盈养科技

注意：“盈养科技”App需要配合“盈养科技”系列智能蓝牙设备使用。

【核心功能：轻松记录，直观了解】
想更好地了解自己的身体状态吗？“盈养科技”通过蓝牙连接您的专属智能设备，采用光学传感技术，帮助您便捷地采集身体信息，并以可视化图表的形式，为您呈现一份身体状态参考报告。我们致力于将复杂的身体数据，转化为您能轻松看懂的生活方式洞察。

【主要特色】
前沿科技，便捷采集
我们采用非侵入性的方式，通过光线感应您指尖等部位的变化，来估算并记录身体信号。只需轻松佩戴，即可安心获取关键的身体状态信息。
可视化报告，趋势易懂
告别繁琐复杂的数据表格！“盈养科技”会将采集到的信息转化为一系列直观、易懂的可视化图表。无论是各项营养相关的参考指标，还是身体机能的综合趋势，都能清晰呈现，让您对自己的身体数据一目了然，轻松追踪长期的变化。
个性化参考，启发生活灵感
了解数据是优化生活的第一步。“盈养科技”不仅是一个数据记录工具，更是一位帮助您提升健康意识的伙伴。基于您的数据记录，App会为您提供个性化的生活方式与营养摄入建议作为参考。这些建议可能涵盖饮食结构、生活作息以及运动类型等方面，旨在为您改善生活习惯提供科学的启发与实用的指导。

【“盈养科技”助您】
目标更清晰： 通过数据记录，了解自己身体状态的趋势，找到值得关注和改善的生活方向。
行动有参考： 获得具体、可执行的生活方式建议，为您的健康决策提供信息支持。
提升生活品质： 通过持续追踪和积极调整，逐步改善营养与生活习惯，提升每日活力。

【重要声明 】
“盈养科技”App及配套硬件提供的所有数据和建议仅作为通用健身与健康目的的参考，不能用于医疗用途。
本产品不是医疗设备，其测量结果（如营养素水平、身体机能评分等）为估算值，不应用于任何形式的医疗诊断、治疗或疾病预防。
在做出任何健康决定或调整您的饮食与锻炼计划之前，请务必咨询医生或其他有资质的医疗专业人士。请勿因本App提供的信息而忽视或延迟寻求专业的医疗建议。

【数据来源与参考】
世界卫生组织 (WHO)
WHO对成人健康BMI范围的定义。
https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight
体重
Body Weight Estimation Using Smartphone Based Photoplethysmography Signal.
https://www.researchgate.net/publication/378530007_Body_Weight_Estimation_Using_Smartphone_Based_Photoplethysmography_Signal
体脂率
Determination of Body Fat Percentage by Gender Based with Photoplethysmography Signal Using Machine Learning Algorithm.
https://www.researchgate.net/publication/348367879_Determination_of_Body_Fat_Percentage_by_Gender_Based_with_Photoplethysmography_Signal_Using_Machine_Learning_Algorithm
脂肪重量
A reanalysis of the factors influencing basal metabolic rate in normal adults. Cunningham equation：BMR ≈ 500 + 22 × (fat-free mass in kg). Fat-free mass can be caculated from weight and BFP data.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/7435418/
骨量
Calculated from the statistical results.
https://tanita.asia/?_page=understanding&_lang=en&_para%5B0%5D=9
蛋白质
Comparison of techniques to estimate total body skeletal muscle mass in people of different age groups.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10484361/
骨骼肌率/骨骼肌重量
Determination gender-based hybrid artificial intelligence of body muscle percentage by photoplethysmography signal.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35843075/


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