Reconnaissance d'activités et suivi médical au sein de maisons équipées de radars et de capteurs ambiants

我将继续研究如何从人口角度看待问题，如何从人口角度看待问题，如何从人口角度看待问题，如何从人口角度看待问题，如何从人口角度看待问题。在新冠病毒的实际情况中，有一种情况是：在新冠病毒的实际情况中，有一种情况是：在脆弱的系统中，有一种情况是：在脆弱的系统中，有一种情况是：在脆弱的系统中，有一种情况是：在人类的实际情况中，有一种情况是：与此同时，将会有更多的人力资源，减少人力资源对人力资源的影响，减少人力资源对人力资源的影响，使人力资源集中在人力资源重要方面。当人们拥有自己的视野时，他们的智慧就会变得更加强大，他们的生活就会变得更加自由，他们的人口就会变得半自治，他们的住所就会变得更少。“目标”和“目标取代者”是指“目标取代者”、“目标取代者”、“目标取代者”、“目标取代者”、“目标取代者”、“目标取代者”、“目标取代者”、“目标取代者”、“目标取代者”和“目标取代者”。我们的解决方案，加上人性化的服务，我们的偏好，我们的自主，我们优化了我们的时间，让我们的游客更少，更少的社交。Pour y parvenir， unsystemme ambiant不理解pracimcisacimement，因为它是过去的。再加上系统的成功和成功，再加上机会的减少和成功的减少。dass方案，nous - nous - concentrerons与新技术关系，nouvelle pour l'intelligence ambiante， appelsame雷达，超大型波段（UWB）。“极限的研究，现实的研究，现实的研究，现实的研究，现实的研究，现实的研究，现实的研究，现实的研究，现实的研究，现实的研究，现实的研究，现实的研究，现实的研究，现实的研究，现实的研究。倒resoudre ce的问题,certain-e-s chercheur-e-s utilisent des相机RGB ou de profondeur但是celles-ci是减去可倒la vie privee du居民。D'autres ‘ s’设备的功能是捕获端口，主要是提供一个充电的认知端口/交换模块，即端口和充电器。雷达超宽带发射了一种新型的可替代汽车，发射了一种可替代汽车的信号，发射了一种可替代汽车的信号，发射了一种可替代汽车的信号。在此之前，我们遇到了一些困难，例如，利用电子邮件发送电子邮件或发送电子邮件发送电子邮件。这将是一个令人难以置信的过程，它将使你的个人生活变得更加美好，并使你的新环境变得更加美好。另外，我们可以假设，如果一个人的寿命不长，那么他的寿命就会变短，他的寿命也会变短。三个国家的情报系统研究方案，包括情报系统和雷达超宽带系统。首先，将探讨新算法、定位和利用、管理空间质量、交换交换、交换交换、交换交换、交换交换、交换交换和交换交换。deuxiument，我们将探索自编码器、反过滤器、过滤器、混合过滤器、混合过滤器、合成过滤器、混合过滤器和混合过滤器。最后，我们将探讨不同个体间的个体间的交换交换，即不同个体间的个体间的交换交换，以及不同个体间的交换交换。

Il est aujourd'hui acquis que la population vieillit dans tous les pays occidentaux et que la situation continuera à se détériorer dans les prochaines années. La pandémie actuelle de Covid-19 nous a aidé à réaliser à quel point nos systèmes de santé sont fragiles et à quel point nous dépendons des humains qui y travaillent. Par conséquent, il est nécessaire de repenser la façon dont nous allouons nos ressources pour diminuer l'impact de leur rareté, mais aussi pour qu'elles se concentrent sur les aspects importants de leur travail. Dans cette optique, l'intelligence ambiante peut aider à suivre et sécuriser les populations semi-autonomes dans leur domicile. L'objectif n'est pas de remplacer les humains, mais de fournir des outils pour maintenir les personnes à domicile et réduire le fardeau des aidants, y compris les proches, les conjoints ou les amis. Cette solution est plus humaine puisqu'elle favorise l'autonomie et optimise le temps passé avec les visiteurs pour leur permettre de socialiser. Pour y parvenir, un système ambiant doit comprendre précisément ce qui se passe dans la maison. Plus la connaissance du système est précise et plus les opportunités d'assistance se présentent. Dans ce programme, nous nous concentrerons sur une technologie relativement nouvelle pour l'intelligence ambiante, appelée radars à ultra-large bande (UWB). L'une des limites des recherches actuelles sur les maisons intelligentes est la faible expressivité des capteurs, qui sont généralement des dispositifs très simples tels que des contacts électromagnétiques, des capteurs de mouvement ou des capteurs de pression. Pour résoudre ce problème, certain-e-s chercheur-e-s utilisent des caméras RGB ou de profondeur, mais celles-ci sont moins acceptables pour la vie privée du résident. D'autres s'appuient sur des capteurs portatifs, mais ils posent une charge cognitive sur le/la résident-e qui doit les porter et les recharger. Les radars UWB sont une bonne alternative car ils sont très expressifs et moins invasifs que les caméras. Cependant, ils sont difficiles à utiliser car leurs données sont très bruitées. Il est également plus difficile de généraliser les modèles d'une personne à l'autre et à de nouveaux environnements. De plus, la littérature suppose généralement que le/la résident-e habite seul-e et donc le suivi n'est disponible que dans ces cas. Le programme de recherche couvrira trois pistes liées à l'intelligence ambiante à l'aide de radars UWB. Premièrement, il explorera la création de nouveaux algorithmes de positionnement et l'utilisation du raisonnement spatial qualitatif pour améliorer l'expressivité des données collectées de manière généralisable. Deuxièmement, il explorera les auto-encodeurs et les réseaux antagonistes génératifs pour filtrer les données brutes et créer des instances synthétiques d'activités. Enfin, il explorera la création d'un identifiant unique pour le/la résident-e afin de suivre ses activités dans un contexte multi-humains.