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多相睡眠：对人体的影响
摘要 本文旨在评估多相睡眠对生产力、认知技能和总体健康水平的影响。研究进行了 6 个月，在此期间我们在三种多相睡眠模式的框架内对自己进行了实验：Uberman、Everyman 和 Dymaxion。目标是找出多相睡眠是否可以在不影响身心健康的情况下提高效率。在讨论多相睡眠的好处时，经常会提到尼古拉·特斯拉、列奥纳多达芬奇、托马斯爱迪生等知名人物，但很少有文献支持这种现象在现代的影响。因此，本研究试图通过评估每种睡眠时间表对认知、情感和身体健康造成的负担来做到这一点，并使用了许多工具，例如智能手表、生产力应用程序和认知测试。
舱外活动和人体表面移动性 - ...
舱外活动和人类表面机动性技术 新的合作机会 编号：80JSC022EHP 目的：NASA 舱外活动（EVA）和人类表面机动性（HSM）计划（EHP）寻求与合作伙伴合作，推进与人类表面机动性相关的技术，以支持 NASA 的 Artemis 任务。EHP 的愿景是提供安全、可靠和有效的 EVA 和 HSM 能力，使宇航员能够在月球上和月球周围的航天器范围之外生存和工作。Artemis 任务将使用创新技术将人类返回月球表面，探索比以往更多的月球表面。我们将与商业和国际合作伙伴合作，建立第一个长期月球存在。然后，我们将利用在月球上和月球周围学到的知识来实现下一个巨大的飞跃：将第一批宇航员送上火星。 EHP 飞行项目包括探索舱外航天服 (xEVA 航天服) 和工具、月球地形车 (LTV) 和加压探测车 (PR)。有关更多信息，请参阅此处的 EHP 网站：舱外活动和人类表面机动性 - NASA。EHP 及其合作伙伴将合作开发月球表面能力，以降低风险并提高 Artemis 任务期间 EHP 飞行项目的生产力。重点将放在减轻月球表面系统风险的技术上，这些技术将为任务规划者提供更多选择，从而提高任务成功率。在追求这些类型的能力时，NASA 和潜在合作伙伴将开发新的和改进的技术，为多个行业的地面应用提供更多选择。附加信息：EHP 可能会定期在本公告的附录中发布，确定目前正在开发的特定技术，以进一步提供潜在的合作机会。附录 A - 月球尘埃水平传感器及其对表面的影响 (LDES) 中描述了一种正在开发的此类技术的示例。要访问此出口管制文件，请发送电子邮件至以下联系人。（文件可在 Sam.gov 上找到。） EHP 定期将与月球人类表面流动性相关的信息参考文件放在 EHP 技术库中，供业界查阅。访问技术库需要 Login.gov 访问权限。按照提示获取访问权限。一旦获得访问权限，与此公告相关的信息文件将位于“EHP 技术集成”文件夹中，您将在其中找到以下信息（技术库内容的重大更新也将在此处更新）：
人体信息-物质两极化及其
在最近的一系列文章中，人们表明，意识和有机体的本质可以从德拉加内斯库 (Draganescu) 对非生命和生命物质结构的哲学观点 (Draganescu, 1990) 开始理解，如今，这一观点已得到物理学论证的证实 (Gaiseanu, 2018a)，并通过信息科学和技术的信息概念进行描述和定义 (Gaiseanu, 2019a)。从观察我们在任何时刻做出的 YES/NO 决定决定了我们未来的生活轨迹 (Gaiseanu, 2016; 2017b; 2018b; 2019b) 开始，人们推断出，我们身体的信息系统由七个功能明确但相互关联的信息中心组成 (Gaiseanu, 2017b; 2019c)。与其他涉及大脑中的信息整合（Tononi，2008）或大脑活动作为处理器（Baars & Gage，2013）的信息模型不同，意识信息模型展示了人体信息系统的具体架构以及信息子系统的功能在意识中的体现方式（Gaiseanu，2017b），科学地证明了完全用信息描述意识的可能性，而不受内部或外部信息源或其性质的影响（Gaiseanu，2019c），发起并强化了适合意识信息科学方法的概念（Gaiseanu，2019a）。这主要是通过引入信息具身/非具身的概念来实现的，这些概念允许描述身心之间的内部联系，以及信息物质的概念，描述生命结构的基本特征（Gaiseanu，2016）。此外，通过引入物质信息场和意识信息创造场的概念，新信息由心灵创造，思想充当该场的信息运算符，也可以完成意识属性的全景，从而解释心灵的超能力特征，即对生物和非生物结构的心灵探索（Gaiseanu，2016；2017a；2017b；2020）。濒死体验（NDE）和相关现象已在医学临床研究中得到充分证实（Fracasso & Friedman，2011），也通过引入宇宙信息场的概念来描述，其具有双极引力（熵）/反引力（反熵）行为（Gaiseanu，2016；2017a）。对意识和生命理解的这些显著进步为进一步研究这一迷人领域打开了大门（Gaiseanu，2020）。
一种新的肌肉疲劳和恢复模型及其在人体模拟中的人体工程学应用
摘要：尽管制造业已经采用自动化技术来提高生产率和效率，但仍有大量的手工操作工作，特别是装配和维护工作。在这些工作中，由于超负荷和累积性身体疲劳，肌肉骨骼疾病（MSD）是主要的健康问题之一。结合传统的姿势分析技术，数字人体建模和仿真（DHM）技术已经得到开发和商业化，以评估潜在的身体暴露。然而，这些人体工程学分析工具主要基于姿势分析技术，到目前为止，商业软件中仍然没有可用的疲劳指数来轻松快速地评估身体疲劳。本文提出了一种新的肌肉疲劳和恢复模型，并对其进行了扩展，以评估手工操作工作中的关节疲劳程度。描述并分析了数字人体仿真技术的一个特殊应用案例。
Kyushu University IMI联合用途（研究会议（II））数学和材料DX ...Kyushu University IMI联合用途（研究会议（II））数学和材料DX ...
演讲者：Hatakeyama-Sato博士，Kan （Dep。材料科学与工程学，东京科学研究所）标题：利用基础模型将化学实验转换为数据空间材料科学与工程学，东京科学研究所）标题：利用基础模型将化学实验转换为数据空间
机器人人体检测的跨模态分析
摘要 — 感知和学习算法的进步已使机器人进行人体检测的解决方案越来越成熟，特别是在某些用例中，例如自动驾驶汽车的行人检测或消费者环境中的近距离人体检测。尽管取得了这些进展，但一个简单的问题：哪种传感器-算法组合最适合手头的人体检测任务？仍然很难回答。在本文中，我们通过对机器人技术中常用的传感器-算法组合进行系统的跨模态分析来解决这个问题。我们比较了最先进的人体检测器在具有挑战性的工业用例中对 2D 范围数据、3D 激光雷达和 RGB-D 数据及其选定组合的性能。我们进一步解决了工业目标领域数据稀缺的相关问题，并且最近对 3D 点云中人体检测的研究主要集中在自动驾驶场景上。为了将这些方法上的进步用于机器人应用，我们利用一种简单但有效的多传感器迁移学习策略，通过扩展强大的基于图像的 RGB-D 检测器，以弱 3D 边界框标签的形式为激光雷达检测器提供跨模态监督。我们的结果表明，在检测性能、泛化、帧速率和计算要求方面，不同方法之间存在很大差异。由于我们的用例包含代表广泛服务机器人应用的困难，我们相信这些结果为进一步研究指出了相关的开放挑战，并为从业者设计他们的机器人系统提供了宝贵的支持。
知识库 - 人工智能 – 人体检测与通知
- 请参阅 LTS Connect 快速指南，了解如何启用推送通知 - Youtube 视频推送通知：https://www.youtube.com/watch?v=d6KeExdo0z0 - 我们强烈建议暂时为每个摄像头启用声音警告，并进行演示 - 确保该功能按要求工作并相应地调整设置。这将使 - 当触发人/车辆检测时，NVR 发出蜂鸣声。完成后请确保关闭。
