睡眠

线程睡眠5秒代码示例
最新推荐文章于 2025-11-22 07:45:00 发布
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博客给出了一段代码System.Threading.Thread.Sleep(5000)，其作用是让线程睡眠5秒，属于信息技术中线程操作相关内容。

System.Threading.Thread.Sleep(5000);//睡眠5秒

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有关睡眠分期规则判读的基础知识整理（基于美国睡眠医学会AASM 判读手册2.3版）
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03-17 6707
睡眠分期判定规则，alpha节律闭眼状态，在枕区记录到的8-13hz成串正弦脑电波，睁眼时波幅减弱。眨眼清醒期睁眼或闭眼时记录到的0.5-2.0hz共轭垂直眼动波。阅读眼动阅读时记录到的成串共轭眼动波，初始为慢相眼动，随后为方向相反的快相眼动。快速眼球运动(REMs)EOG导联记录到的共轭、不规则、波峰锐利的眼动波，初始偏转达峰时间通常＜500ms，......
全球公开睡眠PSG数据集整理
m0_70335361的博客
09-22 1790
SHHS：– 全球最大规模的居家睡眠监测队列研究，涵盖约5,800名40岁以上的成年人，两次随访PSG数据，用于分析睡眠呼吸紊乱与心血管疾病风险。官方网站/数据访问：由美国提供，在其SleepData平台可以注册账号后免费下载SHHS数据（亦可通过NHLBI的BioLINCC申请获取）。APPLES： CPAP治疗OSA长期疗效临床试验数据，约1,500名成人受试者的多导睡眠图及认知/情绪评估。数据获取：由NSRR平台公开提供（需注册登录）。
【AI大模型】在健康睡眠监测中的深度融合与实践案例
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通过AI大模型与穿戴设备的深度融合，可以实现更加智能和个性化的睡眠监测与管理。多模态数据融合、实时监测与反馈、个性化建议生成等技术的应用，能够帮助用户更好地理解和改善自己的睡眠质量。未来，随着技术的不断进步，这种智能化的睡眠监测系统将会越来越普及，为用户提供更全面的健康管理服务。2、通过详细分析AI大模型在穿戴设备睡眠监测中的技术架构、模型选择、数据处理、实时性要求和隐私保护，可以更好地理解其深度融合应用。选择适合的模型并进行优化，确保数据隐私和安全，是实现智能化睡眠监测系统的关键。
Neuron综述：意识与睡眠
悦影科技
07-18 1414
摘要：睡眠是一种普遍且必不可少的生物过程。它也是了解意识的宝贵窗口。它告诉我们意识可以丧失，但当我们与环境断开联系，无法进行反思时，它也可以以全部的丰富性重新获得。通过考虑梦境和无梦睡眠之间的神经生理差异，我们可以了解意识的基础，并理解为什么它会消失。我们还了解到，意识基础的持续状态决定了每种体验的感觉方式，无论它是如何被触发的——是内源性的还是外源性的。梦境意识也是睡眠及其功能的窗口。梦告诉我们，睡眠中的大脑非常活跃，它重新组合了来自庞大储备的内在激活模式，摆脱了正在进行的行为和认知控制的要求。1. 睡眠
SPINDILOMETER：用于多导睡眠图的睡眠纺锤波模型
u011661076的博客
07-17 1266
摘要 通过对近年来睡眠脑电(EEG)信号分析方法的研究，本文提出了一种可集成到多导睡眠图(PSG)设备中的SPINDILOMETER模型，以供PSG电生理信号研究人员、临床睡眠医生和技术人员使用。为此，通过分析PSG中的脑电信号，开发了一个测量睡眠纺锤波数量和密度的PSG辅助诊断模型。采用机器学习方法对72名经PSG诊断为睡眠呼吸障碍的志愿者(51名男性和21名女性，年龄：51.7±3.42岁，体质指数：37.6±4.21)的EEG信号进行分析。比较传统方法(肉眼监测法)和模型方法(SPINDILOMET
数字化睡眠报告
weixin_43156294的博客
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数字化睡眠报告通过“数据化呈现—科学化分析—个性化指导”的逻辑，打破了传统睡眠认知的模糊性，为个人睡眠管理与健康干预提供了精准工具。其核心价值在于将技术与健康需求深度融合，既依赖多源采集技术确保数据基础，又通过智能算法实现洞察升级，最终以实用化建议完成价值闭环。未来，随着可穿戴设备精度提升、AI算法模型优化及医疗数据资源整合，数字化睡眠报告将进一步实现“风险预测更精准、建议更贴合个体、与临床诊疗更紧密衔接”的目标，成为健康管理数字化生态中的核心组成部分，助力全民睡眠健康水平的提升。
睡眠健康数据分析
2201_75879817的博客
03-22 1174
首先，plt.pie(BMI,labels=['正常','超重','肥胖'],autopct='%1.1f%%',explode=[0,0,0.2])利用matplotlib库绘制饼图，BMI数据决定各部分占比，设置对应类别标签，通过autopct展示各部分占比数值，且让代表‘肥胖’的部分突出显示（explode参数作用），使其更醒目。下面是关于睡眠时长的，如图9。从图中可以看到在6.0-6.1，6.5-6.6，7.1-7.2，7.7-7.8，这些时间段的人数较多，看可以看出总体的睡眠状况还是较好的。
睡眠定时器唤醒
m0_60820921的博客
04-23 1959
Zigbee的特点就是远距离低功耗的无线传输设备，节点模块闲时可以进入睡眠模式，在需要传输数据时候进行唤醒，能进一步节省电量。PM3 : 晶振全部关闭， 数字处理核心模块关闭， 系统只能通过 RESET 或外部中断唤醒。PM2 :低频晶振（32.768K RCOSC/XOSC ） 工作, 数字核心模块关闭， 系统通过 RESET,外部中断或者睡眠计数器溢出唤醒。PM1: 高频晶振（16M 或者 32M ） 关闭， 低频晶振（32.768K RCOSC/XOSC ） 工作， 数字核心模块正常工作。
脑电微状态与睡眠慢波
u011661076的博客
06-28 2311
摘要 目的：微状态是半稳定的电压拓扑图，它能够解释静息态EEG地形图的大部分差异。然而，白天时间和睡眠对微状态的影响尚未得到检验。为了填补这一空白，本研究评估了在健康参与者中，晚上和早晨之间的微状态是否不同，以及睡眠慢波是否与微状态变化相关。 方法：共招募了45名健康参与者。每个参与者在早晚各接受6分钟的静息态EEG记录，期间包含睡眠EEG。本研究评估了从晚上到早上微状态持续时间、覆盖率和发生率的变化情况。此外，还分析了微状态变化与睡眠慢波活动(SWA)和慢波密度(SWD)之间的相关性。 结果：双因素
计算机中的睡眠和休眠
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03-20 7844
本文介绍计算机睡眠相关知识，同时也介绍了如何将Thinkpad X13 的现代睡眠状态改为传统的S3睡眠状态
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在当前快节奏的生活环境中，睡眠健康已经成为人们日益关注的问题。睡眠质量的好坏直接关联到个体的身体健康和精神状态，而睡眠障碍是全球范围内普遍存在的问题。在这样的背景下，研究和分析与睡眠相关的数据，对于...
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在当今社会，越来越多的人开始关注睡眠与健康之间的紧密联系。随着可穿戴设备技术的发展，人们可以更精确地追踪自己的睡眠模式和健康状况，从而更好地理解睡眠质量对日常生活的实际影响。 本数据集为人工生成的数据...
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常见的睡眠问题之一是睡眠呼吸障碍 （SDB），由于超重和肥胖、体力活动减少等各种因素，其患病率增加。SDB 可导致严重的心血管和神经系统疾病。SDB 的诊断需要完整的多导睡眠图并由专家进行解释，这使得该过程劳动...
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该数据集旨在通过关键属性预测和诊断干眼症（DED），这些属性包括睡眠质量、睡眠时长、眼睛发红、瘙痒、屏幕时间、蓝光过滤器使用情况和眼睛疲劳等。数据集包含了来自年龄在18至45岁之间的多样化受试者的结构化数据...
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如性别、年龄、职业、睡眠时间、睡眠质量、身体活动水平、压力水平、BMI类别、血压、心率、每日步数、以及是否有睡眠障碍等细节。 数据说明 解释说明：睡眠障碍 类型 说明 无 没有表现出任何特定的睡眠障碍。 失眠...
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