在这项研究中,开发了用于踩踏过程中定量动态拟合的实时评估系统。该系统由LED标记,连接到计算机的数码相机和标记检测程序。LED标记附着在矢状面上的臀部,膝盖,踝关节和第五元。PlayStation3 Eye被选为本文中的主要数码相机具有许多使用运动捕获的优点,例如高FPS(每秒帧)约180fps,320×240分辨率和易于使用的低成本。制造商检测程序是通过将LabView2010与Vision Builder一起使用的。该程序由三个部分组成:图像采集和处理,标记检测和关节角度计算以及输出部分。数码相机的映像是在95FPS中获取的,并且设置了程序以实时测量较低的接头角度,以将用户作为图形提供,并允许将其保存为测试文件。通过使用Holmes方法在每个马鞍高度下在每个马鞍高度处进行三个鞍高度(膝盖角:25、35、45 O)和三个节奏(30、60、90 rpm)的踩踏板验证系统,这是一种测量下肢角度的方法,以确定鞍高的高度。结果显示,系统的平均误差和强相关性,分别是1.18±0.44 o,0.99±0.01 o。由于马鞍高度的变化,几乎没有错误,但节制发生了绝对错误。考虑到平均误差约为1°,它是用于定量动态拟合评估的合适系统。在未来的研究中,必须使用两个具有额叶和矢状平面的数码相机来减少误差。
嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号,因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO),这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性,该系统可以实时在线分析数据。在这里,我们介绍了一种神经形态系统,该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG,并展示了它如何可靠地检测 HFO,从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成,以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代,传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据,将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用,重点介绍了关键进展,例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性,包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向,例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用,这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状,本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导,以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
摘要 骑马是一种有效的肌肉疾病治疗方法。本研究的主要目标是开发一种物理治疗模拟器(概念验证),而不是真正的马,尽管采用了脑电图 (EEG) 放大器和惯性运动捕捉系统 (IMCS)。在实验中,专业和非专业骑手在骑马模拟器期间的身体运动和大脑行为受到监控。基于 IMCS,考虑了用于识别两组骑手骨盆区域活动变化的计算分析。EEG 系统用于调查从未使用过马模拟器的经验丰富的骑马者的大脑信号。为此,进行了以下实验,代表身体和大脑行为。结果得出结论,缺乏经验的骑马者在骑模拟器时往往会犯动作错误,这可能会导致外部臀部和背部区域不对称移位。脑电图研究表明,负责智力和注意力的额叶被激活。此外,负责运动和视觉的大脑颞叶和顶叶区域也显著激活。
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摘要开发用于实时监控和预测环境健康影响的创新工具对于有效的公共卫生干预措施和资源分配策略至关重要。尽管对此类通用工具的需求先前是由负责发出预期警报的公共卫生计划者和地区当局的回应,但尚未开发出一种全面,稳健和可扩展的实时系统,用于预测与温度有关的当地尺度中与温度相关的多余死亡。填补了这一空白,我们提出了一个灵活的操作框架,用于将公开可用的天气预报与特有基于小普查区域的温度变性风险功能耦合,后者是使用最先进的环境流行病学模型得出的。利用欧洲领先的气象中心的高分辨率温度数据预测,我们展示了一种实时应用,以预测2022年7月在英格兰和威尔士的热浪期间的过量死亡率。在不同的交货时间内由小地理区域的预期温度相关的多余死亡组成的输出可以自动化以在各种时空尺度上生成地图,从而促进预防措施和提前对公共卫生资源的分配。此处讨论的实际案例示例证明了预测(预期的)与热量相关的过量死亡的应用,但该框架也可以适应其他与天气相关的健康风险和不同的地理位置区域,但提供了有关气象暴露的数据,以及潜在的健康状况均可用于校准相关风险功能。拟议的框架迫切需要预测全球公共卫生系统的短期环境健康负担,尤其是在低收入和中等收入地区,在这种情况下,对减轻不良暴露的迅速反应和对极端温度的影响通常受到可用资源的限制。
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一,在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案,但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化,更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题,我们推出了第一个移动 AI 挑战赛,其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案,该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此,为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型,以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估,该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容,能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像,同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
在为期六周的课程中,每个星期六将参加一个60分钟的会议,学生将以高达4人的身份工作。在卡内基学习认证的老师的支持下,学生将审查和练习考试中涉及的概念,例如:代数的心脏解决问题,解决问题和数据分析,提前数学以及数学的其他主题,包括地球和三角学。
第 DI 部分证明我是:(1) 患者,且年满 18 岁;(2) 未成年患者的父母或法定监护人;或 (3) 患者的法定监护人。此外,我特此同意 Desert Life Pharmacy 的医疗保健提供者为我注射上述疫苗。我理解不可能预测接种疫苗可能产生的所有副作用或并发症。我了解上述疫苗的风险和益处,并且已收到、阅读/已向我解释了我选择接种的疫苗的疫苗信息声明。我还承认我有机会提出问题,并且这些问题得到了令我满意的答复。此外,我承认,接种疫苗后,管理医疗保健提供者建议我留在疫苗接种地点附近约 15 分钟,以便观察。我谨代表我自己、我的继承人和个人代表,在此免除 Desert Life Pharmacy 及其员工、代理人、继任者、部门、关联公司、子公司、管理人员、董事、承包商和雇员的任何和所有已知或未知的因接种上述疫苗而引起、与之相关或与接种上述疫苗有关的责任或索赔。我承认 (a) 我了解我所在州的免疫登记处(“登记处”)的目的/好处;(b) 如果我所在州允许,我可以向 Desert Life Pharmacy 提供一份经州批准的登记处披露退出表格,反对 Desert Life Pharmacy 向登记处披露我的免疫信息;以及 (c) 除非我授权 Desert Life Pharmacy (如适用) (i) 向我的医疗保健专业人员、Medicare、Medicaid 或其他第三方付款人披露我的医疗或其他信息,包括我的传染病(包括 HIV)、精神健康和药物/酒精滥用信息,以便进行护理或付款,(ii) 向我的保险公司提交上述要求的物品和服务的索赔,以及 (iii) 要求代表我向 Desert Life Pharmacy LLC. (如适用) 支付与上述要求的物品和服务相关的授权福利。我还同意对任何共同分摊金额(包括共付额、共同保险和免赔额)以及我的保险福利未涵盖的任何要求的物品和服务承担全部经济责任。我理解,任何我应承担经济责任的付款都应在服务时支付,或者 Desert Life Pharmacy 会在服务结束后收到此类发票后向我开具发票。
将进行测试以确定哪些传感器可以快速、准确且一致地检测高浓度的目标成分。现场和实验室测试将包括使用不同类型的预处理工艺批量测试多个废水样品,以及使用第三方实验室测试验证结果等元素。除了传感技术外,该团队还将寻求将该技术与当前基础设施相结合。为实现这一目标,该团队将与 NESDI 传感器接口和仪器监控 (SIIM) 图形用户界面 (GUI) 项目团队合作。SIIM GUI 技术提供了与常见工业控制系统 (ICS) 接口的框架,并将为该项目将开发的传感系统提供遥测、GUI 和数据网络。
