Czy monitorowanie tętna Versa 4 poprawi się dzięki aktualizacji oprogramowania

aktualizacja oprogramowania układowego 210.26

Wersja 210.26 aktualizacji oprogramowania układowego dla Versa 4 została wydana z obietnicą poprawy dokładności śledzenia tętna podczas ćwiczeń, dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego Google [1]. Jednak niektórzy użytkownicy zgłosili, że pomimo tych aktualizacji monitorowanie tętna nie uległo znacząco poprawie. Na przykład niektórzy użytkownicy zauważyli, że odczyty tętna pozostają niedokładne, szczególnie podczas intensywnych treningów [2].

Ogólne wrażenia użytkownika

Wielu użytkowników wyraziło rozczarowanie dokładnością tętna Versa 4, nawet po aktualizacji. Na przykład podczas działań o wysokiej intensywności, takich jak boks lub kickboxing, urządzenie często nie zapewnia dokładnych odczytów, czasem wyświetlania „-” lub znacząco nie doceniania prędkości serca [2]. Ten problem utrzymuje się pomimo prób dostosowania dopasowania lub pozycji urządzenia na nadgarstku [4].

Wpływ aktualizacji uczenia maszynowego

Integracja algorytmów uczenia maszynowego Google ma na celu zwiększenie śledzenia tętna i innych wskaźników fitness [7]. Jednak niektórzy użytkownicy zgłosili, że po aktualizacji odczyty tętna są niższe niż oczekiwano, co może być spowodowane nowymi algorytmami zapewniającymi bardziej konserwatywne szacunki [4]. Ta zmiana może odzwierciedlać zmianę w kierunku dokładniejszego, ale mniej hojnego śledzenia tętna, potencjalnie dostosowując się do innych urządzeń, takich jak Apple Watch [4].

Problemy z aplikacją

Osobno ostatnie aktualizacje aplikacji Fitbit spowodowały problemy z wyświetlaniem danych i śledzenia danych tętna, co prowadzi do braku danych historycznych i niedokładnego śledzenia stref [9]. Te problemy z aplikacjami różnią się od wydajności sprzętu urządzenia, ale wpływają na ogólną wrażenia użytkownika.

Podsumowując, podczas gdy aktualizacje oprogramowania mają na celu poprawę monitorowania tętna Versa 4, doświadczenia użytkowników wskazują, że pozostają znaczące wyzwania, szczególnie podczas intensywnej aktywności fizycznej. Integracja uczenia maszynowego może oferować bardziej precyzyjne śledzenie, ale wprowadza także nowe niespójności, do których użytkownicy nadal się dostosowują.