智能體脂秤的稱重辦法是BIA生物電阻抗丈量法。便是用戶站在體脂秤上，弱小電流經過，依照體內脂肪不導電，體內水分導電的規則，測出一個電阻值，依據用戶的身高、年紀和性別，帶入大數據樣本模型測算得出。
所以，決議體脂的丈量成果是否精確首要取決于三點：
1）樣本模型。現在的樣本模型首要有三個派系：以歐美地區的碧眼兒用戶打造的樣本模型、以亞洲黃種人用戶打造的樣本模型，以及由運動員等受過特別練習的人群打造的樣本模型。明顯，以黃種人打造的樣本模型與我國的普通用戶的實在身體狀況更相符合，騰訊出資的有品PICOOC便是根據黃種人樣本模型打造的一套大數據算法。
2）樣本數量。樣本數量與丈量成果的精確度成正比，樣本數量越大，對用戶的分類和界說會越精密，所以計算出來的精確度會更高。從2013年公司創建開端，有品PICOOC和芝加哥大學聯合運用超越60萬的黃種人用戶樣本去打磨算法和數據，更挨近普通人的實在身體狀況。跟著有品用戶的增多，樣本越來越多，有品體脂秤算法越來越精確。
3）丈量姿態。為什么一定要站在秤上丈量而不是用手持丈量？
現在的脂肪丈量儀有雙手手持丈量和雙腳站立體脂秤丈量兩種方法。
手持式的脂肪丈量儀首要是經過雙手的人體電阻計算脂肪份額，這樣測試出的人體脂肪僅僅雙手部分，而體脂秤采用人雙腳站在秤上面的方法進行丈量，測試出的人體脂肪能掩蓋人體80%的規模，再加上大數據模型計算，則能精確的出現人體實在脂肪含量
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