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18新利在线网址Valencell宣布医学咨询委员会创始成员

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183新利

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什么是累积血压,为什么它很重要?

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PPG传感器对肤色较深的人准确性较低吗?

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全国高血压调查揭示了巨大的数字健康机遇

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使用可穿戴生物传感器证明医疗设备使用案例的最佳实践

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用生物睡眠音频系统改善睡眠——与Kokoon的对话

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心理健康的数字疗法

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网络研讨会:在神经科学和人类行为中使用生物识别可穿戴设备

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18新利在线网址2020年Semicon West Valencell大会

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可穿戴设备远程患者监控的拐点

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网络研讨会:使用生物耳塞进行免费血压测量

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网络研讨会:远程患者监测中的可穿戴设备

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Valencell无校准血压技术的验证数18新利在线网址据18新利在线官网登录

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为什么数据科学很重要以及它如何促成有影响力的健康结果

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为什么这次可穿戴设备的情况有所不同

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可穿戴技术和血压监18新利在线官网登录测:解决全球高血压问题

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高血压是全球健康的悲剧

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利用心率数据提高游泳运动员的表现:与Phlex的对话

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针对老年人护理的人工智能可穿戴解决方案:与CarePredict的对话

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可听音乐的演变:过去,现在和未来

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什么是生物特征参数,它们为什么重要?

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应用心率数据优化疼痛缓解:与Sana Health的对话

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临床试验中的可穿戴设备:机遇与挑战

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2019消费电子展你错过了什么

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可穿戴设备与个人健康预警系统

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心率变异性特征:我们可以用SDNN代替rMSSD吗?

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生物特征可穿戴设备的临床验证和将准确的生物特征用于引人注目的用户体验

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可穿戴设备的成功-硅谷健康2.0会议

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关于无创血糖监测的重要问题

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网络研讨会:生物特征可穿戴设备的临床验证

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低功耗如何改变可穿戴设备

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虚拟现实生物识别技术的进步:与第一手技术的对话18新利在线官网登录

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在可听设备和听力健康领域普及生物识别技术

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苏格兰客户的成功故事

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低功耗如何改变可穿戴设备,并实现新的和不同的用例:与Ambiq的对话

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Bodytrak:开发一种用于精密生理监测的生物识别可听解决方案

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网络研讨会:Firstbeat——将心率变异性数据转化为压力、睡眠、锻炼等方面的个性化见解

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可穿戴设备何时能追踪血糖和血压?

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评估生物识别可穿戴设备:从学术到工业

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网络研讨会:Bodytrak -开发精确生理监测的解决方案

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现在心率传感器能做什么?

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网络研讨会:你错过了CES 2018

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在可穿戴设备和可听设备中集成生物传感器:工程视角

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网络研讨会:可穿戴设备中生物识别传感器集成的工程视角

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虚拟现实中生物识别技术的未来

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网络研讨会:心率传感器能做什么?

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心率传感器能做什么?

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为什么可听健身器是你健身的首选

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心率传感器的系统方法

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网络研讨会:可穿戴生物识别的系统方法

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新的智能手机正在成为移动医疗设备

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网络研讨会:可穿戴设备增长的下一个阶段

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可穿戴设备市场增长的下一个阶段

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网络研讨会:提高生物识别可穿戴传感器系统的水平

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如何测试生物识别可穿戴设备

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网络研讨会:生物识别可穿戴设备测试的最佳实践

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我们在健身和健康方面的生物识别可穿戴设备还只是皮毛

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18新利在线网址Valencell血压演示

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视频:Firstbeat HRV峰会2017

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医用可穿戴设备:推动增长的五种场景

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网络研讨会:消费者可穿戴技术如何推动健康和医疗设备的创新

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消费技术如何推动医疗设备的18新利在线官网登录创新

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心电胸带并不像你想的那么准确

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解释心率变异性

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心率变异性综述

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网络研讨会:标志您的生物识别可穿戴设备项目需要帮助

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可穿戴设备市场将像服装行业一样发展

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构建心率监测可穿戴设备:网络研讨会

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生物识别传感器的精确度高得令人难以置信

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是什么推动了可听设备的增长?

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语音UI会成为下一个主流用户界面吗?

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测试最新的光学心率监测器手表和健身带

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心率监视器评论-你不能只测试一个!

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医疗保健和医疗设备18新利在线官网登录的可穿戴技术创新

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生物识别技术将如何改变游戏行业

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打地鼠,消失的特征,和其他迹象,你的生物识别可穿戴项目需要帮助

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新型可穿戴设备的10种光学心率监测器

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生物可穿戴的准确性

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心率监测器的位置很重要

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准确的可穿戴设备,动机和社会社区

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可穿戴设备消费者调查

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PPG传感器的主动信号表征

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制造精确的生物识别可穿戴设备

生物识别可穿戴设备的准确性如何

可穿戴设备正处于翻盖手机阶段

可穿戴设备市场数据差异很大

可穿戴生物识别设备的准确性为何如此重要

就连可穿戴设备的增长预期也在迅速增长

引入基准

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可穿戴设备需要把健身和健康联系起来

光学心率监测:你需要知道的

健身追踪器存在3个误区

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如果可穿戴设备上没有“杀手级应用”呢?

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你在倾听内心的声音吗?

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光学心率测量前5大挑战

可穿戴设备是一种时尚,还是在兑现它们的诸多承诺?

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心率区域训练:强度错误和误区

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