1.一种可穿戴设备，用于监测疲劳并通知用户，所述可穿戴设备包括：
运动传感器，配置成监测所述用户的运动；
通知发生器，配置成发出刺激，并响应于接收的信号向所述用户生成警告；
处理器，联接至所述运动传感器和所述通知发生器，所述处理器配置成：
获得所述用户对规定运动的基本响应性概况；
响应于所述刺激，根据所监测的所述用户的运动生成所述用户对所述规定运动的当前响应性概况，其中所监测的运动包括所述规定运动；
通过比较所述当前响应性概况与所述基本响应性概况来确定所述用户对所述刺激的响应是否超过所述基本响应性概况的预定阈值；以及
当所述用户的响应超过所述基本响应性概况的所述预定阈值时，向所述通知发生器发送信号，以及
支承件，所述支承件配置成在所述用户上支承所述运动传感器、所述通知发生器和所述处理器。
2.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其中，所述处理器还配置成：
将由所述运动传感器监测的运动与所述规定运动的参数的预定阈值进行比较，以及当超过所述参数的所述预定阈值时，向所述通知发生器生成信号。
3.根据权利要求2所述的可穿戴设备，其中所述参数是在指定时间段内缺乏检测到的运动。
4.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其中所述支承件是带。
5.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其中所述可穿戴设备还配置成监测所述用户的生物标记。
6.根据权利要求5所述的可穿戴设备，其中所述可穿戴设备还包括联接至所述处理器的生物测定传感器模块，其中所述生物测定传感器模块配置成监测所述用户的所述生物标记，并且包括以下所列中的至少一个：
皮肤温度传感器，配置成检测所述用户的远端皮肤温度；
传感器，配置成检测所述用户的脉搏和心率间隔(R-R)；
发光二极管(LED)和光电二极管，所述发光二极管(LED)和所述光电二极管结合配置成检测关于所述用户血容量的光电容积描记(PPG)数据；
心电图(EKG)，配置成测量所述用户的心脏相关度量；
接近度传感器，配置成检测所述用户何时穿戴所述可穿戴设备；
电容式触摸传感器，配置成检测所述用户何时穿戴所述可穿戴设备；或
至少一个电极，配置成测量皮肤电导率；以及
其中所述处理器还配置成处理由所述生物测定传感器模块监测的所述用户的所述生物标记。
7.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其中所述可穿戴设备还包括联接至所述处理器的全球定位系统(GPS)，所述全球定位系统配置成：
确定所述用户的位置，以及
经由相关联的无线连接，将所述用户的所述位置发送至第三方；以及
其中所述处理器还配置成处理来自所述全球定位系统的输出。
8.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其中所述可穿戴设备还包括联接至所述处理器的、以下所列中的至少一个：
环境温度传感器，配置成测量环境温度；
光传感器，配置成测量所述用户对环境光的暴露；或
时钟，配置成监测定时事件；以及
其中所述处理器配置成处理来自所述环境温度传感器、所述光传感器或所述时钟中的至少一个的输出。
9.根据权利要求5所述的可穿戴设备，其中所述支承件配置成穿戴于所述用户的身体部分上。
10.根据权利要求9所述的可穿戴设备，其中所述可穿戴设备还包括联接至所述处理器的生物测定传感器模块，其中所述生物测定传感器模块配置成监测所述用户的所述生物标记，并且包括功率测量装置，所述功率测量装置配置成测量由所述用户的所述身体部分施加的功率；以及
其中所述处理器还配置成处理由所述生物测定传感器模块监测的所述用户的所述生物标记。
11.根据权利要求10所述的可穿戴设备，其中所述功率测量装置包括应变仪、弹簧、压电应变仪或弹性带中的至少一个。
12.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其中所述通知发生器包括可听音调发生器、视觉发生器或振动发生器中的至少一个。
13.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其中所述运动传感器包括陀螺仪或加速度计中的至少一个。
14.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其中所述规定运动包括所述用户的腕部的旋转。
15.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其中所述处理器还配置成计算用于刺激所述用户执行所述规定运动的刺激间隔。
16.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其中所述可穿戴设备还配置成监测睡眠风险变量。
17.根据权利要求16所述的可穿戴设备，其中所述可穿戴设备配置成在初始测试阶段期间监测所述睡眠风险变量；以及其中所述处理器还配置成：
在初始测试觉得期间处理睡眠风险变量，以及
根据在初始测试阶段期间监测的所述睡眠风险变量生成用于所述用户的基线疲劳风险水平。
18.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其中，所述处理器还配置成：
存储至少一个当前响应性概况作为历史响应性概况；
通过将所述历史响应性概况与所述基本响应性概况进行比较，确定所述历史响应性概况是否超过所述基本响应性概况的所述预定阈值；以及
当所述历史响应性概况超过所述基本响应性概况的所述预定阈值时，将所述信号发送至所述通知发生器。
19.根据权利要求17所述的可穿戴设备，其中，所述可穿戴设备还配置成在所述初始测试阶段之后持续监测所述用户的所述睡眠风险变量。
20.根据权利要求17所述的可穿戴设备，其中所述处理器还配置成生成所述用户的动态风险水平。
21.根据权利要求16所述的可穿戴设备，其中所述睡眠风险变量包括以下所列中的至少一个：由所述运动传感器监测的运动输出、由生物测定传感器模块监测的所述用户的生物标记、所述用户在所述用户的个人生理节律内的位置、由所述用户输入的主观警觉度水平、所述用户的睡眠驱动、所述当前响应性概况、来源于所述用户的睡眠类型输入的数据或所述用户的身体位置。
22.根据权利要求17所述的可穿戴设备，其中所述处理器还配置成通过并入所述基线疲劳风险水平来计算用于刺激所述用户执行所述规定运动的刺激间隔。
23.根据权利要求2所述的可穿戴设备，其中，所述规定运动的参数是总时间、反应时间、运动时间、速度、加速度、加速度变化率或运动范围中的一个。
24.根据权利要求6所述的可穿戴设备，其中，所述生物测定传感器模块包括光传感器，所述光传感器配置成测量所述用户对环境光的暴露。
25.根据权利要求6所述的可穿戴设备，其中，所述生物测定传感器模块或所述运动传感器的至少一个部件配置成检测所述用户何时穿戴所述可穿戴设备。
26.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其中，所述通知发生器还配置成经由联接至所述可穿戴设备的收发器向第三方发送通知。
27.一种用于监测用户的警觉度并通知用户的方法，所述方法包括：
利用配置成测量规定运动的参数的可穿戴设备，获得所述用户基于所述规定运动的所述参数的基本响应性概况；
利用通知发生器，向所述用户发出刺激以执行所述规定运动；
利用所述可穿戴设备，监测所述用户对所述刺激的响应；
根据所述用户对所述刺激的响应，生成生当前响应性概况；
通过比较所述当前响应性概况与所述基本响应性概况，确定所述用户对所述刺激的响应是否超过所述基本响应性概况的预定阈值；以及
当所述响应超过所述预定阈值时，利用所述通知发生器生成警报以警告所述用户。
28.根据权利要求27所述的方法，其中，生成所述警报的步骤由第三方执行。
29.根据权利要求27所述的方法，其中，所述规定运动包括所述用户的腕部的旋转。
30.根据权利要求27所述的方法，其中，所述规定运动的所述参数包括总时间、反应时间、运动时间、速度、加速度、加速度变化率或运动范围中的至少一个。
31.根据权利要求27所述的方法，其中，所述方法还包括利用所述可穿戴设备，基于所述基本响应性概况计算用于向所述用户发出所述刺激的刺激间隔。
32.根据权利要求31所述的方法，其中所述方法还包括利用所述可穿戴设备，将所述当前响应性概况中的至少一个存储为历史响应性概况。
33.根据权利要求32所述的方法，其中，所述方法还包括利用所述可穿戴设备，基于至少一个存储的历史响应性概况生成响应性趋势线。
34.根据权利要求33所述的方法，其中所述方法还包括：
确定所述响应性趋势线是否落在用于响应性的预定趋势线阈值之外；以及
如果所述响应性趋势线落在所述预定趋势线阈值之外，则生成警报。
35.根据权利要求32所述的方法，其中所述方法还包括：
利用所述可穿戴设备，测量所述用户的至少一个睡眠风险变量；以及
基于至少一个测量的睡眠风险变量，生成所述用户的基线疲劳风险水平，其中进一步基于所述用户的所述基线疲劳风险水平计算所述刺激间隔。
36.根据权利要求35所述的方法，其中所述方法还包括：
在生成基线疲劳风险水平之后，利用所述可穿戴设备，随时间推移周期性地测量所述至少一个睡眠风险变量；
利用所述可穿戴设备，检测所述至少一个睡眠风险变量随时间推移的变化；
利用所述可穿戴设备，基于所述至少一个周期性测量的睡眠风险变量的变化，生成所述用户进入睡眠的动态风险水平；以及
利用所述可穿戴设备，基于所述动态风险水平调整所计算的刺激间隔。
37.根据权利要求32所述的方法，其中所述方法还包括：
将所述当前响应性概况与正好在所述当前响应性概况之前所存储的历史响应性概况进行比较；
检测所述当前响应性概况和所述存储的历史响应性概况之间是否存在显著偏差；以及如果检测到显著偏差，则向所述用户生成警报。
38.根据权利要求35所述的方法，其中所述至少一个睡眠风险变量包括以下所列中的至少一个：
所述用户在所述用户的估计的个人生理节律内的位置，
所述用户的生物标记，
所述用户的主观警觉度水平，
所述用户的健康信息，
所述用户的睡眠驱动，
所述用户对每次刺激的响应的当前响应性概况，
历史响应性概况，
来源于所述用户的睡眠类型输入的数据，
所述用户的运动，包括所述规定运动，或
所述用户的身体位置。
39.根据权利要求38所述的方法，其中，所述估计的个人生理节律根据所述用户的以下生物标记中的至少一个的测量值来确定：
皮肤温度，
心脏相关度量，或
皮肤电反应。
40.根据权利要求39所述的方法，其中生成所述基线疲劳风险水平包括并入所述用户的所述估计的个人生理节律。
41.根据权利要求40所述的方法，其中所述方法还包括：
基于所述用户的所述生物标志随时间推移而检测到的变化，确定所述用户在所述用户的所述个人生理节律内的位置；
基于所述用户在所述估计的个人生理节律内的位置，估计所述用户的警觉度水平；以及
将估计的警觉度水平并入到生成所述用户的动态风险水平的步骤中。
42.根据权利要求41所述的方法，其中基于随时间推移所监测到的所述用户的所述生物标记的变化来确定所述用户在所述估计的个人生理节律内的位置的步骤包括在以下至少所列一个中所检测到的变化：
皮肤温度，
心率，或
皮肤电反应。
43.根据权利要求41所述的方法，其中所述方法还包括以下步骤：
检测所述用户对光的暴露；
确定所检测到的对光的暴露对所述用户的估计的个人生理节律的影响；以及将所述检测到的对光的暴露并入到确定所述用户在所述估计的个人生理节律内的位置的步骤中。
44.根据权利要求35所述的方法，其中所述方法还包括：
从所述用户接收主观警觉度水平，以及
将所述主观警觉度水平并入到生成基线疲劳风险水平的步骤中。
45.根据权利要求36所述的方法，其中所述方法还包括：
从所述用户接收主观警觉度水平，以及
将所述主观警觉度水平并入到生成动态风险水平的步骤中。
46.根据权利要求38所述的方法，其中通过联接至所述可穿戴设备的运动传感器来测量所述用户的运动和所述用户对所述刺激的响应。
47.根据权利要求38所述的方法，其中所述生物标记包括以下中所列的至少一个：
皮肤温度，
皮肤电阻率，
皮肤电导率，
EOG，
ECG，
EKG，或
心脏相关度量。
48.根据权利要求47所述的方法，其中所述心脏相关度量包括以下所列中的至少一个：
心率变异性(HRV)、心率间隔(RR)、每分钟心跳数、高频(HF)RR、低频(LF)RR、血量、时域或频域。
49.根据权利要求47所述的方法，其中所述方法还包括以下步骤：
利用环境温度监测器，测量所述用户的环境的温度，以及
利用所测量的所述用户的环境的温度，调节所述用户的皮肤温度的、任何检测到的变化。
50.根据权利要求36所述的方法，其中所述方法还包括将至少一个存储的历史响应性水平并入到生成所述用户进入睡眠的动态风险水平的步骤中。
51.根据权利要求50所述的方法，其中所述方法还包括：生成警觉度标度；生成所述用户在所述警觉度标度上的位置；以及向所述用户显示所生成的位置和所述警觉度标度，使得向所述用户提供估计的睡眠风险。
52.根据权利要求38所述的方法，其中生成所述用户进入睡眠的基线疲劳风险水平的步骤还包括：
接收来源于所述用户的所述睡眠类型输入的数据；以及
将来源于所述用户的所述睡眠类型输入的数据并入到生成所述用户的所述基线疲劳风险水平的步骤中。
53.根据权利要求36所述的方法，其中生成所述用户进入睡眠的所述动态风险水平的步骤还包括并入来源于所述用户的睡眠类型输入的数据。
54.根据权利要求36所述的方法，其中所述方法还包括：
利用环境温度监测器测量所述用户的环境的温度；
计算所述用户的环境的温度对进入睡眠的所述基线疲劳风险水平的影响；以及基于所述计算的所述环境的温度的影响，调整所述用户进入睡眠的所述动态风险水平。
55.根据权利要求36所述的方法，其中所述方法还包括以下步骤：
通过使用所述睡眠风险变量的所检测到的变化来识别所述用户睡着的时段；
通过使用所述睡眠风险变量的所检测到的变化来识别所述用户清醒的时段；以及基于所识别的所述用户睡着的时段和所述用户清醒的时段，调整所述用户进入睡眠的动态风险水平。
56.根据权利要求52所述的方法，其中所述方法还包括：通过使用活动变化记录技术或来自所述用户的输入中的至少一个，根据所识别的所述用户睡着的时段和所识别的所述用户清醒的时段，确定从所述用户上次睡眠起经过的时间量。
57.根据权利要求36所述的方法，其中所述方法还包括：
确定白天或夜晚的时间，以及
基于所述确定的白天或夜晚的时间，调整所述用户进入睡眠的动态风险水平。
58.根据权利要求27所述的方法，其中警告所述用户的所述刺激的强度在所述刺激的持续时间中是可变的。
59.根据权利要求55所述的方法，其中所述方法还包括通过使用来源于所测量的所述用户的运动的活动变化记录数据来识别所述用户睡着的时段。
60.根据权利要求59所述的方法，其中所述方法还包括通过使用来源于所测量的所述用户的运动的活动变化记录数据来识别所述用户清醒的时段。
61.根据权利要求55所述的方法，其中所述方法还包括根据所述识别的所述用户睡着的时段和所述用户清醒的时段来计算从所述用户上次睡眠起经过的时间量。
62.根据权利要求36所述的方法，其中所述方法还包括：
通过利用联接至所述可穿戴设备的处理器，将所述基本响应性概况与每次响应的每个响应性概况进行比较，利用所述运动传感器，检测每次测量的所述用户对每次刺激的响应的、以下所列中的至少一个的变化：反应时间、运动范围、旋转速度、旋转加速度、旋转加速度变化率、总运动时间、运动的定时或其他线性运动；以及
将所述检测到的反应时间、运动范围、旋转速度、旋转加速度、旋转加速度变化率、总运动时间、运动的定时或其他线性运动中的至少一个的变化并入到生成所述用户进入睡眠的动态风险水平的步骤中。
63.根据权利要求36所述的方法，其中所述方法还包括：
利用所述运动传感器，测量所述用户的相对运动，以及
利用所测量的所述用户的相对运动，调整所述用户的所述至少一个睡眠风险变量的、所检测到的变化。
64.根据权利要求63所述的方法，其中所述至少一个睡眠风险变量是所述用户的生物标记。
65.根据权利要求64所述的方法，其中所述用户的所述生物标记是皮肤温度。
66.根据权利要求38所述的方法，其中所述方法还包括：
识别扭曲所述用户的估计的个人生理节律的遮蔽事件，以及
基于所识别的遮蔽事件来调整所述用户的所述估计的个人生理节律。
67.根据权利要求66所述的方法，其中所述遮蔽事件包括所述用户的身体位置和所述用户的运动。
68.根据权利要求36所述的方法，其中所述方法还包括：
监测所生成的所述用户的动态风险水平随时间推移的变化；
监测所述至少一个睡眠风险变量随时间推移的变化；
根据所监测的所述动态风险水平的变化以及根据所监测的所述至少一个睡眠风险变量的变化来计算所述用户在管理疲劳中的进展；以及
向所述用户提供每日疲劳数据和实时疲劳数据，所述每日疲劳数据和实时疲劳数据来源于所计算的所述用户在管理疲劳中的进展。
69.根据权利要求68所述的方法，其中所述至少一个睡眠风险变量是所述用户的睡眠驱动。
70.根据权利要求68所述的方法，其中所述方法还包括向第三方提供来源于所计算的所述用户在管理疲劳中的进展的所述每日疲劳数据和所述实时疲劳数据。