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安全，动态人体工程学和自适应决策
摘要 - 将协作机器人集成到工业环境中的整合提高了生产率，但也强调了与操作员安全和人体工程学相关的重大挑战。本文提出了一个创新的框架，该框架集成了先进的视觉感知技术，实时人体工程学监测和行为树（BT）基于自适应的决策。与通常在孤立或静态上运行的传统方法不同，我们的方法结合了深度学习模型（Yolo11和缓慢地），先进的跟踪（无流感的卡尔曼滤波器）和动态的人体工程学评估（OWAS），提供了模块化，可扩展和适应性系统。实验结果表明，该框架在几个方面都优于先前的方法：检测姿势和动作的准确性，在管理人类机器人相互作用方面的适应性以及通过及时的机器人干预措施降低人体工程学风险的能力。尤其是，视觉感知模块比Yolov9和Yolov8具有优越性，而实时人体工程学的概念消除了静态分析的局限性。自适应角色管理是由行为树实现的，比基于规则的系统具有更大的响应能力，使该框架适合复杂的工业场景。我们的系统在掌握意图识别方面的准确性为92.5％，并成功地将人体工程学风险分类为实时响应能力（平均延迟为0.57秒），使及时的机器人指数术语 - 人类机器人合作，实时的eR-GONOMICS，实时的eR-GONOMICS，适应性的决策，视觉感知，视觉感知，是Haviour haviour tree Yolo，Yolo。
在人体中发现新的脂肪细胞亚型可以推进个性化的肥胖治疗大脑在做出决策时如何平衡风险和回报
近年来，机器学习的研究人员开发了一种决策理论，可以更好地捕捉与选择相关的各种潜在奖励。他们将该理论纳入了一种新的机器学习算法中，该算法优于Atari视频游戏中的替代算法，以及每个决定都具有多个可能结果的其他任务。
口服胰岛素滴为糖尿病患者提供缓解 机器学习阐明了人脑的感受 FDA批准更广泛的保护性脑膜炎球菌疫苗 行政命令阻止需要共同疫苗的学校的联邦资金 在人体中发现新的脂肪细胞亚型可以推进个性化的肥胖治疗 大脑在做出决策时如何平衡风险和回报
不调节的葡萄糖可能非常危险，因此糖尿病患者必须监测其葡萄糖水平，并在必要时服用胰岛素以降低葡萄糖水平。注射是使胰岛素进入血液的最快方法，但患者通常每天至少需要三到四次注射，这可能会影响其生活质量。遵守该方案是具有挑战性的，随着时间的流逝，这会导致严重的并发症，例如眼睛，肾脏和神经损伤，可能导致肢体截肢。
肿瘤细胞如何超过人体的免疫系统
大多数免疫细胞在TME内获得肿瘤材料。（a）实验设计，以及从B16和B16 ZSG肿瘤分离的CD45+ TIL中ZSG荧光的代表性流式细胞仪分析。（b – d）总CD45+ TIL SCRNA-SEQ数据分析。（b）来自B16 ZSG肿瘤的总计（左），ZSG-（中）和ZSG+（右）TIL的SCRNA-SEQ数据的UMAP可视化。在括号中指示了分析的单细胞的数量。（c）重簇的单核细胞/巨噬细胞的UMAP图。（d）单核细胞（左）和巨噬细胞（中间）签名的UMAP图，在每个群集（右）中具有关键标记基因的重簇的单核细胞/巨噬细胞（右）。信用：免疫学领域（2023）。doi：10.3389/fimmu.2023.1272918
研究lenzilumab用于急性移植与宿主疾病（移植干细胞攻击人体细胞时）
普通的英语摘要背景和研究目的是急性移植物抗宿主病（AGVHD）是干细胞移植的严重并发症，其中捐赠的干细胞将接受者的身体视为异物并攻击身体。通常用类固醇来管理这，但有些患者对治疗的反应不佳。识别耐药性AGVHD的新安全有效治疗非常重要。AGVHD患者对治疗的反应不同。在美国和德国进行的研究的证据表明，血液测试可以鉴定患有高危AGVHD的患者可能对治疗的反应不太好。GM-CSF（粒细胞单核细胞 - 刺激因子）是一种控制血细胞生长的蛋白质，最近已证明对急性GVHD的发展很重要。lenzilumab是一种靶向GM-CSF并阻止其活性的抗体。lenzilumab已成功用于治疗其他疾病，但先前尚未对治疗AGVHD进行测试。这项研究的目的是找出Lenzilumab对治疗高危AGVHD患者的有效性和安全性。研究人员将研究该药物是否安全，Lenzilumab对AGVHD的影响以及这些影响持续了多长时间。
poserl-net：由机器人视觉指导的运动训练的人体姿势分析
在协作机器人技术和智能系统中，人类姿势识别的准确性显着影响人机相互作用的自然性和安全性，将其确立为自动化系统的核心技术（Hernández等，2021; Liu and Wang和Wang，2021）。随着深度学习和计算机视觉的快速发展，姿势识别应用已超越机器人控制和监测，包括增强现实，体育分析和智能监视（Fan等，2022； Desmarais等，2021）。此外，人类姿势分析涵盖了外部传感技术，例如基于视觉的系统和内部传感技术，例如基于可穿戴传感器的方法。这两个范式具有互补的优势，并可以实现广泛的应用。
关于研究主题的人为因素和高级工业人类机器人互动中的认知人体工程学的社论
协作机器人技术是许多工业流程的非常有前途的技术，包括e.g。，制造业，物流，orconstruction.thisnewtechnologyarealsonolealsochanging of行业工人的环境。人类机器人相互作用（HRI）的研究对于增强操作员的工作条件和福祉以及生产绩效至关重要。在这方面，对认知人体工程学的特别重视的人为因素是实施安全，流利和有效的协作应用的基础。该研究主题在工业环境中以用户为中心和协作应用中的人为因素和认知人体工程学的研究进行了一系列贡献。在这里，我们从由协作机器人技术影响的三个关键领域的角度总结了这些研究：工人的安全，绩效和福祉。研究主题及时分析了工业HRI的不断变化的景观，因为我们站在一个新时代的工业自动化时代，这是由人类创造力和机器人效率的融合所定义的。除了反映该领域的最新研究外，还提供了有关协作机器人如何改变工业工作区的实用见解和前瞻性观点的贡献。在本研究主题中，每篇文章都涵盖了这种复杂关系的另一个方面，从将机器人纳入人类以人为中心的工作环境到设计和实施的复杂性的社会和心理影响。开发既有技术复杂又以人为本的解决方案需要一种整体方法，这对于理解HRI的复杂本质至关重要。
评估kinect，openpose和blazepose，用于下腰痛的人体运动分析物理康复数据集
分析人类运动是一个活跃的研究领域，具有各种应用。在这项工作中，我们使用机器人教练系统进行身体康复的背景下关注人类运动分析。计算机辅助评估的体育康复评估需要评估患者绩效，以完成基于用感官系统捕获的处理运动数据（例如RGB和RGB-D摄像机）完成规定的Reha-BiLitation练习。作为RGB图像的2D和3D人姿势估计取得了极大的改进，我们旨在使用从RGB-D摄像头（Microsoft Kinect）获得的运动数据和RGB视频（OpenPose和Blazepose算法）进行比较进行体育康复练习的评估。从位置（和方向）特征采用了高斯混合模型（GMM），其性能指标基于GMM的对数可能性值定义。评估是在临床患者的医学数据库上进行的，该数据库进行了较低的背痛康复运动，以前由机器人罂粟指导。
用眼睛绘画的机器人体系结构的性能评估
基于非遗迹技术和视觉反馈。Song等人给出了进一步的例子。[6]，他为任意表面设计了一种艺术笔绘图系统，并由Karimov等人设计。[7]，他实施了一个笛卡尔机器人，能够用类似人类的运动学创建全彩色图像。最新的艺术机器人示例包括[8]中显示的交互式绘画系统，[9]中介绍的喷枪机器人建筑，采用移动机器人作为艺术绘画的采用，如[10,11]中，以及[12]中描述的调色刀绘画技术的自动化。在大多数情况下，机器人系统与人类艺术家之间的相互作用仅限于软件和硬件参数的选择，并且绘画过程主要由算法和基于启动输入图像处理。在文献中只能找到由人类遥控控制的机器人绘画系统的示例。这些主要与机器人远程注射有关，例如在[13]中，基于功能 - 基于力的vision界面允许操作员制作远程机器人绘制。此外，在[14]中，基于脑部计算机界面和用于神经机构绘画的机器人结构开发了人机界面。系统测量用户的大脑活动，并将记录的大脑信号关联到操纵器的简化运动中。更多
外部人体心室中复极化替代品超出复极化的高级动力学独立于恢复特性
此预印本版的版权持有人于2023年8月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.08.16.23293853 doi：medrxiv preprint