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脑健身运动对唐氏综合症儿童姿势稳定的影响
饮用水可以帮助儿童大脑保持警惕和思考，其中中枢神经系统的所有生化和生化活动都取决于良好的电导率。（Brain Gym，2014年）。 Cross Crawl，在三月的爬行中，孩子们用另一侧腿移动自己的手臂，重复了三分钟。 （Panse等，2018）。 （Brain Gym，2014年）。 （Panse等，2018）。呼吸练习，最初是通过鼻子扩展吸入的儿童清洁自己的肺，然后在羽毛状的float中散发出短的嘴唇。 全部进行的同时，托住儿童的手靠在自己的腹部上，直到三个吸入，也可以呼气，并沿着四盘握住（Brain Gym，2014年； Panse等，2018）。 懒八的八八杆，在同样的肩膀上伸直了参加的儿童胳膊，指向指向，然后以平稳的方式缓慢地追踪了大人物八分的形状，同时将视线集中在大拇指上（Brain Gym，2014年； Panse等，2018年； Panse等，2018）。Rocker锻炼身体既舒适又靠在舒适的脚上，然后靠在脚上靠在手臂上，善于交战，并在脚上弯腰，并在脚上弯腰，善于地努力，善于脚步，善于交战，并善于努力。运动，具有稳定的骨盆，以提高儿童的聚焦能力。 （Brain Gym，2014年）。 （Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。 （Panse等，2018）。（n。 （Panse等，2018）。 （N。E. M. Barakat等，2016）。（Brain Gym，2014年）。Cross Crawl，在三月的爬行中，孩子们用另一侧腿移动自己的手臂，重复了三分钟。（Panse等，2018）。（Brain Gym，2014年）。 （Panse等，2018）。呼吸练习，最初是通过鼻子扩展吸入的儿童清洁自己的肺，然后在羽毛状的float中散发出短的嘴唇。 全部进行的同时，托住儿童的手靠在自己的腹部上，直到三个吸入，也可以呼气，并沿着四盘握住（Brain Gym，2014年； Panse等，2018）。 懒八的八八杆，在同样的肩膀上伸直了参加的儿童胳膊，指向指向，然后以平稳的方式缓慢地追踪了大人物八分的形状，同时将视线集中在大拇指上（Brain Gym，2014年； Panse等，2018年； Panse等，2018）。Rocker锻炼身体既舒适又靠在舒适的脚上，然后靠在脚上靠在手臂上，善于交战，并在脚上弯腰，并在脚上弯腰，善于地努力，善于脚步，善于交战，并善于努力。运动，具有稳定的骨盆，以提高儿童的聚焦能力。 （Brain Gym，2014年）。 （Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。 （Panse等，2018）。（n。 （Panse等，2018）。 （N。E. M. Barakat等，2016）。（Brain Gym，2014年）。（Panse等，2018）。呼吸练习，最初是通过鼻子扩展吸入的儿童清洁自己的肺，然后在羽毛状的float中散发出短的嘴唇。全部进行的同时，托住儿童的手靠在自己的腹部上，直到三个吸入，也可以呼气，并沿着四盘握住（Brain Gym，2014年； Panse等，2018）。懒八的八八杆，在同样的肩膀上伸直了参加的儿童胳膊，指向指向，然后以平稳的方式缓慢地追踪了大人物八分的形状，同时将视线集中在大拇指上（Brain Gym，2014年； Panse等，2018年； Panse等，2018）。Rocker锻炼身体既舒适又靠在舒适的脚上，然后靠在脚上靠在手臂上，善于交战，并在脚上弯腰，并在脚上弯腰，善于地努力，善于脚步，善于交战，并善于努力。运动，具有稳定的骨盆，以提高儿童的聚焦能力。（Brain Gym，2014年）。 （Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。 （Panse等，2018）。（n。 （Panse等，2018）。 （N。E. M. Barakat等，2016）。（Brain Gym，2014年）。（Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。（Panse等，2018）。（n。（Panse等，2018）。（N。E. M. Barakat等，2016）。然后握住双手，通过手臂伸出手臂，向后伸出手臂，拇指向下伸出，然后朝下，然后朝向手掌和互锁的手指，然后用肘部向下移动到自己的胸口。E. M. Barakat等，2016）。calf泵，孩子站在墙壁上，然后向前倾斜，将自己的双手放在面对面的墙上，试图让自己的脚趾接触到地面，并在左腿上放着自己的体重，将左腿放在左腿上，同时将右手浸入右手，然后将右手带到地面上，并在舒适的范围内，在舒适的范围内，又一遍又一次地伸展了一个舒适的脚步。循环和呼吸运动形式。带孩子的重力滑翔机运动坐在椅子上，一边向前坐在椅子上，将腿伸到前面，向右越过左脚踝。深呼吸时，同时倾斜多达八个，向前倾斜，伸向脚，然后重复。（Malak等，2015）。
InstantsPlat：无界的稀疏视觉无姿势无姿势的高斯裂口在40秒内
虽然新颖的视图合成（NVS）在3D计算机视觉中取得了进步，但通常需要从密集的视点对摄像机内在和外部设备进行初始估计。这种预处理通常是通过结构 - 运动（SFM）管道来进行的，这是一种可以缓慢且不可靠的操作，尤其是在稀疏视图方案中，匹配的功能不足，无法进行准确的重建。In this work, we integrate the strengths of point-based representations (e.g., 3D Gaus- sian Splatting, 3D-GS) with end-to-end dense stereo mod- els (DUSt3R) to tackle the complex yet unresolved is- sues in NVS under unconstrained settings, which encom- passes pose-free and sparse view challenges.我们的框架工作，InstantsPlat，用3D-GS统一了密集的立体声先验，以构建稀疏场景的3D高斯大型场景 -
智能多模式内姿势估计框架，结合了生成对抗神经网络
摘要 - 基于医学互联网（IOMT）和环境技术的监视内姿势估计对许多应用具有重大影响，例如与睡眠相关的疾病，包括阻塞性睡眠呼吸暂停综合症，睡眠质量评估和压力溃疡的健康风险。在这项研究中，已经提出了使用深度学习框架提出的新的多模式内姿势估计。同时收集的多模式说谎姿势（SLP）数据集已用于对所提出的框架进行性能评估，其中使用了两种模式，包括长波红外（LWIR）和深度图像来训练拟议的模型。这项研究的主要分配是特征融合网络和生成模型的使用来生成与其他模态相似的RGB图像（LWIR/DEPTH）。包含生成模型有助于提高姿势估计算法的总体准确性。此外，可以将该方法推广到在各种覆盖厚度水平下在家庭和医院环境中恢复人类姿势的情况。将所提出的模型与其他基于融合的模型进行了比较，并显示了PCKH @ 0.5的97.8％的提高性能。此外，已经评估了不同覆盖条件的性能，在家庭和医院环境下，使用我们建议的模型进行了改进。
加强国防部的零信托姿势
Thunderdome旨在从经典的深度信息安全模型的孤立性质转化为从用户到端到端安全性的孤立性，并访问了端到端的安全性。该计划取代了DOD信息系统历来依赖于网络，防火墙，入侵检测和身份认同的一套松散整合的技术和服务的遗产套件。这些遗产技术共同提供了强大的网络可见性，但面临挑战，包括安全与网络技术之间的集成，绩效差，管理复杂性，跨数据集的可见性分离以及在伙伴网络之间进行故障排除难度。值得注意的是，随着战斗机要求的发展，国防部认为向零信托的转变被认为是必要的演变。
使用AgileSec™分析发现您的加密姿势。
隐藏的机器身份和密码学的清单有助于确定不良行为者可以利用的漏洞。AgileSec™Analytics提供加密专业知识，以查明关键系统中的严重漏洞，从而实现数据驱动的补救。评估您的加密姿势支持采用零信托体系结构，并为您为后量子时代做准备。
通过单目摄像头跟踪人体姿势，实现经济高效的机械臂远程操作
摘要。机器人远程操作是执行复杂任务的重要工具，这些任务需要超出最先进算法能力的灵活性。现有的远程操作方法通常对人类操作员来说不直观，或者需要特殊的传感器和设备，这使得它们在许多情况下成本低且不切实际。在本文中，我们提出了一种依赖单目相机图像的机械臂远程操作框架。所提出的框架首先使用轻量级神经网络来估计人类操作员的身体姿势并识别他们的手势。然后，一种高效的逆运动学算法找到所需的机械臂配置，实现模仿操作员手腕运动的末端执行器运动。我们的远程操作框架可以在普通笔记本电脑上使用网络摄像头和任何具有 ROS 接口的机械臂执行。我们在 Kinova Jaco 机械臂的实际实验中验证了它的性能，展示了在环境中抓取和移动物体的能力。
Pepperpose：带有伴侣机器人的全身姿势估计
许多著名的研究工作[40，53，70]强调了准确的全身姿势估计的重要性，尤其是在涉及多个身体部位的行动成为信息交换的基本渠道的情况下。这尤其是在运动员训练[50]，运动教练[42]和运动康复[11，61]等领域的应用。在这些情况下，从全身姿势中提取详细的运动学特征的能力对于这些交互式系统的有效操作至关重要。但是，在开放和现实世界中实施姿势捕获系统构成了巨大的挑战。这在很大程度上是由于目标运动在各个空间位置及其行动的多样性的不可预测性。此外，要考虑到幼稚用户的可接受性至关重要，尤其是当他们需要佩戴设备或留在特定区域以享受服务时。为了在用户舒适度和姿势估计精度之间达到平衡，我们寻求一种多功能，灵活和交互式的副驾驶，当他们在空旷的区域移动和行动时，可以积极了解用户的骨骼姿势。鉴于机器人技术的最新进展，采用视觉机器人为此目的成为有前途的解决方案。尽管如此，这在用视觉系统驱动机器人时构成了独特的挑战和问题。在这项探索性工作中，我们针对一个中心问题：如何使视觉机器人适应其位置和观点，以跨不同空间位置和动作类型进行最佳姿势估计？工作这对于基于视觉的系统至关重要，因为固定视角和用户的不同方向引起的遮挡可以显着降低准确性。解决这些问题时，本文介绍了Pepperpose，这是与类人生物机器人集成的以姿势估计为中心的机器人系统[6]。我们训练了机器人在移动目标时积极跟踪他们，并调整观点以改善姿势估计结果。因此，Pepperpose可以充当基本的动作感应平台，该平台消除了用户对戴其他设备或留在受限区域内的需求。我们在涉及30名参与者的现实世界中评估了该系统的性能。，我们通过利用从参与者的全身运动捕获诉讼中获得的同步高保真姿势来量化其姿势估计的精度，从而整合了惯性测量单元（IMUS），其轨道损失率以及向各种参与者行动中的最佳观察位置移动到最佳观察位置的速度。虽然这种机器人的当前成本可能无法承受，但我们强调了机器人姿势估计解决方案的潜力，该解决方案可能会提供更丰富的交互机会，对用户体验的影响很小。
瑜伽姿势检测与矫正系统
PK 技术园区，浦那，印度 摘要：为了研究和评估瑜伽姿势，这个最后一年的项目涵盖了瑜伽姿势检测系统的设计、开发和实施，该系统结合了计算机视觉和机器学习方法。通过给予练习者即时的反馈和指导，该方法旨在提高瑜伽练习的质量，并帮助练习者实现更好的姿势调整、形态和整体幸福感。该研究使用尖端的图像处理算法，从人们做瑜伽姿势的图片或视频中识别和提取重要的身体标志和信息。利用训练有素的机器学习模型，该系统可以准确识别和分类各种姿势，并提供有关姿势调整、平衡和良好姿势的实时反馈。从初学者到寻求指导以完善技能的经验丰富的练习者的专家都可以从提供的解决方案中受益。 关键词 – 自学习、机器学习、瑜伽姿势检测。
氟化的卡托普利类似物抑制金属β-乳糖酶，并促进NDM-1结合姿势的结构测定
对大多数临床使用的β -lactam抗生素的细菌耐药性是一种全球健康威胁，并且，依次将金属β-乳糖酶（MBL）抑制剂的发展驱动力。新MBLS的快速发展需要新的策略和抑制剂开发工具。在这项研究中，我们设计并开发了一系列三氟甲基化的Capteropril类似物作为酶抑制剂结合的结构研究的探针。新化合物的活性与针对新德里的非氟化抑制剂相当。最活跃的化合物是D-Captopril的衍生物，表现出0.3μM的IC 50值M。几种化合物表现出协同作用，恢复了MeropeNem的效果，并降低了NDM-1中的最小抑制浓度（MIC）值（MIC）值（MIC）（MIC）（最高64倍），vim-2（最高为8基）和IMPCHRI和8-FORSERIIA（至8-FORCHIA）（至8-FORCERIA）（至8-foldice），至8倍。NMR光谱和分子对接确定了NDM-1中的结合姿势，表明抑制剂的氟化类似物是MBL抑制剂复合物结构研究的有价值工具。