#mightymonsterwheelies #persona #wristband
schifezze della mi band nascoste creano il marcio
Questa voce fa parte 8 di 8 nella serie Mi Band 9Probabilmente, forse, anche se non so in che modo, dovrei prendere l’abitudine di pulire il cinturino di gomma della Mi Band (e il retro della band stessa, che forse sotto sotto è pure peggio a guardare), perché tempo una manciata di settimane che non lo si fa ed ecco che questo diventa ricoperto di questa tale assurda monnezza dappertutto, nelle parti un minimo a contatto con la pelle… 👻
…Una monnezza che, però, ha un certo stile. Innanzitutto, è indubbiamente un po’ misteriosa: di che tipo di sostanza sarà fatto, questo tale schifo? È questo marrone beige che facilmente si sfalda, e forse sotto sotto anche gnammy (ma NON lo assaggerò, stavolta), però è alquanto criptico… penserei sia sudore inmerdato, ma boh. Poi, come si fa ad incrostare, oltre che sulla parte liscia grande, anche dentro i buchini dell’aggancio, veramente non capisco, perché ci finisce (e poi esce) veramente molta materia relativamente a quanto poca (quasi niente) sembra che ce ne sia ad occhio. 🤭
Vabbé, fa schifo, ma queste sono le mie assolutissime vibe. Ogni tanto è bene raccontare anche queste cose intriganti molto piccole sulla mia vita e il mio destino, così evitiamo preventivamente che boh, eventuali bavosi che si annidano su Internet si fissino in maniera sconveniente su di me. Questo è lo spirito del girlrotting e… in effetti, questa è una delle applicazioni pratiche non troppo dannose di esso: non potrò permettermi di farmi crescere la muffa sugli arti, ma un pochino di essi in spirito viene comunque via e diventa schifo, in un miscuglio di pelle morta, acqua sporca e sali minerali… ❤️
Wearable devices record physiological and behavioral signals that can improve health predictions. While foundation models are increasingly used for such predictions, they have been primarily applied to low-level sensor data, despite behavioral data often being more informative due to their alignment with physiologically relevant timescales and quantities. We develop foundation models of such behavioral signals using over 2.5B hours of wearable data from 162K individuals, systematically optimizing architectures and tokenization strategies for this unique dataset. Evaluated on 57 health-related tasks, our model shows strong performance across diverse real-world applications including individual-level classification and time-varying health state prediction. The model excels in behavior-driven tasks like sleep prediction, and improves further when combined with representations of raw sensor data. These results underscore the importance of tailoring foundation model design to wearables and demonstrate the potential to enable new health applications.