本文介绍了咳嗽检测的研究进展，重点讨论了AioCare便携式肺活量检测系统的自动咳嗽检测算法，该算法基于气流信号，运用深度学习模型进行分类，准确性良好。此外，研究还探讨了机器学习在呼吸声分类、慢性咳嗽监测及COPD预测中的应用，强调数据质量和模型解释性的重要性，为临床诊断提供新思路。

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。

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。