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助听器使用者与人工智能之间的合作......
助听器增益和信号处理基于对普通用户在普通聆听环境中的假设，但当助听器用户在一般或特定方面与这些假设不同时，可能会出现问题。本文介绍了一种基于用户输入持续运行的人工智能 (AI) 机制，该机制可以通过使用一种称为贝叶斯优化的机器学习来缓解此类问题。本文介绍了基本的人工智能机制，并总结了在实验室和现场展示其效果的研究。使用这种人工智能的一个关键事实是，它会生成大量用户数据，这些数据可作为科学理解以及助听器和听力保健开发的输入。基于这些数据对用户聆听环境的分析显示了在听力困难的情况下活动和意图的分布。最后，本文展示了如何进一步基于人工智能的数据分析来推动发展。
如何引用：Curi，H。T.，Lima，J。，＆Ferretti，E。C.（2020）。与截瘫的手动轮椅使用者的推进效率有关的因素
简介：由于脊髓损伤（SCI）引起的截瘫患者执行手动轮椅（MWC）推进，以促进功能迁移率以进行日常活动。然而，由于MWC设置不足以及疼痛和上肢损伤（UL）引起的推进效率低下可能导致用户移动性降低。目的：通过综合审查的方法，试图识别和评估与SCI截瘫用户MWC中推进效率相关的因素。方法：我们在PubMed，Lilacs和Scielo中选择了索引研究，用于推进2008年至2018年间SCI用户的生物力学。结果：在综述中包括的10项研究中，两项研究被归类为III-2级，为第四级证据。与推进效率相关的因素被确定为：非义压力矩；恢复阶段UL的速度；手在发行期间的位置；靠背的大小；保持体重；日常活动和肩部内收益的水平；推进的强度； UL和SCI时间的方向。结论：关于UL的周期和推进模式，MWC设置，用户特征以及疼痛和伤害的证据被证明是与SCI瘫痪者MWC的推进效率有关的因素。
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