|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
卡城新闻 加国新闻 即时新闻 娱乐八卦
最新科技 读者文摘 养生保健 美食饮品
居家生活 移民茶馆 艺术中心 风筝专辑 房屋租赁 求职招聘 便民广告 定居指南 城市介绍 房产动态 留学移民 华人故事 教育话题 财经信息 精华旅游 难得一笑 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
卡城新闻 加国新闻 即时新闻 娱乐八卦 最新科技 读者文摘 养生保健 美食饮品 居家生活 移民茶馆 艺术中心 风筝专辑 房屋租赁 求职招聘 便民广告 定居指南 城市介绍 房产动态 留学移民 华人故事 教育话题 财经信息 精华旅游 难得一笑 |
| 最新科技 |
 卡城华人网信息中心![]()  最新科技
     ![]()  AI靠滑手机「微动作」抓出烟瘾,有望打造个人专属戒烟App
|
|
【卡城华人网 www.calgarychina.ca】  2026-06-01 10:34   免责声明: 本消息未经核实,不代表网站的立场、观点,如有侵权,请联系删除。 |
|
一项最新研究指出,智慧型手机内建的加速规、陀螺仪与磁强计等感测器,能够在日常生活中静默记录使用者的细微动作,并借此预测吸烟渴求感与戒烟后的复吸风险。研究结果已发表于科学期刊《Scientific Reports》 。 曼彻斯特城市大学(Manchester Metropolitan University)与兰开夏大学(University of Lancashire)研究团队招募17 名吸烟者,透过智慧型手机应用程式进行为期三个半月的数据收集。前两周,参与者每次吸烟即在应用程式中按钮记录;后续三个月则以5 个等级回报戒烟期间的烟瘾强度与复吸情形,手机同步持续记录动作、光线、时间与GPS 等多项数据。
在预测表现上,深度学习模型「1D-CNN-BiLSTM」仅凭手机运动数据,即可在5 分钟内以85% 的准确度判断是否有吸烟行为,远高于采用时间等传统因子的63%。戒烟后三个月的追踪期间,同一模型预测烟瘾与复吸的准确度也达78%。更值得关注的是,即使以其他吸烟者的数据训练模型,预测效能依然稳定,显示吸烟相关的行为模式具有一定程度的共通性。 研究团队认为,此技术可整合至戒烟支援应用程式,在烟瘾出现前主动推播个人化提示,例如针对健康取向的使用者显示终点线照片,或针对以家人为动力的使用者推送家人合照。相较于实验室环境或穿戴式装置,本研究最大的优势在于数据来自真实日常情境,贴近一般使用者的生活型态。 不过,研究也存在若干局限:参与者仅限英国居民,跨文化适用性尚待验证;吸烟与烟瘾纪录依赖自我回报,可能影响数据精准度;位置资讯因敏感性考量亦未纳入模型。研究人员表示,细微动作分析的应用潜力不止于吸烟,未来有望延伸至暴食、失眠、心理健康问题及饮食失调症等领域。 来源:科技新报 编辑(Edit)     删除(Delete) |
|
|
|
| 版权所有(C), 2002-2026, 卡城华人网中国版 www.calgarychina.ca |
| 版权所有(C), 2002-2026, 卡城华人网中国版 www.calgarychina.ca |