本文讨论了血压监测的重要性和智能手表未成为血压检测标配的原因。文章介绍了血压的来源和测量方法，以及电子血压计和水银血压计的使用。然后，文章探讨了智能手表测量血压的困难和限制，包括算法、设备设计和准确性等问题。最后，提到厂商正在努力改进血压检测技术，但目前还没有标杆级产品出现。

SunAlly 是一款苹果 App Store 上的应用，汇总运动和健康信息，记录血压和心率，并提供医疗知识。完成瑜伽运动可获得徽章。

文章介绍谷歌与Kairos Power合作建造小型核电反应堆以支持AI业务，强调核能的重要性。研究发现常见手臂位置可能导致血压高估，影响诊断。美国牙科协会建议根据临床需要进行牙科X光检查。C23版《现代C编程》更新新特性，Zyphra发布Zamba2-7B语言模型，性能优于现有模型。还讨论了Web浏览器工程和Gettier问题在软件工程中的应用。

本研究针对无袖带血压监测中的数据稀缺问题，提出了一种新颖的物理信息时序网络（PITN）与对抗性对比学习相结合的方法，以实现精确的血压估计。实验结果表明，该方法在不同数据集上的表现优于传统的最佳方法，展示了其在心血管健康监测中的潜在影响。

该研究提出了一种基于波形的深度学习模型，用于非侵入性血压估计，利用PPG和ECG信号提取特征。模型在多个数据集上表现优异，尤其是频域回归模型，MAE低于8。此外，研究探讨了大型语言模型在健康监测中的应用，显示其在分析生理数据和健康评估中的高准确性，推动移动健康设备的发展。

本文介绍了两种合成无袖式人体血压波形的深度学习模型，一种基于transformer，另一种基于频域学习。第二种模型的平均绝对误差分别为11.87和8.01，优于第一种模型。该模型满足了AAMI准则和BHS准则。

本文介绍了一种基于生理测量的新型DeepFake检测框架，利用远程光电测量心率（rPPG）方法来分析视频序列中与人类皮肤微小颜色变化相关的信息，以便更好地检测制造的DeepFake视频。该检测方法在Celeb-DF和DFDC数据库上达到了98%以上的AUC，超过了现有技术的水平，并证明了基于生理测量的假检测器成功检测了最新的DeepFake视频。

苹果 iOS 系统自带的健康 App可以记录血压和心率，但需要贵的血压仪才能自动记录数据。有人开发了快捷指令，可以一键记录测量结果到苹果健康。其他相关的健康知识和应用也有介绍。

研究了心血管疾病与吸烟、血压升高和胆固醇水平的关联，并使用了六种不同的机器学习模型进行比较分析。结果表明，XGBoost 是表现最佳的模型，可以提高冠状动脉梗塞预测的精确性。

我爸爸将手机换成 iPhone 后，需要将之前通过备忘录手动记录的血压数据导入健康 app，但问题在于条目很多并且格式不统一。为此，我首先用 VS Code 和 JavaScript 整理了记录数据、统一了格式，然后使用快捷指令完成了批量导入。本文记录了我的具体思路和步骤。[......]查看全文本文为会员文章，出自《单篇文章》，订阅后可阅读全文。

最近在看一个前端项目，里面出现了一些令人血压暴涨的骚操作。虽然可以用，但对我来说，确实是让我看到血压飙升。 1 […]