边缘计算、物联网、机器学习、云计算、AWS、智慧医疗穿戴、大创

项目结合边缘计算模 型 、Biomedical Informatics 领域相关的人体健康数据识别算法。预期对易发人群的常 见慢性病（糖尿病，心脏病，睡眠障碍）以及潜在的新冠感染导致的相关症状分析识别。基于 AWS FreeRTOs 标准下的 M5StickC 可穿戴设备和 AWS IoT Greengrass 服务，进行探索性的监控能力建设。应用 Amazon CloudWatch 服务完成数据监控、报警服务。利用 Amazon EC2 实例优化 CPU 使用率、磁盘读写、实例调用监控与服务终止。调用 Amazon S3 以及 SageMaker Edge Manager 服务存放机器学习模型，进行数据分析。将传感器收集的源数据在上传到云中心之前先进 行本地预处理，压缩带宽及计算资源占用，建立基础的实时数据反馈能 力。解决传统云计算模型网络带宽负载和计算资源浪费，隐私保护和边 缘节点能源有限等问题。开发基于serverless 后端架构的 web 应用程序，给用户提供实时的可视化健康数据报告