本研究提出了一种基于传感器和上下文信息的增强应激学习算法，利用智能设备实时监测压力水平。实验表明，结合脉搏波图和环境信息的模型显著提高了压力检测的准确性。此外，开发的MindShift技术通过动态生成个性化的说服策略，降低了用户的智能手机使用频率，提升了心理健康干预效果。

本研究提出了一种实时监测系统，通过生理信号和环境信息追踪每日压力水平。实验结果表明，结合脉搏波图和环境信息的随机森林分类器F1得分达到70%。此外，开发的上下文感知主动学习策略显著减少了用户查询，提升了检测性能。研究还探讨了可穿戴设备和机器学习技术在压力检测中的未来方向。