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Der Meicet BCA200 ist ein umfassendes Messgerät, das auf den Prinzipien der bioelektrischen Impedanzanalyse und der 3D -Bildgebungstechnologie basiert. Es ermöglicht eine vollständige Körperbewertung von intern nach extern, statisch bis dynamisch, indem die Körperzusammensetzung, die Körpermorphologie und die physikalischen Funktionsdaten analysiert werden. Es bietet eine ganzheitliche Bewertung des Gesundheitszustands und der sportlichen Leistung. Durch Datenquantifizierung, Analyse und Vergleich erleichtert sie das digitalisierte Gesundheitsmanagement.
Die 3D-Sensorkamera erfasst die Technologie, die auf selbst entwickeltem visuellem Algorithmus und menschlichem Körpermodell basiert, die 3D-Messung mit Millimetergenauigkeit, überprüft die Körperhaltung vollständig. Das Risiko einer schlechten Haltung prognostiziert die Digitalisierung von Messungen und legt die Standardisierung der Beurteilung der Körperpflege fest.
Anzeige der Haltungsbewertung
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Es ist klar, dass neun schlechte Haltungen auf einen Blick auftreten. Multidimensionale Symptomanalyse und Gesundheitsrisikovorhersage für frühzeitige Interventionen.
Durch die Präsentation von Körperformvergleiche können wir Ihnen helfen, ein tieferes Verständnis von Körperanteilen wie Kopf zu Körperverhältnis, Bein-Körperverhältnis, Verhältnis von Taille zu Hip und Schulter-zu-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-Körper-Verhältnis zu erlangen. Auf diese Weise können Sie intuitivere und präzisere Ergebnisse im Schönheitstraining erzielen.
Pionierarbeit der Bewertungsmethode "Körperzusammensetzung + Körperhaltung" für Kinder und konzentriert sich auf gemeinsame Haltungsfragen während ihres Wachstumsprozesses. Digitalisiert die Verfolgung und das Management der Wachstumstrends von Kindern und hilft Eltern und Trainern, mit gezielter Ausbildung zu einem früheren Zeitpunkt einzugreifen.
Überwachung jeder Bewegung von Tester durch AL und der Einführung selbst entwickelter dynamischer Bewertungssystem, kombiniert mit den fortschrittlichsten Technologien für künstliche Intelligenz wie Computer Vision und Deep-Lern-Modell des neuronalen Netzwerks. Erzielung des Handlungsverhaltens des Körpertesters. Die Bewegungsfähigkeit des Körpertesters und das Risiko einer Bewegung werden verhindert. Gleichzeitig kann eine hervorragende Wechselwirkung zwischen Mensch und Computer für Tester bessere Messerfahrung erzielen.
Untergräbchen der herkömmlichen Anmeldemethode, Ort nach Schlüsselpunkten in der Gesichts- und Gesichtspfindtechnologie , Verwenden der "Client + Cloud" -Eds , hohe Genauigkeitsübereinstimmung, sodass Benutzer effizienter messen können。
Das Anschließen von HDMI und Sound kann mit dem Bildschirm synchronisiert werden, um die jeweiligen Anforderungen zu erfüllen.
Die Bewertungsdaten können mit verschiedenen Devicese synchronisiert werden.
Unterstützung der Verwendung von Miniprogrammen, um Trainingsergebnisse anzuzeigen und zu vergleichen. Generieren Sie eine gemeinsame Seite mit dem QR-Code des Händlers, um die Überweisungen der Mitglieder zu erleichtern und Mundpropaganda-Marketing zu generieren.
Helfen Sie Kunden, SaaS und anderen Organisationen, eine intelligente Szenenanwendung zu erreichen.
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