請告訴我們一些有關算法直覺的信息。
Algorithmic Intuition為壓力變送器應用程序構建了先金的機器學習/深度學習（ML / DL）算法。我們的創(chuàng)始團隊建立了Sensor Platforms Inc（于2014年收購），在那里我們?yōu)槭謾C行業(yè)設計了Sensor Fusion和Context Awareness算法。現(xiàn)在，我們利用機器學習的不斷進步，并將其應用于醫(yī)療保健壓力變送器。我們的初始產(chǎn)品ADLcare™使用慣性壓力變送器監(jiān)視老年人，以識別日常生活活動（ADL），跌落/絆倒和生命。對于美國數(shù)百萬希望在家中生活但需要先金技術可以提供的支持和幫助的老年人來說，這一點至關重要。
什么是壓力變送器融合？
很少有壓力變送器能夠告訴您了解問題所需的一切。人們走進餐廳決定晚餐是否合適時，他們依賴視覺和聲音……以及氣味。壓力變送器融合是一種數(shù)字等效技術，其中可以同時測量多個壓力變送器，以更好地了解問題。例如，加速度計可以跟蹤運動和平移，但不能跟蹤旋轉(zhuǎn)。陀螺儀可以跟蹤旋轉(zhuǎn)但不能跟蹤平移的位置。兩者結(jié)合可以更好地理解運動。現(xiàn)在，隨著更具成本競爭力的壓力變送器的問世，我們看到了新型壓力變送器產(chǎn)品的復興，其中大多數(shù)產(chǎn)品將多個壓力變送器組合在一起。
算法直覺提供哪些技術和解決方案？
壓力變送器融合的挑戰(zhàn)在于，通常不清楚如何組合壓力變送器以獲得#佳結(jié)果。借助機器學習/深度學習，我們可以利用豐富的算法和大數(shù)據(jù)集來找到#佳解決方案，這些解決方案在計算上更加高效，更加健壯和更加準確。即便如此，設計挑戰(zhàn)仍然是巨大的，并且我們在Algorithmic
Intuition上相信，憑借我們數(shù)十年的經(jīng)驗，我們可以更快，更好地解決這些挑戰(zhàn)性應用。
ADLcare™是一個很好的例子，我們將壓力變送器整合到一個新平臺中，為有需要的人群提供服務。
是什么讓您在市場中好樹一幟？
壓力變送器應用的機器學習需要一種好特的產(chǎn)品應用方法。ML / DL / AI的大多數(shù)研究都集中在語音識別，視覺識別，自動駕駛等大行業(yè)上。高效，基于時間的壓力變送器測量及其應用的需求不多。這是一個龐大且不斷發(fā)展的領域，我們相信我們可以在該領域處于lingxian地位。
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