项目终于还是寄了，打算把初稿放上来，然后再讲讲除了失败的演讲外还有哪些不可行的因素（原稿用LaTeX写的，所以格式有较大变化）。
关于竞赛
原文略，我们（其实就是我）选择的方向是监测猪鸡（或）行为。
参赛的时候发现有不少组都已经做出了 demo 了，冲着拿钱去的（虽然我也是，不过有指导老师就是厉害。
下面是精简后的文档
基于电生理学方法的多通道猪只应激水平监测
文档更改次数、参赛人员（参加四人、参与两人、idea一人）略。
选择课题与任务分析
我们选择的方向是「猪行为监测方法」。
监测行为的最终目的之一就是观察动物的状态，考虑到时间成本以及技术力，我们放弃了对动物的动作进行探测而选择直接选择监测生理状态，使用传感器所采集的生理数据（我们的想法是采集皮肤电活动以及表情肌活动等电生理数据）来进行\实时以及连续的应激程度分析以及预警。因此对项目而言：
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输入是家畜的生理数据（我们计划采集皮肤电活动与表情肌活动。）；
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输出是应激程度或压力水平。
项目的预览
不难看出，我们把整个监测系统分成了以下几个部分：
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传感器
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主控
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终端
通过较小的、可以粘附在猪身上而不对其造成太大影响的传感器，将皮肤导电程度以及其变化传输到监测单元（主控）进行分析，实时检测并且将结果以及原始数据持久化保存，如果检测到存在应激的情况，将自动报警并且返回个体的标识以及异常的生理数据本身。
其中，监测单元可以架设在养殖场的某台设备上，也可以上传至云端与多组数据（例如采食量、精液品质、胎次、日增重等等。）进行联合检测以及整合分析。
引言
随着畜牧集约化的发展，对家畜的生产性能要求逐步提高，应激这一消极现象以及其引发的后果也得到了重视。但是很多对应激的测量方式要么无法持续的实时检测，要么对家畜有所损害，测量应激的过程本身也导致了应激，所以无损检测这一概念因此出现。无损监测是指在不损害或不影响被监测对象的前提下，借助现代技术和设备对监测对象内部及表面的结构、性质、状态等进行监控和测试的方法。而畜牧业的无损检测就是在不损害或不影响的前提下对家畜进行检测。 cite{wang2017monitor} 而我们需要获取行为相关数据的目的，就是针对目标的情绪（主要是愉悦以及应激）进行分析，这就涉及了情感计算。
按照维基百科的定义，情感计算属于一类跨学科的领域，旨在研发能够识别、解释、处理、模拟情感的系统。在1995年，Picard 的文章 Affective Computing \cite{picard1995ac} 的发表标志着这个领域的正式诞生。而随着知识的积累以及技术的发展，对情感，或情绪的描述也逐渐的丰富，产生了一系列模型，主要包括了分类模型以及连续模型两类。其中，前者是针对表情做出了简单的，诸如「高兴」、「悲伤」、「恐惧」等的分类；而后者是将感情看作在一系列的维度组成的空间下的向量。其中，就检测方式来讲，检测模型包括文字检测、语音检测以及表情检测等等。
但关于动物的情感分析，就更加少之又少，不过随着人们对动物福利意识的提高、对动物的情绪对生产性能的影响的认识逐渐深刻 \cite{wang2017monitor} ，针对动物的情感分析的研究方向也有了一些进展，Anil等 \cite{anil2006pain} 以猪为实验对象，通过行为以及若干生理参数，来对猪的痛感这种消极情绪体验进行研究；来自荷兰瓦赫宁根大学动物科学系的 Neethirajan 等人 \cite{neethirajan2021happy} ，基于Yolo（一种目标检测模型）以及RCNN（一种特殊的卷积神经网络），采用深度学习算法针对家畜的面部的一系列特征设计了一套算法，可以检测动物的表情以及表情反应的情绪。
动物的压力水平很容易通过神经系统对汗腺的刺激以皮肤微小的排汗量的变化再以皮肤的导电程度来体现，这个反应被称作皮肤电反应（galvanic skin response, GSR）。而猪的身体鲜有具有排汗功能的汗腺，主要是位于肢体、职责是释放外激素且难以检测到排汗量的腕腺（gll. carpeae）\cite{raghcomparative} 以及位于鼻镜上具有排汗功能的鼻镜腺，其中基于组织学以及免疫学方法的研究证实了牛的鼻唇腺受副交感神经调控 \cite{ceccarelli1986innervation} 。但是另一个采用电镜进行物种鉴定的研究中，猪的鼻镜腺开口数目不算很大 \cite{madkour2022scanning} ，这也为项目的研究以及落地带来了挑战。
在上文 Neethirajan 的研究中，他们通过设计确定了采用特定的表情特征（例如耳朵被抬起的高度、暴露的眼白面积等等）作为判定情绪的依据，而研究后文的结果显示该方法取得了不错的效果，所以采取表面肌电图（surface electromyography, sEMG）设备对动物的表情肌进行采样以获取情绪或应激程度也是可行的。动物很少隐藏情绪，因此从对表情进行分析也可以取得不错的成果。
在针对动物的肌电图的研究很少，但是针对人的无论是研究还是成果都很多，而同属动物无论是从微观还是宏观上具有相似的构造以及性质，因此将用于人的 sEMG 系统迁移并移植到动物作为连续工作的情绪监测系统也是可行的。
方案论述
如上文所示，我们的思路就是对家畜的应激程度或是压力水平做出定量的测定，因此我们需要一个能够反应动物应激水平的测量方法，这种方法需要存在着以下的性质：
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该器官/组织能够受神经作用，能够反映某种神经活动
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受神经调控的变化能够被轻易观测到
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其他环境因素对其的直接影响不大（拿人类的排汗以及心率为例，排汗受神经系统的直接调控而心率不仅仅受神经系统的调控。）
记录想法变化 bla bla……
原型机计划依靠 ESP32 作为实现平台。
为实现数据持久化以供跟踪，还设计了简单的 Web 服务。
参考文献
不仅不支持 TeX ，连 Markdown 都不支持。（下文全是这个，如果没兴趣查文献就别看了）