作者期待鹅毛大雪，认为雪能改善空气质量。近期因病毒流行，作者和孩子出现咳嗽，感叹医学的无力。同时提到林姨的新书《你有遗憾吗》，并分享了对游戏《原神》5.3更新的期待与体验。

本文介绍了一种基于可穿戴声学传感器和深度学习的咳嗽检测系统，分类敏感度达到95.1%，特异性为99.5%。研究探讨了利用深度学习进行COVID-19预筛查的方法，提出了自监督学习框架和半监督学习方法以提高咳嗽声音分类的准确性。同时，发展了F2LCough框架，结合少样本学习和联邦学习，解决数据稀缺和隐私问题。

谷歌研究团队开发了名为HeAR的生物声学基础模型，可从声音数据中提取健康信息，帮助早期发现疾病。该模型通过对30亿个音频数据进行训练，能识别健康相关声音中的模式，并在医疗音频分析中表现出优越性能。HeAR已对研究人员开放，帮助加速定制生物声学模型的开发。Salcit Technologies正在使用HeAR改进结核病的早期检测。谷歌研究团队希望通过这项研究推动未来诊断工具和监测解决方案的发展，改善全球社区的健康结果。

咳嗽变异性哮喘是一种特殊类型的哮喘，主要表现为咳嗽，无明显喘息和气促，但有气道高反应性。该病在日本较为常见，可能与环境和敏感性有关。治疗需吸入激素，可缓解但不能痊愈。患者需重视并控制病情，生活中无太多限制。

本文综述了基于机器学习和深度学习的咳嗽检测与诊断框架，探讨了咳嗽的机制及特征，介绍了AioCare便携式肺活量检测系统及其自动咳嗽检测算法，并研究了利用咳嗽声音进行COVID-19检测的技术，提出了高效的检测系统，探讨了智能手表监测咳嗽的潜力，显示出良好的准确率。

作者在年会后连续两次生病，怀疑是免疫力下降或天气寒冷所致。记录了两次的药方，对中药持有信任。提到了咳嗽问题和缓解咳嗽的方法。强调了健康的重要性和心态对身体健康的影响。

本文综述了利用声学传感器、智能手机和深度学习分析咳嗽声筛查新冠肺炎的研究。系统结合声学特征与症状元数据区分患者与健康人，敏感度达95.1%，特异度99.5%。研究提出增量迁移学习以减少对大规模患者数据的依赖，并开发出准确率约95%至97%的可解释诊断框架，为低成本无接触预筛查提供了新途径。

作者感染新冠后经历了嗓子不舒服、咳嗽、胸闷、体能下降、记忆力减退和食欲不振等症状。

《再咏咳》是一首原创短诗，以“咳、咳、咳”起句，描写咳嗽接连发作、咽喉难守，并以“白关战红蛇”作比。