算法。虽然没有算法始终执行，但随机森林在一些研究中表现最好。这可能是对IOMT数据协作机器学习的未来研究的好起点。

公开演讲期间的压力很普遍，会对绩效和自信产生不利影响。已经进行了广泛的研究以开发各种模型以识别情绪状态。但是，已经进行了最少的研究，以实时使用语音分析来检测公众演讲期间的压力。在这种情况下，当前的审查表明，算法的应用未正确探索，并有助于确定创建合适的测试环境的主要障碍，同时考虑当前的复杂性和局限性。在本文中，我们介绍了我们的主要思想，并提出了一个应力检测计算算法模型，该模型可以集成到虚拟现实（VR）应用程序中，以创建一个智能的虚拟受众，以提高公开讲话技能。当与VR集成时，开发的模型将能够通过分析与指示压力的生理参数相关的语音功能来实时检测过度压力，并帮助用户逐渐控制过度的压力并改善公众演讲表现

机器学习（ML）是指根据大量数据预测有意义的输出或对复杂系统进行分类的计算机算法。 ML应用于各个领域，包括自然科学，工程，太空探索甚至游戏开发。本文的重点是在化学和生物海洋学领域使用机器学习。在预测全球固定氮水平，部分二氧化碳压力和其他化学特性时，ML的应用是一种有前途的工具。机器学习还用于生物海洋学领域，可从各种图像（即显微镜，流车和视频记录器），光谱仪和其他信号处理技术中检测浮游形式。此外，ML使用其声学成功地对哺乳动物进行了分类，在特定的环境中检测到濒临灭绝的哺乳动物和鱼类。最重要的是，使用环境数据，ML被证明是预测缺氧条件和有害藻华事件的有效方法，这是对环境监测的重要测量。此外，机器学习被用来为各种物种构建许多对其他研究人员有用的数据库，而创建新算法将帮助海洋研究界更好地理解海洋的化学和生物学。