可穿戴与健康计算实验室
本实验室致力于人的多维度评测与干预研究，聚焦于通过多模态数据融合、大模型技术和人工智能方法，深入探索人类生理、心理和行为的复杂关系，为健康管理、教育优化、运动科学和康复医学等领域提供科学支持和技术解决方案。实验室依托高校的跨学科优势，整合计算机科学、心理学、生物医学工程、运动科学等多领域资源，打造国际一流的研究平台。
研究方向：
1. 多模态融合评估与决策
研究内容：实验室通过整合多种感知技术（如生理传感器、视觉传感器、惯性传感器等）和数据分析方法，构建多模态融合评估体系。研究重点包括：
数据采集与融合：利用穿戴设备、环境传感器和生物传感器，实时采集用户的生理、心理和行为数据。
多模态数据分析：通过机器学习和大数据技术，对多源数据进行融合分析，提取有价值的特征和模式。
智能决策支持：基于多模态数据，开发智能决策模型，为用户提供个性化的健康、教育或运动建议。
应用场景：
健康管理：通过多模态数据评估用户的健康状况，提供早期疾病预警和个性化健康干预方案。
教育优化：分析学生的学习行为和心理状态，为教师提供教学优化建议。
运动科学：评估运动员的生理状态和运动表现，优化训练计划。
2. 大模型驱动的智能评测
研究内容：实验室利用大模型（如GPT、BERT等）和深度学习技术，构建智能化评测系统。研究重点包括：
自然语言处理：通过大模型分析用户的语音、文字和情感表达，评估心理状态和认知能力。
图像与视频分析：利用计算机视觉技术，分析用户的面部表情、姿势和行为，提取心理和生理特征。
个性化建模：基于大模型和用户历史数据，构建个性化评测模型，提供精准的干预建议。
应用场景：
心理健康评估：通过语音和文字分析，评估用户的心理状态，提供心理干预建议。
智能教育：分析学生的学习行为和认知能力，提供个性化的学习资源和建议。
康复治疗：通过视频分析患者的运动姿势和生理状态，优化康复治疗方案。
3. 个性化干预技术
研究内容：实验室结合知识图谱、个性化推荐系统和虚拟现实技术，开发智能化干预系统，帮助用户改善生理和心理健康。研究重点包括：
知识图谱：构建基于领域知识的图谱，为用户提供精准的干预建议。
个性化推荐系统：基于用户的多维度评测数据，推荐个性化的健康、教育或运动方案。
VR场景动态生成与实时调节：利用VR技术，创建动态生成的虚拟环境，实时调节用户的情绪、认知和生理状态。
应用场景：
健康干预：通过智能推荐和实时反馈，帮助用户改善生活习惯，预防慢性疾病。
心理治疗：利用VR技术，创建虚拟治疗环境，帮助患者缓解焦虑和恐惧。
运动训练：通过实时反馈和虚拟场景，优化运动员的训练效果。
实验室特色
跨学科合作：实验室汇聚计算机科学、心理学、生物医学工程、运动科学等多领域专家，形成强大的跨学科研究团队。
先进设备与平台：实验室配备多种先进设备，如穿戴式传感器、高精度生物信号采集系统、VR/AR设备等，为研究提供硬件支持。
产学研结合：实验室与多家企业和医疗机构合作，推动研究成果的转化和应用，服务于健康管理、教育优化和运动科学等领域。
国际化视野：实验室与多个国际知名研究机构保持合作，定期举办学术交流活动，推动国际化研究合作。
未来展望
实验室将继续深耕基于大模型或其他先进技术的多维度评测与干预领域，探索更多前沿技术（如脑机接口、量子计算等）在健康、教育和运动科学中的应用。同时，实验室将进一步加强产学研合作，推动研究成果的产业化，为社会健康与福祉贡献力量。
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