背景:当技术设计以满足最终用户的需求时,更有可能使用技术。为了补充预防糖尿病预防计划的大型更改的小步骤,智能手机应用程序是与过去的大型更改客户群合作开发的。可用性测试对于持续使用和采用移动健康应用程序至关重要,通过提供有关在适当调整和改进需要进行适当调整和改进以确保用户满意度的地方。目标:主持了一个有7个参与者的焦点小组来检查该应用程序的可用性并收集反馈以进行未来的迭代。方法:过去的大变化的过去小步骤参与了8个新任务的认知演练,并完成了系统可用性量表调查。参与者可以选择使用该应用程序3周,然后才能完成用户移动应用程序评分量表。结果:对认知演练的分析确定了26个可用性问题;每个人都使用启发式评估来描述可用性错误。最常见的编码错误包括不适当的进度反馈,以不合逻辑的顺序出现的信息,违反直觉的设计以及App Aesthetics的问题。报告了系统可用性量表的平均摘要得分为66.8%(SD 18.91),代表边际可接受性得分,并表明需要解决设计问题。报告了用户移动应用程序评级量表平均得分为3.59(SD 0.33),这意味着平均可接受性等级。涉及最终用户允许该应用程序根据客户的喜好进行量身定制,并增加了使用的可能性。结论:这些发现确定了该应用程序的必要改进,从次要美学问题到主要功能问题。此应用程序与大型更改计划组件和行为变化技术相吻合,可以改善未来客户的健康成果,并使他们能够自我监测其运动,饮食和目标。
本文提出了一种基于深度学习的可容纳性评估方法,构成了街头规模的智能手机点云和城市规模的3D行人网络(3DPN)。3DPN已被研究和映射以进行轮廓和智能城市应用。然而,由于省略的行人路径,未发现的楼梯和过度简化的高架人行道,文献中3DPN的城市水平尺度对于评估轮椅的可及性(即车轮)不完整;如果映射量表处于为轮椅使用者设计的微观级别,则可以更好地表示这些功能。在本文中,我们使用智能手机点云加强了城市规模的3DPN,这是一种有希望的数据源,用于补充细微的细节和由于厘米级别的准确性,鲜艳的色彩,高密度和人群源性质而导致的细颗粒细节和温度变化。三步方法重建行人路径,楼梯和坡度细节,并丰富城市规模的3DPN进行轮廓评估。PEDESTRIAN路径的实验结果表现出准确的3DPN中心线位置(miou = 88。81%),楼梯检测(miou = 86。39%)和轮子性评估(MAE = 0。09)。本文贡献了一种适合,准确和人群采购的轮子评估方法,该方法将无处不在的智能手机和3DPN架起高密度和丘陵的城市区域的3DPN。
简介:自由放养的白尾鹿(Odocoileus virginianus)是位于密歇根州东北部(美国)的牛结核病(BTB)的自我维持的水库,(美国)不断使该地区的牛业陷入困境。自由娱乐鹿的收获,诱饵禁令和农场的缓解措施减少了但没有消除鹿的BTB,也没有消除向牛的传播。鹿的明显患病率很低(1-2%),但恒定,疫苗接种可能是帮助解决该问题和值得研究的附加工具。结核分枝杆菌Calmette-guérin(BCG)疫苗是一种广泛使用的人类疫苗用于结核病,在家庭牲畜和野生动植物中也接受了很好的研究。它是主要的疫苗候选者,口服输送是将其交付给自由放养鹿的逻辑手段,尽管以前从未尝试过。
众议员 Carol Dalby,主席 众议员 Cindy Crawford 众议员 Ashley Hudson 众议员 Kendon Underwood,副主席 众议员 Nicole Clowney 众议员 Jeremiah Moore 众议员 Matthew J. Shepherd 众议员 Andrew Collins 众议员 Matt Brown 众议员 Jon S. Eubanks 众议员 Brian S. Evans 众议员 Steve Unger 众议员 Dwight Tosh 众议员 Tippi McCullough 众议员 R. Scott Richardson 众议员 Justin Gonzales 众议员 Joy Springer 众议员 Shad Pearce 众议员 Jimmy Gazaway 众议员 Howard M. Beaty, Jr.
1未来的健康技术,新加坡 - ETH中心,研究卓越和技术事业校园(创建),新加坡,新加坡,2看到Swee Hock公共卫生学院,新加坡国立大学,新加坡,新加坡,新加坡,新加坡大学,3 Neuroscience and Imparty Health,3 Neuroscience and Impartion Health瑞士圣加伦大学,圣加伦大学,管理,技术和经济学系5个数字健康干预中心,苏黎世,苏黎世,苏黎世,瑞士,瑞士6号运动与营养科学系,米尔肯学院公共卫生学院,乔治华盛顿大学,华盛顿特区,乔治华盛顿大学,乔治华盛顿特区,美国哥伦比亚特区7号新加坡,伦敦帝国帝国医学院,新加坡8初级保健和公共卫生系,新加坡,伦敦帝国健康学院,新加坡,新加坡10和精神病学系的精神健康研究所9研究院德国,13瑞士苏黎世大学卫生保健实施科学研究所,瑞士圣加伦大学医学院14
1:詹·哈特菲尔德(Jen Hatfield),“ 72%的美国高中老师说手机分散注意力是课堂上的主要问题,”皮尤研究中心,2024年6月12日。https://www.pewresearch.org/short-readss/short-reads/short-reads/2024/2024/2024/06/12/72-percent-percent-percent-us-us-school-school-school-shigh-school-shigh-school-shool-shool-shool-say--------手机 - distraction-is-a-major-problem in-the-classroom/2:引用,https://www.gjsentinel.com/news/western_colorado/western_colorado/ag-hosts-d51-d51-roundtable-moundtable-phone-phone-phone-new--new--new--new--new-------- Grants/Artix_C373A468-77A3-11EF-92E5-435D249CB9A6.HTML
摘要 - 灵巧的手工操纵是一种独特而有用的人类技能。这种能力需要许多感官和手动的协调,以遵守许多约束。这些约束变化,可以受对象特征或特定应用的影响。机器人平台实现可靠的手动操纵技能的关键要素之一是能够将这些约束整合到其运动世代中。这些约束可以通过经验或人类示范进行隐式建模,学习。我们提出了一种基于运动原始词典的方法,以学习和复制手持操纵技巧。尤其是在操纵过程中,我们专注于指尖运动,并定义了一个优化过程来构造运动原始图,以达到特定的指尖配置。这项工作的结果表明,所提出的方法可以产生与人类相干的操纵运动,并且即使没有明确的形式化也可以继承操纵约束。
