精神科専門医＆精神保健指定医の情報交換スレCR27 (262ﾚｽ)
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抽出解除 必死ﾁｪｯｶｰ(本家) (べ) 自ID ﾚｽ栞 あぼーん
ﾘﾛｰﾄﾞ規制です｡10分ほどで解除するので､他のﾌﾞﾗｳｻﾞへ避難してください｡
220: (ﾜｯﾁｮｲ e30a-aD9e [240b:253:a100:e600:*]) 09/05(金)05:03 ID:dyTe2Gxu0(1/4) AAS
精神
２４時間３６５日されていたら聴覚障害を受けるのは当たり前です
マイクロ波聴覚効果 Wikipedia
>>脳内に直接生成されるクリック音・変調音・単語が誘発され"音声"として認識する脳神経作用による感覚現象[1]。外耳を介さない頭骨伝道音声（ボイス・トゥ・スカル）技術の原点でもある。
>>パルスマイクロ波放射は、一部の労働者が聞くことができる。マイクロ波を照射された被験者は、クリック音やブザーのようなうなり音が聞こえるこ
>>聞こえる音の大きさは平均電力密度ではなくピーク電力密度にリンクすることがわかった。 1.245 GHzで、認知されるピークパワー密度は80 mW/cm2以下であった。一般的に受け入れられているメカニズムは、各パルスによって急速な（しかし非常に小さい、10−5 °Cの）脳の加熱が生じ、これによって生じた圧力波が頭蓋骨を通過して蝸牛に到達するというものである[4]。
※され始めた当初はお風呂ではびーぶ音が毎日聞こえていた家の中で特定の条件下が整ったときにで指を鳴らすなどしたときに聞こえる
省1
221: (ﾜｯﾁｮｲ e30a-aD9e [240b:253:a100:e600:*]) 09/05(金)07:30 ID:dyTe2Gxu0(2/4) AAS
精神
警察は何を聞いているのか意味不明
数年前のやり取りで
1.パソコンんを使用することは可能ですか？
視覚障碍者でも可能です
最近のやり取りで
2.数年後パソコン使えるのですか？
省4
222: (ﾜｯﾁｮｲ 43c4-aD9e [240b:253:a100:e600:*]) 09/05(金)19:23 ID:dyTe2Gxu0(3/4) AAS
精神！
MRIの構造はこのようになっているので磁石が無いと身体内の辰栄は不可能！
とてつもなく強力な磁場の中に身体を入れて、そこに電磁波（FMラジオで使う電波と同じもの）を与えたり切ったりするとあら不思議！身体から信号が出てきて身体を色々な方向からバッサリ切ったような画像が撮れちゃうんです。
1.以下に該当される方は検査を受けることができません。
心臓ペースメーカー，植え込み型除細動器を装着されている方
人工内耳を装着されている方
神経刺激装置，骨成長刺激装置を装着されている方
省6
223: (ﾜｯﾁｮｲ 43c4-aD9e [240b:253:a100:e600:*]) 09/05(金)20:27 ID:dyTe2Gxu0(4/4) AAS
精神関係従事者が犯人か！
Wi-Fi信号のみでウェアラブルデバイスを使わずに心拍数測定が可能な技術「Pulse-Fi」
>>研究チームが「Pulse-Fi」と名付けたこの技術は、低価格のWi-Fiデバイスと機械学習アルゴリズムを組み合わせたものです。Wi-Fiデバイスは周囲の空間に無線周波数の電波を放射し、PCやスマートフォンなどの受信デバイスに電波を届けます。この際、電波が空間内の物体を通過すると、電波の一部が物体に吸収されて数学的に検出可能な変化が生じます。
>>Pulse-FiではWi-Fiの送信機と受信機を使用し、受信機に届く電波の信号処理および機械学習アルゴリズムを実行します。研究チームは機械学習アルゴリズムをトレーニングし、環境要因や動作などによって生じる信号の変化をすべて除去することで、人間の心拍によって引き起こされる信号のわずかな変動でさえも識別できるようにしました。Bhatia氏は、「信号は環境に対して非常に敏感なので、不要なノイズをすべて除去するために適切なフィルターを選択する必要があります」と語っています。
>>また、Pulse-Fiは機器の位置や被験者の姿勢に関係なく心拍数を測定でき、被験者が座っている状態・立っている状態・寝ている状態・歩いている状態のいずれでも、システムは機能したとのことです。
>>これらの結果は小売価格が5〜10ドル(約740〜1480円)のESP32チップと、30ドル(約4400円)程度のRaspberry Pi 4Bの両方で確認されましたが、より高額なRaspberry Pi 4Bを使った方がより優れた性能が発揮されたとのこと。
>>さらに今回の研究では、Pulse-Fiは被験者がハードウェアから3m離れた位置にいても正確に機能することが判明しました。研究で発表された内容に加えてさらなる実験を行ったところ、3m以上離れた場合でも有望な結果が出たそうです。Kocheta氏は、「機械学習モデルのおかげで、距離はパフォーマンスにほとんど影響を与えないことがわかりました。これは従来のモデルでは非常に大きな課題でした」と語っています。
省1
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