—————————————————————————————————
De MEICET BCA200 ass en ëmfaassend Miessapparat baséiert op de Prinzipie vun der bioelektrescher Impedanzanalyse an der 3D-Bildgebungstechnologie. En erméiglecht eng komplett Kierperbewäertung vun intern bis extern, statesch bis dynamesch, andeems d'Kierperkompositioun, d'Kierpermorphologie an d'kierperlech Funktiounsdaten analyséiert ginn. En bitt eng ganzheetlech Bewäertung vum Gesondheetszoustand an der sportlecher Leeschtung. Duerch Datenquantifizéierung, Analyse a Vergläich erliichtert en e digitaliséiert Gesondheetsmanagement.
D'3D-Sensorkamera-Opnamtechnologie, baséiert op engem selwer entwéckelten visuellen Algorithmus an engem mënschleche Kierpermodell, féiert 3D-Miessunge mat Millimetergenauegkeet duerch, iwwerpréift d'Kierperhaltung komplett, prognostizéiert de Risiko vun enger schlechter Haltung, realiséiert d'Digitaliséierung vun de Miessunge a etabléiert d'Standardiséierung vun der Kierperhaltungsbewäertung.
Uweisung vun der Haltungsbeurteilung
—————————————————————–
Et ass kloer, néng schlecht Haltungen op ee Bléck ze gesinn. Multidimensional Symptomanalyse a Gesondheetsrisikoprognose fir fréi Interventioun.
Duerch d'Presentatioun vu Kierperformvergläicher hëllefe mir Iech, e méi déift Verständnis vun de Kierperproportiounen ze kréien, wéi zum Beispill de Verhältnes tëscht Kapp a Kierper, de Verhältnes tëscht Been a Kierper, de Verhältnes tëscht Taille an Hëfte a Verhältnes tëscht Schëlleren an Taille. Dëst erméiglecht Iech, méi intuitiv a präzis Resultater am Schéinheetstraining z'erreechen.
Pionéier vun der Bewäertungsmethod 'Body Composition + Body Posture' fir Kanner, déi sech op allgemeng Haltungsproblemer während hirem Wuesstumsprozess konzentréiert. Duerch d'Digitaliséierung vun der Iwwerwaachung a Gestioun vun de Wuestumstrends vu Kanner hëlleft et den Elteren an den Trainer, mat gezielten Training an enger fréierer Phas anzegräifen.

Fir all Beweegung vum Tester vun KI ze iwwerwaachen, an en eegent entwéckelt dynamescht Evaluatiounssystem ze benotzen, kombinéiert mat de fortgeschrattsten Technologien vun der kënschtlecher Intelligenz wéi Computervisioun an Deep-Learning-Neural-Netzwierkmodeller. D'Aktiounsverhalen vum Kierpertester gëtt erfaasst. D'Bewegungsfäegkeet vum Kierpertester gëtt verhënnert, an de Risiko vu Bewegung gëtt verhënnert. Gläichzäiteg kann eng exzellent Mënsch-Computer-Interaktioun eng besser Miesserfahrung fir d'Tester bréngen.

Déi traditionell Login-Method, d'Positioun no Schlësselpunkten iwwer Gesiichts- a Gesiichtsverfolgungstechnologie, gëtt mat Hëllef vun de "Client + Cloud" Methoden a mat héijer Präzisiounsmatching ëmgekéiert, sou datt d'Benotzer méi effizient moosse kënnen.

Duerch d'Verbindung mat HDMI kënnen d'Bild an den Toun mam Bildschierm synchroniséiert ginn, fir déi spezifesch Bedierfnesser gerecht ze ginn.

D'Bewäertungsdaten kënnen op verschidden Apparater synchroniséiert ginn, z.B. PC, PAD, Handy, Cloud, fir méi effizient ze verwalten. Keng Verbrauchsmaterialien, papierlos, méi ëmweltfrëndlech.

Ënnerstëtzung mat Hëllef vu Mini-Programmer fir Trainingsresultater ze kucken an ze vergläichen. Erstellt eng gemeinsam Säit mam QR-Code vum Händler fir d'Empfehlungen duerch Memberen ze erliichteren a Mond-zu-Mond-Marketing ze generéieren.

Hëlleft Clienten, SaaS an aner Organisatiounen fir intelligent Szenapplikatiounen z'erreechen.
————————————————————————————————————————
————————————————————————————————————————
————————————————————————————————————————
————————————————————————————————————————
————————————————————————————————————————
————————————————————————————————————————
————————————————————————————————————————
————————————————————————————————————————
————————————————————————————————————————
————————————————————————————————————————
————————————————————————————————————————