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World File Search System步行
研究论文是针对患者疲劳，平衡和步行的虚拟直流刺激与虚拟现实培训的结合
方法：目前的临床试验研究是对30个年龄在18-55岁的患者（包括21名女性和9名男性）进行的。将受试者的随机分配评估为TDCS组，VR组和联合TDCS-VR培训组之一。在TDCS组中，M1运动皮层在五个课程中被直流电流刺激，VR培训患者参加了VR计划进行了六次疗程。在组合干预中，参与者在每个VR会话之前都会交付TDC。疲劳严重程度量表（FSS），Berg平衡量表（BBS）和25英尺步行测试（T25-FW）分别评估疲劳，平衡和步行速度作为预测试前和后测试。使用协方差（ANCOVA）的统计分析来比较三组之间的结果。
illawarra悬崖步行轨道大师计划
广泛的研究和利益相关者咨询构成了该战略计划的基础。该信托与50个利益相关者合作，包括原住民，社区，政府，工业和学术界，以确定影响新南威尔士州的最重要的环境问题。提供了130个单独的问题，然后将其分析并完善为3个战略重点和12个机会。图1概述了从初始研究到优先级设置的开发过程。
确保物联网设备之间的医疗信息传输：基于量子步行，DNA编码和混乱的创新混合加密方案
由于广泛使用先进的通信技术和无线传感器网络，例如医疗互联网（IOMT），健康信息交换技术（HIET），医疗保健互联网事物（IOHT）和Health IOT（HIOT），医疗保健行业已经进行了转变。这些技术导致医疗数据（尤其是医学成像数据）在各种无线通信渠道上的传输增加。但是，通过不安全的互联网渠道（如互联网和通信网络）（如5G）传输高质量的彩色医学图像，带来了可能威胁患者数据隐私的重大安全风险。此外，此过程还可能负担通信通道的有限带宽，从而导致数据传输延迟。为了解决医疗保健数据中的安全问题，研究人员将大量关注放在医疗图像加密上，作为保护患者数据的一种手段。本文提出了一种彩色图像加密方案，该方案集成了多个加密技术，包括替代量子随机步行，受控的魔方立方体变换，以及椭圆曲线加密系统与山地密码（ECCHC）的集成。所提出的方案通过分层固定尺寸的平面来创建常规立方体，从而将各种明文图像划分。每个平面沿逆时针方向旋转，然后进行行，柱和面部交换，然后进行DNA编码。将用DNA编码的图像立方与混沌立方通过DNA结合在一起，并选择了几个随机DNA序列以进行DNA突变。进行DNA突变后，然后使用DNA解码编码的立方体。提出的方法具有通过使用无限大的立方体加密无限尺寸和数字的2D图像的理论能力。已通过各种实验模拟和网络攻击分析对所提出的图像加密方案进行了严格测试，这显示了所提出的加密方案的效率和可靠性。
Guihua Wang实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度lcnet.pdf-科学技术学院
摘要 - 优化人工神经网络的计算效率对于资源受限的平台（例如自主驾驶系统）至关重要。为了应对这一挑战，我们提出了一个轻巧的上下文感知网络（LCNET），该网络加速了语义细分，同时在本文中保持了推理速度和细分精度之间的有利权衡。提出的LCNET引入了部分通道转换（PCT）策略，以最大程度地减少基本单元的计算潜伏期和硬件要求。在PCT块中，三个分支的上下文聚合（TCA）模块扩展了功能接收场，从而捕获多尺度上下文信息。此外，双重注意引导的解码器（DD）恢复了空间细节并增强了像素预测的认可。在三个基准上进行的广泛实验证明了拟议的LCNET模型的有效性和效率。值得注意的是，一个较小的LCNET 3_7仅获得了73.8％MIOU，只有51万个参数，分别使用单个RTX 3090 GPU和Jetson Xavier NX，其令人印象深刻的推理速度约为142.5 fps和〜9 fps。更准确的LCNET 3_11版本可以在约117 fps的推理速度下以相同的分辨率达到75.8％MIOU，在城市景观上约为117 fps推理速度。可以在较小的图像分辨率下实现更快的推理速度。LCNET在移动应用程序方案 - iOS的计算效率和预测能力之间取得了巨大的平衡。代码可在https://github.com/lztjy/lcnet上找到。
使用脑电图信号和机器学习算法对不稳定和稳定的步行模式进行分类
摘要：分析脑电图（EEG）信号的不稳定步态模式对于开发实时脑部计算机界面（BCI）系统至关重要，以防止跌倒和相关的伤害。本研究研究了分类算法利用EEG信号检测步行不稳定的可行性。使用64通道的大脑视觉脑电图系统从13位健康成年人中获取脑电图信号。参与者对四个不同稳定和不稳定的条件进行了步行试验：（i）正常步行，（ii）正常步行，内侧 - 外侧扰动（MLP），（iii）正常行走双重任务（stroop），（iv）正常步行，正常步行与质量视觉反馈中心。使用小波能量和EEG信号的熵提取数字生物标志物。算法，例如Chrononet，SVM，随机森林，梯度增强和复发性神经网络（LSTM），可以以67％至82％的精度分类。分类结果表明，使用基于EEG的数字生物标志物可以准确地对不同的步态模式（从稳定到不稳定）进行分类。本研究使用具有潜在应用的EEG数据集开发了各种基于机器的分类模型，该模型在检测不稳定的步态神经信号方面，并通过防止跌倒和伤害进行干预。
在2024年7月4日面试中步行
•根据附件1中给出的格式，应提交Bio-Data，并提交10，第12期，第12章，毕业生，毕业后和其他所需证书。贴上了Bio-Data中最新的护照尺寸照片。生物数据应包含从第10个标准到获得最大资格的学历，并获得了％分数，区分/奖牌（如果有）。这是计算学术分数所必需的。如果候选人不填写分数和相关证明的证书，则不会授予学术分数。
脚踝手镯激光的可行性和初步功效：一种新的便携式设备，可改善帕金森氏症患者步行，随机交叉控制试验试验
多次坠落，相关伤害和生活质量差。药理和手术干预措施并不总是提供令人满意的结果[3-5]。外部提示已被用作一种非药理干预措施，以减轻雾和改善步态参数[6-8]。视觉提示在改善空间参数方面可能比听觉提示具有更多的优势[9]。固定的视觉提示，例如在地板上贴上一条线路，显示出良好的直接结果。但是，此方法限制了步行到找到固定线的位置。当前，移动视觉提示主要采用开环提示（恒定刺激）[10]系统的形式，例如与步态辅助工具（例如沃克或拐杖）合并的激光灯。几项研究报告了有关减少雾和改善步态参数的直接影响的有利结果。但是，某些结果是模棱两可的[11]，一些研究并未证明预后的改善[12]。此外，步态速度作为移动能力的预测因素[13]并不总是通过这种方法[14]改进，甚至可以使用设备[15]减慢。这可能是因为开环系统使用手动控制来投射激光光，并需要注意在脚前恒定距离的线索投射提示。这个双重任务过程可能很难进行某些患者的表现，尤其是对于患有某些注意力或认知障碍的患者。由于认知障碍通常与帕金森氏症中的雾有关，因此这可能是导致负面结果的因素之一[16，17]。视觉提示设备的长期影响尚不清楚。此外，帕金森主义冻结患者在序列学习过程中的缺陷[18]比非冻结者及其在双重任务条件下的恶化。一些研究表明，这些设备无法提供随身携带或保留效应[15]，从而导致雾患者的提示依赖性。这可能是由于使用设备时的认知超负荷，这可能会分散注意力的注意力[8，16]，从而减少了电机重新学习过程的神经储备[17]。
耗散量子 - 步行动力学中光谱几何形状的自动加速度
物理系统的动态行为通常源自其光谱特性。在开放系统中，有效的非炎症描述可以在复杂平面中获得丰富的光谱结构，因此伴随的动态非常丰富，而基本连接的识别和构成很具有挑战性。在这里，我们实验证明了局部激发的瞬时自我加速与使用有损耗的光子量子步道的非热谱拓扑之间的对应关系。首先将重点放在一维量子步行上，我们表明，测得的波函数的短时加速度与特征光谱所包围的区域成正比。然后，我们在二维量子步行中揭示了类似的对应关系，其中自动加速与复杂参数空间中特征光谱包含的体积成正比。在两个维度中，瞬态自动加速度越过长期行为，在漂移速度下以恒定流动为主。我们的结果揭示了频谱拓扑与瞬态动力学之间的通用对应关系，并为非光谱几何形状源自光谱系统的现象提供了敏感的探针。
Guihua Wang 实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度 lcnet.pdf-科学技术学院
摘要 - 在机器人运动过程中以不同速度识别基础表面对于安全有效的机器人导航很重要。这项工作旨在通过在每脚下方固定的力传感器来识别多个室内表面，同时以不同的速度导航，从而增强了双子机器人的感知能力。通过将实时多对象支持向量机（SVM）与有效的时域功能相结合，提出了一种机器人的准确但成本较固的表面标识系统。在这种情况下，研究了四个有希望的手工制作的时域特征，其中均方根（RMS）功能被证明超过了其他三个功能。可以通过分别以两个不同的步行速度应用RMS来实现十倍SVM交叉验证中95.99％和98.16％的平均平均精度（地图）。具有较高的计算效率可以实现高分类精度，因此可以在诸如Arduino或Jetson Nano之类的低成本平台上进行系统部署，这使我们的方法适合在各种步行速度之间进行广泛应用。