上下文:已证明视觉生物反馈可以促进青少年运动员的抗伤害运动。视觉生物反馈通常被认为是通过刺激运动员将注意力集中在外部(运动结果上)来促进隐式学习的。但是,如果运动员使用视觉信息有意识地指导运动执行(通过内部焦点),则生物反馈也可能会引起明确的学习。Objective: To determine the degree to which athletes reported statements indicating implicit or explicit motor learning after engaging in a visual biofeedback intervention.设计:前瞻性队列研究。设置:三维运动分析实验室。患者或其他参与者:二十五名青少年女足球运动员(¼15.06 1.5岁,身高¼165.76 5.9厘米,弥撒,¼59.46 10.6 kg)。干预措施:标准的6周神经肌肉训练干预措施(三个90分钟/周),并增加了视觉生物反馈会话(2个会话/周)。在生物反馈训练中,参与者在与视觉矩形刺激互动时进行了蹲下和跳跃运动,该刺激绘制了与伤害风险相关的关键参数。
1 adamscse2050@gmail.com,2 anandakumar.psgtech@gmail.com应发给Rodney Adam:adamscse2050@gmail.com文章IF infus of Robotics Spectrum(https://anapub.co.co.co.co.ke/journals/journals/jrs/jrs/jrs/jrs/jrs/jrss.html): https://doi.org/10.53759/9852/jrs202402008收到02年2月2日;从2024年3月28日修订; 2024年5月25日接受。2024年6月2日在线可用。©2024作者。由Anapub出版物出版。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放访问文章。(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)摘要 - 机器人感知系统通常包括可以从研究数据集中提取有价值的功能或信息的方法。这些方法通常涉及深度学习方法的应用,例如卷积神经网络(CNN),用于处理图像以及3D数据的合并。图像分类的概念通过使用包括卷积网络的网络来很好地描述。但是,某些网络拓扑表现出很大的范围,需要大量的时间和内存资源。另一方面,神经网络Flownet3D和PointFlownet具有准确预测场景流的能力。具体来说,这些网络能够估计动态环境中点云(PC)的三维运动。在机器人应用中使用PC时,至关重要的是要准确识别属于对象的点的鲁棒性。另外,作者提出了一种加权融合技术,将靠近物体的邻近性作为重要因素。本文研究了自动驾驶汽车内机器人感知系统的使用以及与从不同传感器获得的信息分析和处理有关的固有困难。研究人员提出了一种晚期的融合方法,该方法将许多分类器的结果整合在一起,以提高分类的准确性。的发现表明,本研究中描述的融合方法与单态分类和经典融合策略相比表现出色。关键字 - 对象分类,智能机器人感知系统,机器人感知环境,晚期融合策略,深度学习,卷积神经网络。
摘要:耳胶囊和周围的颞骨表现出复杂的3D运动,受骨传导刺激的频率和位置影响。所得的与当经压力的相关性尚未足够理解,因此在实验和数值上都是这项研究的重点。实验是在三个尸体头的六个颞骨上进行的,在0.1-20 kHz的乳突和经典的巴哈位置上应用了bc助听器刺激。在包括海角和stapes在内的各个颅骨区域上测量了三维运动。使用自定义的声学接收器测量了2粒内压力。该实验是基于Liuhead的自定义有限元模型(FEM)的数字重新创建的,并增加了听觉外围。在4、8和20 GPA之间变化了FEM内皮质骨结构域的模量。 在大多数频率上与实验数据排列的预测差分后压力,并表明头骨变形,尤其是在耳囊中,取决于颅底材料的性能。 实验结果和FEM结果表明,耳胶囊表现为刚性加速度计,在耳蜗上施加惯性载荷,甚至在7 kHz以上。 未来的工作应探讨耳囊和耳蜗含量之间的固体流体相互作用。 v C 2025作者。 所有文章内容(除非另有说明,否则都将根据Creative Commons归因(cc by)许可(https://creativecommons.org/licenses/4.0/)获得许可。在4、8和20 GPA之间变化了FEM内皮质骨结构域的模量。在大多数频率上与实验数据排列的预测差分后压力,并表明头骨变形,尤其是在耳囊中,取决于颅底材料的性能。实验结果和FEM结果表明,耳胶囊表现为刚性加速度计,在耳蜗上施加惯性载荷,甚至在7 kHz以上。未来的工作应探讨耳囊和耳蜗含量之间的固体流体相互作用。v C 2025作者。所有文章内容(除非另有说明,否则都将根据Creative Commons归因(cc by)许可(https://creativecommons.org/licenses/4.0/)获得许可。https://doi.org/10.1121/10.0034859(2024年8月28日收到; 2024年12月19日修订; 2024年12月20日接受; 2025年1月28日在线发布)[编辑:Julien Meaud]