SQC-SAS 结合多种生理和分子标志物、无线供能与机器学习，对不同压力状态进行量化分类。
多模态融合可以减少单一心率或皮电信号的歧义，为动态健康建议提供更具体的上下文。
它为 2049 年智能环境增加身体侧接口：环境可能在用户开口之前感知其负荷与恢复状态。
- 压力标签、个体差异和真实生活噪声会影响泛化；连续心理推断也带来明显隐私风险。
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信号 / 009
可穿戴设备开始区分压力的不同来源
从“你的心率升高了”到“系统推断为何升高”，可穿戴设备正在跨越描述与解释之间的边界。
领域人工智能
时间尺度中期 · 3—7 年
判断状态初始判断
证据置信度72%
这个分数代表什么？
它综合衡量来源可靠性、交叉验证程度、技术成熟度与扩散迹象，用于表达当前证据强弱，不代表事件发生概率。