Tingle


1.0.1 द्वारा Curt White
Mar 27, 2020 पुराने संस्करणों

Tingle के बारे में

अपने टिंगल इशारा पहचान और प्रतिक्रिया कंगन का प्रबंधन करें।

अपने फोन से ओरिएंटेशन डेटा के साथ टिंगल ऐप आज़माएं!

जब टिंगल डिवाइस से कनेक्ट नहीं होता है, तो टिंगल ऐप आपके फोन के एक्सेलेरोमीटर (अभिविन्यास) से डेटा के लिए डिफ़ॉल्ट होगा। आपको "ट्रेन" स्क्रीन पर पिच और रोल का प्रतिनिधित्व करने वाली दो पंक्तियां दिखाई देगी - जब आप अपने फोन को चारों ओर ले जाते हैं तो वे बदल जाएंगे। आप अपने फोन के साथ मूल स्थिति का पता लगाने के लिए ऐप की रिकर्सिव तंत्रिका नेटवर्क क्षमताओं का उपयोग कर सकते हैं।

ऐसे! उस स्थिति में अपने फोन को स्थिर रखें जहां आप पहचानना चाहते हैं - फिर "टैजेट पर जोड़ें" बटन दबाएं। नमूना डेटा को रोकने के लिए फिर से दबाएं - या 100 नमूनों पर इसे अधिकतम करने के लिए प्रतीक्षा करें। फिर "चालू बंद करें" दबाएं और "ऑन टैर्जेट" स्थिति को छोड़कर हर स्थिति में अपने फोन को जगह पर ले जाएं। वैकल्पिक रूप से, डेटा एकत्र करते समय आप अपने फोन को दूसरी स्थिति में स्थिर रख सकते हैं।

एक बार जब आप लक्षित डेटा को चालू और बंद कर लेते हैं, तो "ट्रेन न्यूरल नेटवर्क" बटन दबाएं। आपके फोन से पिच और रोल डेटा का प्रतिनिधित्व करने वाली दो पंक्तियां गायब हो जाएंगी और एलएसटीएम रिकर्सिव तंत्रिका नेटवर्क के आउटपुट का प्रतिनिधित्व करने वाली एक पंक्ति द्वारा प्रतिस्थापित की जाएगी जिसे आपने अभी प्रशिक्षित किया है। अपने फोन को अलग-अलग स्थितियों में ले जाने का प्रयास करें और देखें कि क्या होता है।

* यदि यह चालू और ऑफ-लक्षित डेटा की कम या ज्यादा बराबर मात्रा में है तो यह सब सबसे अच्छा काम करता है।

शरीर केंद्रित केंद्रित दोहराव वाले व्यवहार (बीएफआरबी) का प्रसार

शरीर केंद्रित केंद्रित दोहराव वाले व्यवहार (बीएफआरबी), प्रेरक बाध्यकारी विकार (ओसीडी) के लक्षण और मजबूती से जुड़ी अन्य स्थितियों (उदाहरण के लिए, ऑटिज़्म स्पेक्ट्रम डिसऑर्डर) में शारीरिक रूप से शारीरिक चोट लगने और / या किसी के शारीरिक रूप से हानिकारक होने का कारण बनता है। ये सबसे खराब समझा लक्षणों में से हैं; उन्हें अक्सर गलत निदान और उपक्रमित किया जाता है। बीएफआरबी में खुद को मारना, काटने, बालों को खींचना, त्वचा चुनना और काटने, साथ ही कम गंभीर लेकिन हानिकारक व्यवहार जैसे नाखून काटने, अंगूठे चूसने, और नाक पिकिंग (परिवार और स्वास्थ्य) शामिल हैं। ये लक्षण कम से कम 5% आबादी (परिवारों और स्वास्थ्य) को प्रभावित करते हैं; अकेले खींचने वाले बाल अमेरिका में 1%, या लगभग 3 मिलियन लोगों को प्रभावित करते हैं (डिफेंबैक, रीटमैन और विलियमसन 2002)। बीआरएफबी अत्यधिक कॉमोरबिड हैं। अध्ययनों से पता चला है कि एक बीआरएफबी वाले 70% लोगों में एक और सहकारी बीआरएफबी (कॉनेले, फ्रैंक एंड वाल्थर, 2017) होगा। जबकि अक्सर हानिकारक, चिकित्सा स्वास्थ्य और / या डिफिगरिंग को प्रभावित करते हैं, इन लक्षणों की अक्सर रिपोर्ट की जाती है लेकिन अक्सर नैदानिक ​​सेटिंग्स में नहीं देखी जाती है। यह निदान, साथ ही उपचार योजना और निगरानी, ​​बहुत मुश्किल बनाता है। दर्द और डिफिगरेशन से बचने के लिए, विशेष रूप से क्लिनिक सेटिंग के बाहर बीएफआरबी की पहचान और निगरानी करने के लिए विश्वसनीय साधनों की पहचान करना जरूरी है। चिकित्सकों को निदान, उपचार योजना और निगरानी के प्रयोजनों के लिए बीएफआरबी आवृत्ति और समय पर डेटा की आवश्यकता होती है, जबकि रोगियों को तत्काल, व्यवहारिक उपचार को और अधिक प्रभावी बनाने के लिए वास्तविक समय की प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है।

"टिंगल" डिवाइस

इस पूर्व अनमेट नैदानिक ​​आवश्यकता को हल करने के लिए, हमने "टिंगल" नामक कलाई-पहने हुए डिवाइस के लिए प्रोटोटाइप बनाया है जो बीएफआरबी के साथ व्यक्ति को वास्तविक समय (हैप्टीक) फीडबैक (कलाई पर) प्रदान करते हुए बीएफआरबी की निगरानी और रिकॉर्ड कर सकता है। जब वे होते हैं।

टिंगल बीएफआरबी और अन्य हानिकारक और हानिकारक बाध्यकारी व्यवहार वाले व्यक्तियों की देखभाल में जबरदस्त अनमोल आवश्यकता को संबोधित करने के लिए अच्छी तरह से स्थित है। टिंगल इन गंभीर लक्षणों से प्रभावित कम से कम 5% आबादी के निदान और उपचार को एक सुविधाजनक, स्वचालित, अविभाज्य, और सस्ती डिवाइस का उपयोग करके क्रांतिकारी बदलाव करेगा, जो दोनों रिकॉर्ड नैदानिक ​​मूल्यांकन के लिए व्यवहार करते हैं और सटीक, वास्तविक समय की प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं थेरेपी के समर्थन में पहनने वाले। क्लिनिक के बाहर निदान और चिकित्सा की सुविधा के लिए हम टिंगल पहनने योग्य उपकरण का मूल्यांकन करेंगे। बदले में, यह इस उत्पाद के अधिक तेज़ी से व्यावसायीकरण को सुविधाजनक बनाने के लिए चिकित्सकों और उनके मरीजों के लिए अधिक व्यापक रूप से उपलब्ध कराएगा।

नवीनतम संस्करण 1.0.1 में नया क्या है

Last updated on Nov 7, 2018
Test data from phone accelerometer (orientation) now available. Users can do machine learning based position detection with their phones.

अतिरिक्त ऐप जानकारी

नवीनतम संस्करण

1.0.1

द्वारा डाली गई

Conan Edokawa

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