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十分な身体活動は、多くの不利益を減らし、健康的な生活に貢献する可能性があります。それにもかかわらず、不活動は国際的な規模で普及しています。身体活動を改善することは、公衆衛生にとって重要な関心事です。人々が自分の健康行動を変えるのに役立つリマインダーは、ヘルスケアサービスに広く適用されます。ただし、タイミングベースのリマインダーは、定期的なプロンプトを提供します。パターン認識、および身体活動を管理するための効果的な分析に基づいて、ファジーロジックプロンプトメカニズム、蓄積されたアクティビティ効果的なインデックスリマインダー(AAEireminder)を提案します。aaeireminderは、パターン認識のためにスマートフォン埋め込みセンサーを使用してアクティビティレベルを認識し、活動の効果的な分析における身体活動の量を分析します。aaeireminderは、身体活動の量やファジーロジックによる運動に費やされる日数などの活動状況を推測し、プロンプトをユーザーに配信する必要があるかどうかを決定できます。このプロンプトシステムは、スマートフォンに実装され、検証のために17番目の参加者による短期の実世界試験で使用されました。結果は、aaeireminderが実行可能であることを実証しました。ファジーロジックプロンプトメカニズムは、パターン認識とアクティビティ効果的な分析に基づいて自動的にプロンプトを提供できます。aaeireminderは、プロンプトの効率を高める柔軟性を提供します。
十分な身体活動は、多くの不利益を減らし、健康的な生活に貢献する可能性があります。それにもかかわらず、不活動は国際的な規模で普及しています。身体活動を改善することは、公衆衛生にとって重要な関心事です。人々が自分の健康行動を変えるのに役立つリマインダーは、ヘルスケアサービスに広く適用されます。ただし、タイミングベースのリマインダーは、定期的なプロンプトを提供します。パターン認識、および身体活動を管理するための効果的な分析に基づいて、ファジーロジックプロンプトメカニズム、蓄積されたアクティビティ効果的なインデックスリマインダー(AAEireminder)を提案します。aaeireminderは、パターン認識のためにスマートフォン埋め込みセンサーを使用してアクティビティレベルを認識し、活動の効果的な分析における身体活動の量を分析します。aaeireminderは、身体活動の量やファジーロジックによる運動に費やされる日数などの活動状況を推測し、プロンプトをユーザーに配信する必要があるかどうかを決定できます。このプロンプトシステムは、スマートフォンに実装され、検証のために17番目の参加者による短期の実世界試験で使用されました。結果は、aaeireminderが実行可能であることを実証しました。ファジーロジックプロンプトメカニズムは、パターン認識とアクティビティ効果的な分析に基づいて自動的にプロンプトを提供できます。aaeireminderは、プロンプトの効率を高める柔軟性を提供します。
Sufficient physical activity can reduce many adverse conditions and contribute to a healthy life. Nevertheless, inactivity is prevalent on an international scale. Improving physical activity is an essential concern for public health. Reminders that help people change their health behaviors are widely applied in health care services. However, timed-based reminders deliver periodic prompts suffer from flexibility and dependency issues which may decrease prompt effectiveness. We propose a fuzzy logic prompting mechanism, Accumulated Activity Effective Index Reminder (AAEIReminder), based on pattern recognition and activity effective analysis to manage physical activity. AAEIReminder recognizes activity levels using a smartphone-embedded sensor for pattern recognition and analyzing the amount of physical activity in activity effective analysis. AAEIReminder can infer activity situations such as the amount of physical activity and days spent exercising through fuzzy logic, and decides whether a prompt should be delivered to a user. This prompting system was implemented in smartphones and was used in a short-term real-world trial by seventeenth participants for validation. The results demonstrated that the AAEIReminder is feasible. The fuzzy logic prompting mechanism can deliver prompts automatically based on pattern recognition and activity effective analysis. AAEIReminder provides flexibility which may increase the prompts' efficiency.
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