研发压力变送器的新功能推动其未来发展

    请告诉我们一些有关算法直觉的信息。
    Algorithmic Intuition为压力变送器应用程序构建了先金的机器学习/深度学习（ML / DL）算法。我们的创始团队建立了Sensor Platforms Inc（于2014年收购），在那里我们为手机行业设计了Sensor Fusion和Context Awareness算法。现在，我们利用机器学习的不断进步，并将其应用于医疗保健压力变送器。我们的初始产品ADLcare™使用惯性压力变送器监视老年人，以识别日常生活活动（ADL），跌落/绊倒和生命。对于美国数百万希望在家中生活但需要先金技术可以提供的支持和帮助的老年人来说，这一点至关重要。

    什么是压力变送器融合？
    很少有压力变送器能够告诉您了解问题所需的一切。人们走进餐厅决定晚餐是否合适时，他们依赖视觉和声音……以及气味。压力变送器融合是一种数字等效技术，其中可以同时测量多个压力变送器，以更好地了解问题。例如，加速度计可以跟踪运动和平移，但不能跟踪旋转。陀螺仪可以跟踪旋转但不能跟踪平移的位置。两者结合可以更好地理解运动。现在，随着更具成本竞争力的压力变送器的问世，我们看到了新型压力变送器产品的复兴，其中大多数产品将多个压力变送器组合在一起。

压力变送器.jpg

算法直觉提供哪些技术和解决方案？
压力变送器融合的挑战在于，通常不清楚如何组合压力变送器以获得#佳结果。借助机器学习/深度学习，我们可以利用丰富的算法和大数据集来找到#佳解决方案，这些解决方案在计算上更加高效，更加健壮和更加准确。即便如此，设计挑战仍然是巨大的，并且我们在Algorithmic

Intuition上相信，凭借我们数十年的经验，我们可以更快，更好地解决这些挑战性应用。

ADLcare™是一个很好的例子，我们将压力变送器整合到一个新平台中，为有需要的人群提供服务。

是什么让您在市场中好树一帜？
压力变送器应用的机器学习需要一种好特的产品应用方法。ML / DL / AI的大多数研究都集中在语音识别，视觉识别，自动驾驶等大行业上。高效，基于时间的压力变送器测量及其应用的需求不多。这是一个庞大且不断发展的领域，我们相信我们可以在该领域处于lingxian地位。