L’activitat física i la mala alimentació són factors de risc importants per als trastorns metabòlics i les causes principals de la mortalitat prematura. Els esforços i les eines per rastrejar l’estil de vida, identificar tendències i perfils de risc i proporcionar retroalimentació contínua personalitzada i experta per l’individu són de gran importància. En aquest projecte, estem dissenyant, desenvolupant i validant un sistema intel·ligent per a l’adquisició i l’anotació de la informació personalitzada d’un individu per tal d’adoptar un estil de vida saludable basat en habilitats de comportament, patrons de nutrició i activitats físiques adequades. Basat en la tecnologia de càmera sense fils i visió artificial avançada, aquest sistema serà capaç de rastrejar i quantificar el comportament de la persona durant llargs períodes de la seva vida quotidiana.

Notícies relacionades

Èxit del primer taller de Ciència de Dades Causal

cat. General
25.10.2021

Divendres passat va tenir lloc el primer Taller de Ciència de Dades Causal, organitzat pel nostre grup a la Facultat de Matemàtiques i Informàtica de la UB. El taller va comptar amb la participació de 20 experts en ciència de dades i aprenentatge automàtic de diversos sectors de negoci i recerca, que van seguir presentacions del Prof. Jordi Vitrià (datascience@UB), Dr. Jordi Mur (datascience@UB) i Enrique Mora (Nestlé).

Podeu trobar més informació del contingut del curs a la pàgina http://www.ub.edu/datascience/cdsw. Si aquest taller us sembla interessant, escriviu-nos mitjançant el formulari de contacte i us mantindrem informats quan organitzem noves edicions!


Incorporem un investigador Tecniospring al grup!

cat. General
07.04.2021

Donem la benvinguda a Jordi Mur al nostre grup TECNIO!

S’incorpora al nostre grup amb un contracte Tecniospring Industry d’ACCIÓ per desenvolupar una eina Python per a la ciència de les dades causals.

Example de graf causal


”Tecniospring Industry” Open Position at DataScience@UB

cat. General
19.06.2019