Objective Pulse arrival time (PAT) is a potential main feature in cuff-less blood pressure (BP) monitoring. However, the precise relationship between BP parameters and PAT under varying conditions lacks a complete understanding. We hypothesize that simple test protocols fail to demonstrate the complex relationship between PAT and both SBP and DBP. Therefore, this study aimed to investigate the correlation between PAT and BP during two exercise modalities with differing BP responses using an unobtrusive wearable device. Methods Seventy-five subjects, of which 43.7% had a prior diagnosis of hypertension, participated in an isometric and dynamic exercise test also including seated periods of rest prior to, in between and after. PAT was measured using a prototype wearable chest belt with a one-channel electrocardiogram and a photo-plethysmography sensor. Reference BP was measured auscultatory. Results Mean individual correlation between PAT and SBP was −0.82 ± 0.14 in the full protocol, −0.79 ± 0.27 during isometric exercise and −0.77 ± 0.19 during dynamic exercise. Corresponding correlation between PAT and DBP was 0.25 ± 0.35, −0.74 ± 0.23 and 0.39 ± 0.41. Conclusion The results confirm PAT as a potential main feature to track changes in SBP. The relationship between DBP and PAT varied between exercise modalities, with the sign of the correlation changing from negative to positive between type of exercise modality. Thus, we hypothesize that simple test protocols fail to demonstrate the complex relationship between PAT and BP with emphasis on DBP.

Условия построения маркетинговой системы «цифрового» транспорта и логистики в управлении конкурентоспособностью Аннотация В последнее время вновь актуальным становится вопрос развития систем автоматизации на транспорте. Заметим, что первые разработки в сфере автоматизированных систем управления датируются серединой XX века, когда в СССР развивалась кибернетика. Со временем элементы автоматизации получили развитие в авиации, автомобильном и железнодорожном транспорте. Однако уровень развития научно-технического прогресса позволил лишь спустя долгие годы вернуться к этому вопросу на качественно новом уровне. Очередной этап развития технологий предполагает развитие элементов искусственного интеллекта (цифровизацию) во многих отраслях реального сектора экономики. Эволюция информационных технологий позволила компаниям притворять в жизнь концепцию маркетингового (клиентоориентированного подхода). В настоящее время учет мнения потребителей, обеспечение сервиса качественно иного уровня-первый фактор обеспечения конкурентоспособности компании, выгодно подчеркивающий ее положение на рынке. Целью исследования является изучение условий формирования системы цифрового транспорта и логистики. Задачами, определившими ход научных разработок, являлись: определение основных принципов, характерных для цифровой экономики в транспортно-экспедиционном и логистическом обслуживании, выявление основных задач и условий формирования системы цифрового транспорта и логистики. В результате исследований конкретизированы основные условия цифровизации транспорта и логистики, обозначены необходимые, определены достаточные условия функционирования данной системы с учетом территориальных особенностей России. Выявлены основные преимущества развития цифрового транспорта для участников перевозочного процесса. Подчеркнута роль современных технологий в процессе реализации принципов клиентоориентированного подхода на транспорте, что способствует повышению качества работы компаний сферы транспортно-экспедиционного и логистического обслуживания. Ключевые слова: цифровой транспорт и логистика, цифровая экономика, клиентоориентированный подход, цифровой сервис, провайдер услуг, транспортно-территориальный каркас.

Competitive robotized manufacturing of high specter variance, low volume product lines represents market opportunities for manufacturing companies, but cost-efficient production is challenging. In this paper, we present two main industry use cases which represent key challenges to be solved for cost-efficient low-volume, high-variance production. The use cases are found in collaboration with three manufacturing companies. We identify and describe these challenges which include perception and manipulation with shiny/highreflectivity parts, human-machine interfaces for robot reconfiguration and calibration between simulated and realworld environments. In this paper, we present new methods for meeting these challenges: machine vision for handling sensor data with low quality in robot manipulation, automated robot programming based on CAD-models and automated calibration. Moreover, we implement and demonstrate the methods on the two identified industry use cases for robotized assembly.

We introduce a new visualisation technique for CNNs called Principal Feature Visualisation (PFV). It uses a single forward pass of the original network to map principal features from the final convolutional layer to the original image space as RGB channels. By working on a batch of images we can extract contrasting features, not just the most dominant ones with respect to the classification. This allows us to differentiate between several features in one image in an unsupervised manner. This enables us to assess the feasibility of transfer learning and to debug a pre-trained classifier by localising misleading or missing features.

No abstract