域名频道资讯站问题是，测量BBT的传统方法通常不方便，不完整且容易出错。为了准确了解一个人的生育窗口，BBT必须在每天早晨，起床前，在任何事情之前进行测量。Vanessa Xi决心简化这一过程，并利用从统计学和机器学习中获得的知识，她和她的团队开发了一个由两部分组成的解决方案。第一部分是Yono本身，一个小耳塞大小的传感器，整个晚上进行70到120次读数，这些核心体温读数远比皮肤接触式温度计准确，该设备可将所有这些数据保存在内存当中，无需Wi-Fi或蓝牙连接。
该解决方案的第二部分是Yono基站，它将数据与Yono智能手机应用程序同步（仅支持iOS）。该应用程序采用机器学习算法绘制月度生育率图表，进而预测生育率窗口。Yono的准确性将进一步提高，该公司表示正在与测试用户一起训练其算法以进行更准确的预测。
Yono的售价为145.99美元。
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