睡眠几乎占据了一个人每天三分之一的时间,它与人体的健康状况紧密相关. 由于睡眠过程中各睡眠阶段的持续时间和转换情况直接影响人的睡眠质量,因此识别睡眠阶段是睡眠监测最基本和最重要的任务. 然而,睡眠中出现的睡眠障碍会导致睡眠结构变得复杂,这增加了睡眠阶段分类的难度. 已有的非接触式睡眠阶段分类工作大多对睡眠结构的复杂性认识不足,忽视了睡眠阶段和睡眠障碍之间的联系. 因此,这些工作难以在睡眠障碍患者上取得较好的性能. 提出一种非接触式睡眠监测系统,利用超宽带（ultra-wideband,UWB）信号来识别人体睡眠阶段的变化情况. 该系统包含了一个序列预测模型,使用一个基于注意力机制的序列编码器挖掘不同睡眠阶段之间的时序转换关系,并通过一个对比学习模块提高编码器的泛化性. 值得一提的是,该序列预测模型采用了一个基于多任务学习的两阶段训练框架,并在模型的微调阶段通过多专家学习模块将睡眠障碍信息融入模型中,从而降低了睡眠障碍对睡眠阶段预测造成的干扰. 在110名受试者（包括健康个体和不同程度睡眠障碍患者）中进行实验评估,实验结果表明所提出的模型的性能优于基线方法.
… … 相似文献海量感知数据的采集、存储和共享技术推动了物联网的兴起,其大规模应用对数据库系统提出了数据强一致和资源高效能的迫切要求. 然而,现有的数据库系统架构和管控方法在保证一致性的约束下,较多采用降低传输数据量和增加节点存储副本的方式降低通信成本,缺少对系统网络资源的一体化感知和优化,从而导致数据库效能低下. 为此,构建算网一体数据库系统,驱动算力资源和网络的一体化感知表征,并将智能物联网（artificial intelligence of things,AIoT）技术赋能数据库,实现算力资源和网络的联合智能调度,以降低综合成本和提升算网效能. 首先,构建算网一体的分布式数据库网络,并分析其架构特点. 然后,为实现计算和通信优化变量的统一表征,构建了一体化代价感知模型. 并在此基础上提出了智能化的一站式资源优化算法,满足一致性时延约束的前提下,最优化数据库系统的整体算网效能. 最后,仿真实验验证了所提架构和算法在算网性能、算法收敛、集成代价和资源效率上均具有优越性.
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