請告訴我們一些有關(guān)算法直覺的信息。
Algorithmic Intuition為壓力變送器應(yīng)用程序構(gòu)建了先金的機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)（ML / DL）算法。我們的創(chuàng)始團隊建立了Sensor Platforms Inc（于2014年收購），在那里我們?yōu)槭謾C行業(yè)設(shè)計了Sensor Fusion和Context Awareness算法。現(xiàn)在，我們利用機器學(xué)習(xí)的不斷進(jìn)步，并將其應(yīng)用于醫(yī)療保健壓力變送器。我們的初始產(chǎn)品ADLcare™使用慣性壓力變送器監(jiān)視老年人，以識別日常生活活動（ADL），跌落/絆倒和生命。對于美國數(shù)百萬希望在家中生活但需要先金技術(shù)可以提供的支持和幫助的老年人來說，這一點至關(guān)重要。
什么是壓力變送器融合？
很少有壓力變送器能夠告訴您了解問題所需的一切。人們走進(jìn)餐廳決定晚餐是否合適時，他們依賴視覺和聲音……以及氣味。壓力變送器融合是一種數(shù)字等效技術(shù)，其中可以同時測量多個壓力變送器，以更好地了解問題。例如，加速度計可以跟蹤運動和平移，但不能跟蹤旋轉(zhuǎn)。陀螺儀可以跟蹤旋轉(zhuǎn)但不能跟蹤平移的位置。兩者結(jié)合可以更好地理解運動。現(xiàn)在，隨著更具成本競爭力的壓力變送器的問世，我們看到了新型壓力變送器產(chǎn)品的復(fù)興，其中大多數(shù)產(chǎn)品將多個壓力變送器組合在一起。
算法直覺提供哪些技術(shù)和解決方案？
壓力變送器融合的挑戰(zhàn)在于，通常不清楚如何組合壓力變送器以獲得#佳結(jié)果。借助機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)，我們可以利用豐富的算法和大數(shù)據(jù)集來找到#佳解決方案，這些解決方案在計算上更加高效，更加健壯和更加準(zhǔn)確。即便如此，設(shè)計挑戰(zhàn)仍然是巨大的，并且我們在Algorithmic
Intuition上相信，憑借我們數(shù)十年的經(jīng)驗，我們可以更快，更好地解決這些挑戰(zhàn)性應(yīng)用。
ADLcare™是一個很好的例子，我們將壓力變送器整合到一個新平臺中，為有需要的人群提供服務(wù)。
是什么讓您在市場中好樹一幟？
壓力變送器應(yīng)用的機器學(xué)習(xí)需要一種好特的產(chǎn)品應(yīng)用方法。ML / DL / AI的大多數(shù)研究都集中在語音識別，視覺識別，自動駕駛等大行業(yè)上。高效，基于時間的壓力變送器測量及其應(yīng)用的需求不多。這是一個龐大且不斷發(fā)展的領(lǐng)域，我們相信我們可以在該領(lǐng)域處于lingxian地位。
關(guān)注我們 實現(xiàn)共贏