XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System指尖
AI虚拟鼠标和键盘。
建议的模型最终放弃了电子设备。鼠标和键盘的功能将由人手完成。该系统需要输入物联网设备、网络摄像头。该模型建议检测人手并跟踪其手势。手势包括指向手指、触摸指尖，从而实现鼠标和键盘的各种功能。进一步检测手势，功能将完成，例如打开记事本应用程序、在记事本应用程序上打字。相机的输出将显示在系统的屏幕上，以便用户可以进一步校准它。NumPy 和鼠标是用于创建此系统的 Python 要求 - 在项目第一阶段，实施和探索是在虚拟鼠标上进行的，在项目第二阶段，是在虚拟键盘上进行的。还包括一些小型项目，例如跟踪手掌并显示帧速率的手部跟踪、计数手指并使用手部跟踪模块作为基础的手指计数。后来，还实现了通过提取某些手部特征来控制音量的手势音量控制。这些项目旨在提高生产力。我们使用 Open-CV、Media-Pipe 和 Python 等技术。Media-Pipe 由 Google 开发。它非常高效，有助于为 AI 项目提供快速解决方案。
神经接口对感觉运动 1 恢复的功效......
图 2 。皮质电极的手术植入。（A）进行清醒刺激映射以确定植入位置。在刺激期间导致言语停止的区域（深蓝色）后方确定了额下回 (IFG) 的非言语区域（深蓝色条纹）。通过刺激期间各个手指上感知到的感觉报告（红色、橙色、浅蓝色、紫色）来定位初级体感皮质的手部区域。选定的植入阵列位置以黑色方块表示。（B）大脑中植入电极的位置，叠加在术前结构 MRI 上。S1 阵列针对（A）中的食指和无名指尖位置。M1 阵列直接放置在中央沟上，针对手部和手臂区域。 IFG 阵列瞄准 44 区边界和腹侧运动前区 (PMv) 皮质，145 而 AIP 阵列瞄准顶叶和中央后沟的内侧交界处。C) 阵列基座 146 位置的 CT 图像以及与植入阵列相关的电缆。(D) 术后愈合的阵列基座出口部位的图像，带 147 和不带盖帽（系统不使用时就位）。148
基于 D-H 的维护可访问性评估方法...
在虚拟维修中，应用最为广泛的可达性评价方法是利用虚拟人可达包络面来判断评价可达性，但该方法只能给出可达与不可达两种评价结果，包络面的构建缺乏足够的数据和理论支撑，评价的精度和准确性有待提高。本文提出了一种参数化的可达性评价方法及可达性包络面构建方法。首先，为了客观地描述人体运动，从人体腰部到指尖建立6关节5连杆的D-H（Denavit-Hartenberg）连杆模型，并根据人机工程学确定与可达性相关的10个自由度及角度范围。然后，引入舒适度对可达性评价进行细化，并依据RULA（快速上肢评估）构建了基于舒适度的多级可达性评价体系。为了便于该方法在虚拟环境中的应用，提出了一种可达性包络面构建方法。首先，基于D-H模型，通过蒙特卡洛模拟生成可达点，其次，由最外层随机可达点组成可达包络面，最后在虚拟环境中与DELMIA提供的可达包络面进行对比实验
使用脑电图进行脑机接口手假肢感觉运动控制的运动预测
摘要 在本研究中，我们介绍了一种市售肌电假肢（Myobock ©，奥托博克）的改进版本，旨在为该设备提供基于脑机接口 BMI 的感觉运动控制。新系统使用用户的脑电图 (EEG) 信号以及手镯产生的振动作为输入，手镯包含振动马达，其频率与安装在假指尖的力敏电阻 (FSR) 测量的力成正比。在对七名健全人和四名截肢受试者进行实验期间，三种不同特征提取方法 (CSP、WD、GSO) 的四种组合已用于构建由两种具有不同电极数量的不同记录系统收集的 EEG 信号的特征向量。然后测试了三种机器学习算法（人工神经网络、具有线性和径向基函数核的支持向量机）的分类/预测性能。报告的结果为使用无线 BMI 来控制肌电假肢的主要运动类型提供了概念证明，即使用电极较少的 EEG 系统而不是研究级系统。
GDF11 和 GDF8 之间不同的氨基酸功能替代会影响骨骼发育和骨骼肌
生长分化因子 11 (GDF11) 和 GDF8 (MSTN) 是密切相关的 TGF- β 家族蛋白，它们与几乎相同的信号受体和拮抗剂相互作用。然而，GDF11 在体外和体内似乎比 GDF8 更有效地激活 SMAD2/3。配体具有不同的结构特性，将独特的 GDF11 氨基酸替换到 GDF8 中可增强所得嵌合 GDF8 的活性。我们通过基因改造 GDF11 和 GDF8 的成熟信号结构域，研究了它们在体内可能不同的内源性活性。将 GDF8 完全重新编码为 GDF11 会产生缺乏 GDF8 的小鼠，其 GDF11 水平比正常水平高出约 50 倍，肌肉质量略有下降，但对健康或生存没有明显的负面影响。将 GDF11 指尖区域的两个特定氨基酸替换为相应的 GDF8 残基，可导致产前轴向骨骼转变，与 Gdf11 缺陷小鼠一致，且骨骼或心肌发育或体内平衡没有明显紊乱。这些实验揭示了体内 GDF11 和 GDF8 成熟结构域之间的独特特征，并确定了早期骨骼发育对 GDF11 的特定要求。
（高级研究趋势国际趋势ICTAR 2024，2024年11月22日至23日，2024年）ATIF/参考：Kabaoğlu，M。E。和Uçar，M。H。B.（2024
（高级研究ICTAR 2024年2届国际趋势会议，2024年11月22日，2024年）ATIF/参考：Kabaoğlu，M。E.＆Uçar，M。H. B.（2024）。使用人工神经网络以IOMT驱动的非侵入性葡萄糖测量。 国际高级自然科学与工程研究杂志，8（10），340-348。 摘要 - 1型糖尿病患者（糖尿病）必须经常监测其血糖水平以控制其病情。 由于传统的血糖测试引起的困难和不适，此过程变得具有挑战性。 为了使此过程更加方便，更少的时间消费，这项研究提出了一种基于医学事物Internet（IOMT）的非侵入性葡萄糖监测系统，该系统提供了一种更具用户友好和无痛的替代方案。 提出的系统使用连接到ESP32微控制器的光传感器从用户的指尖收集光强度数据。 此数据使用FastApi将其通过人工神经网络（ANN）处理到远程服务器。 通过分析光吸收和葡萄糖浓度之间的关系，ANN模型估计了葡萄糖水平，从而消除了对浸润性血液测试的需求。 这种方法为传统方法提供了开创性的替代方案。 初始结果证明了系统的实时葡萄糖监测能力，尽管观察到诸如对外部因素（例如手指压力）的敏感性。使用人工神经网络以IOMT驱动的非侵入性葡萄糖测量。国际高级自然科学与工程研究杂志，8（10），340-348。摘要 - 1型糖尿病患者（糖尿病）必须经常监测其血糖水平以控制其病情。由于传统的血糖测试引起的困难和不适，此过程变得具有挑战性。为了使此过程更加方便，更少的时间消费，这项研究提出了一种基于医学事物Internet（IOMT）的非侵入性葡萄糖监测系统，该系统提供了一种更具用户友好和无痛的替代方案。提出的系统使用连接到ESP32微控制器的光传感器从用户的指尖收集光强度数据。此数据使用FastApi将其通过人工神经网络（ANN）处理到远程服务器。通过分析光吸收和葡萄糖浓度之间的关系，ANN模型估计了葡萄糖水平，从而消除了对浸润性血液测试的需求。这种方法为传统方法提供了开创性的替代方案。初始结果证明了系统的实时葡萄糖监测能力，尽管观察到诸如对外部因素（例如手指压力）的敏感性。这些发现证明了通过实现更连续，舒适和有效的葡萄糖监测来整合物联网技术和机器学习以改善糖尿病护理的潜力。这项研究中提出的系统是开发用于糖尿病管理的可及以患者的工具的一步。
虚拟和增强现实的皮肤综合接口（Adv。Funct。Mater。39/2021）
触觉技术涉及使用电气或机械手段来刺激皮肤中的传入神经或机械感受器，作为产生物理触摸感觉的基础，这些感觉可以在定性地扩大虚拟或增强现实体验，而不是仅由视觉和听觉提示支持的经验。在该领域的一个新兴方向涉及平台的开发，这些平台不仅在指尖，而且对人体的任何和所有区域都为皮肤提供时空模式，并使用对用户造成可忽略的物理负担的薄，皮肤般的技术。本综述强调了这种类型的皮肤接口的生物学基础，以及在这个雄心勃勃的目标的背景下，触觉的最新进展，包括电动性和颤振效果设备，这些设备支持具有皮肤融合界面的潜在形式的触摸感感知。内容包括讨论将这些刺激器集成到可编程阵列中的方案，重点是可扩展的材料和设计，这些材料和设计有可能支持皮肤大面积的软接口。总结部分总结了该领域成功研究工作的潜在后果，以及材料科学和工程学中的重要多学科挑战和相关的研究机会。
您的宝宝的发育：31-33周妊娠
身体的宝宝很可能会表现出突然的，腿和手臂的大而生涩的向外运动。因为他们能够控制这些，他们将能够将四肢塞进。眉毛和睫毛发达了。手指指甲一直到指尖的末端。头发覆盖称为Lanugo正在慢慢消失。“掌握”反射是显而易见的，并且能够轻轻握住手指。消化系统能够忍受全牛奶饲料，尽管母乳比配方奶更容易容忍。然而，服用口服饲料所需的“吮吸，吞咽和呼吸”机制可能有些困难，这就是为什么他们可能会通过鼻砂剂喂养管将大部分饲料饲养。定位虽然在他们的婴儿床上非常重要。他们的四肢没有活跃的肌肉张力，无法卷曲并躺在胎儿位置。边界和定位辅助工具非常重要，以支持您的宝宝保持良好的位置并支持他们的持续发展，而在孵化器或婴儿床中有定居。知识分子大脑的增长迅速；大脑的前部经历了主要的生长突变。他们可能能够专注于相当接近范围的图片或面部。他们响应他们被触摸的方式。可以将照片或黑白图片放入宝宝的孵化器/婴儿床中，以供它们重点关注。
短文——开发用于中风患者康复的机械手矫形器
摘要 — 本研究开发了一种机器人矫形器，能够检测佩戴者移动手指的意图，然后增强其肌肉力量。目的是生产一种可用于中风后手部康复的装置。矫形器的设计基于现有设计，使用 BLENDER 2.78 版进行了修改，并用 ABS 塑料打印。执行器安装在矫形器的后端，以提供驱动，使手指进行全范围的屈伸运动。力传感器嵌入在矫形器的指尖，以检测微小的手指运动。对于中风幸存者无法进行小指运动的严重病例，该研究采用脑机接口来检测移动意图。机器人矫形器在检测松开和握紧活动以及响应驱动矫形器手指方面的准确率分别达到 64.1% 和 62%。结果表明，这里提出的设计有助于提供有效的手部康复。研究得出结论，结合 BCI 系统的设计能够在临床环境中进行手部康复，因为它在检测患者移动意图和做出响应方面具有一定程度的准确性。这种设计成本低，因此将减轻资源匮乏国家的中风幸存者的经济负担。
使用手势控制窗口
ⅰ。简介该项目使用计算机视觉来实现手势识别和指尖检测，引入AI驱动的虚拟鼠标系统，从而实现直观的计算机交互。在良性和无线技术普遍存在的景观中，该系统提供了一种简化的计算方法。手势识别系统已成为一种杰出的技术，取代了传统的机械通信方法。本文根据技术，类型，应用，产品，用法和地理位置等各种因素来描述域市场的细分。手势识别系统的扩散涵盖了各种应用程序，包括虚拟控制器，虚拟小鼠，智能电视，沉浸式游戏技术，辅助机器人技术和手语识别。值得注意的是，尽管存在大量解决方案，但只有少数人直接利用网络摄像头来识别手势。大多数人依赖于Arduino和基于传感器的方法。然而，挑战仍然存在，尤其是在背景环境中包含类似人皮肤的组成部分的情况下，可能导致动作的误解。另外，确保手保持在允许范围内的构成重大约束。本文提供了手势识别系统的全面概述，强调了进步，应用程序和相关挑战，从而为该领域的未来研究和发展努力提供了见解。