Zum Inhalt

Erweiterte Suche

Ergebnisvorschau für Ihre aktuellen Suchbegriffe: 0

Suchoperatoren:

Sie können Operatoren mit Ihrer Suchanfrage kombinieren, um diese noch präziser einzugrenzen. Klicken Sie auf den Suchoperator, um eine Erklärung seiner Funktionsweise anzuzeigen.
Findet Dokumente mit genau dieser Wortgruppe in exakt dieser Schreibweise und Reihenfolge (z.B. "employer branding").
Findet Dokumente, in denen beide Begriffe zusammen vorkommen (z.B. vertrieb UND bonus).
Findet Dokumente, in denen einer der beiden oder beide Begriffe vorkommen (z.B. porsche OR volkswagen).
Findet Dokumente, in denen alle Begriffe vorkommen. Das Leerzeichen wird als UND interpretiert (z.B. mensch roboter alltag).
Findet Dokumente, in denen der Begriff nach NOT nicht vorkommt (z.B. ford NOT "harrison ford").
Findet Dokumente, in denen der gesuchte Begriff mehr als n mal vorkommt. n steht für eine beliebige Anzahl (z.B. COUNT(getriebe)>8).
Findet Dokumente, in denen beide Begriffe in beliebiger Reihenfolge innerhalb von maximal n Worten zueinander stehen. Empfehlung: Wählen Sie zwischen 15 und 30 als maximale Wortanzahl (z.B. NEAR(hybrid, antrieb, 20)).
Findet Dokumente, in denen der Begriff in Wortvarianten vorkommt, wobei diese VOR, HINTER oder VOR und HINTER dem Suchbegriff anschließen können (z.B., leichtbau*, *leichtbau, *leichtbau*).
Findet Dokumente mit dem Suchbegriff in verschiedenen Schreibweisen. Das ? steht für eine einzige Stelle (z.B. organi?ation).
Sonderzeichen werden als UND interpretiert (z.B. Mann + Hummel).

Semantische Suche

powered by (Link öffnet in neuem Fenster)
loading …
Anmelden
Nach oben

A Multi-Modal Dataset (MMSD) for Acute Stress Bio-Markers

  • 2023
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Mouna Benchekroun
Dan Istrate
Vincent Zalc
Dominique Lenne
Erschienen in
Biomedical Engineering Systems and Technologies
Verlag
Springer Nature Switzerland

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

In diesem Kapitel wird ein neuartiger multimodaler Datensatz (MSD) für Biomarker für akuten Stress vorgestellt, der die Notwendigkeit zuverlässiger Stressbewertungssysteme berücksichtigt. Es untersucht die physiologische Reaktion auf Stress, einschließlich der Rolle der ANS- und HPA-Achse. Der Datensatz wird mit einer Vielzahl von Sensoren erhoben und sowohl durch subjektive Selbstauskünfte als auch durch Cortisolspiegel validiert. Der Versuchsaufbau umfasst verschiedene stressinduzierende Aufgaben und einen umfassenden Datenanalyseprozess, der signifikante Unterschiede in physiologischen Signalen zwischen Entspannungs- und Stressphasen aufzeigt. Dieser Datensatz verspricht, den Bereich der Stresserkennung voranzutreiben, indem er eine solide Grundlage für maschinelles Lernen bietet.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

Supported by INSEAD-Sorbonne University Behavioural Lab.

Sie sind bereits Kunde? Dann loggen Sie sich hier ein, um Zugang zu erhalten

Kundenlogin

Sie sind noch kein Kunde? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Lizenzmodelle:

Einzelzugang

Starten Sie jetzt Ihren persönlichen Einzelzugang. Erhalten Sie sofortigen Zugriff auf mehr als 170.000 Bücher und 540 Zeitschriften - pdf-Downloads und Neu-Erscheinungen inklusive.

Jetzt ab 54,00 € pro Monat!                                        

Mehr erfahren

Zugang für Unternehmen

Nutzen Sie Springer Professional in Ihrem Unternehmen und geben Sie Ihren Mitarbeitern fundiertes Fachwissen an die Hand. Fordern Sie jetzt Informationen für Firmenzugänge an.

Erleben Sie, wie Springer Professional Sie in Ihrer Arbeit unterstützt!

Beraten lassen

Für Entdecker: Lernen Sie Springer Professional besser kennen mit einer kostenlosen Registrierung

Kostenlos Registrieren
Vorheriges Kapitel Simulating the Vital Signs of a Digital Patient Undergoing Surgery, for the Purpose of Training Anaesthetists
Nächstes Kapitel On the Use of WebAssembly for Rendering and Segmenting Medical Images
Titel
A Multi-Modal Dataset (MMSD) for Acute Stress Bio-Markers
Verfasst von
Mouna Benchekroun
Dan Istrate
Vincent Zalc
Dominique Lenne
Copyright-Jahr
2023
Buch
Biomedical Engineering Systems and Technologies

Print ISBN: 978-3-031-38853-8

Electronic ISBN: 978-3-031-38854-5

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-38854-5_19
Dieser Inhalt ist nur sichtbar, wenn du eingeloggt bist und die entsprechende Berechtigung hast.

Premium Partner

    ADVERTORIAL

    KI-Agenten im Operations Management

    ADVERTORIAL

    Ihre Webinar-Matineen von IT-Director und IT-Mittelstand

    Bildnachweise
    AvePoint Deutschland GmbH/© AvePoint Deutschland GmbH, ams.solutions GmbH/© ams.solutions GmbH, Wildix/© Wildix, arvato Systems GmbH/© arvato Systems GmbH, Ninox Software GmbH/© Ninox Software GmbH, Nagarro GmbH/© Nagarro GmbH, GWS mbH/© GWS mbH, CELONIS Labs GmbH, USU GmbH/© USU GmbH, G Data CyberDefense/© G Data CyberDefense, Vendosoft/© Vendosoft, Kumavision/© Kumavision, Noriis Network AG/© Noriis Network AG, tts GmbH/© tts GmbH, Asseco Solutions AG/© Asseco Solutions AG, AFB Gemeinnützige GmbH/© AFB Gemeinnützige GmbH, Ferrari electronic AG/© Ferrari electronic AG, Doxee AT GmbH/© Doxee AT GmbH , Haufe Group SE/© Haufe Group SE, NTT Data/© NTT Data, Bild 1 Verspätete Verkaufsaufträge (Sage-Advertorial 3/2026)/© Sage, IT-Director und IT-Mittelstand: Ihre Webinar-Matineen in 2025 und 2026/© amgun | Getty Images