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使用深度学习神经网络进行手势识别...
图 3.1：手势识别图 ................................................................................................................ 45 图 3.2：ZTM 手套。 .......................................................................................................................... 46 图 3.3：带有多个传感器的 MIT Acceleglove。 ...................................................................................... 47 图 3.4：CyberGlove III .................................................................................................................... 48 图 3.5：CyberGlove II。 .................................................................................................................... 48 图 3.6：5DT 动作捕捉手套和传感器手套 Ultra。 左：当前版本，右：旧版本。[73][74]。 ............................................................................................................................. 49 图 3.7：X-IST 数据手套 ............................................................................................................. 50 图 3.8：P5 手套。 ........................................................................................................................... 50 图 3.9：典型的基于计算机视觉的手势识别方法 .......................................................................... 51 图 3.10：手势识别中使用的相机类型 .......................................................................................... 52 图 3.11：立体相机。 ...................................................................................................................... 52 图 3.12：深度感知相机 ...................................................................................................................... 53 图 3.13：热像仪 ...................................................................................................................... 53 图 3.14：基于控制器的手势 ............................................................................................................. 54 图 3.15：单相机。 ............................................................................................................................. 54 图 3.16：布鲁内尔大学 3DVJVANT 项目的全息 3D 相机原型...................................................... 55 图 3.17：3D 积分成像相机 PL：定焦镜头，MLA：微透镜阵列，RL：中继透镜。 ... 55 图 3.18：方形光圈 2 型相机与佳能 5.6k 传感器的集成。 ................................................ 56 图 5.1：不同的手势。 ...................................................................................................................... 70 图 5.2：系统实现的图解框架。 ............................................................................................. 71 图 5.3：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。 ............................................................................. 75 图 5.4：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。 ........................................................................... 76 图 5.5：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 79 图 5.6：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 80 图 5.7：研究中使用的手势。 ......................................................................................................... 84 图 5.8：实施框架。 ........................................................................................................... 84 图 5.9：使用 WT 的 10 种不同动作的 IMF。 ........................................................................... 87 图 5.10：使用 EMD 的 10 种不同动作的 IMF。 ........................................................................... 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 .............................................................................. 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 .............................................................................. 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 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UVC消毒技术：我们学到的网络研讨会工具包目录
•床拖，远程，垫子•IV杆，IV管，IV袋，尿管袋，尿管袋，呼吸机，呼吸机，监视器，私密窗帘，车轮上的工作站•上面的灯光，灯开关，灯开关，插座，插图，门把手，门把手，门把手房间中的手推车（尤其是在ICU环境中）•生命符号监控设备•水槽，洗手器，手套分配器，手套分配器•厕所 - 厕所 - 无盖，水软管或魔杖，用于清洁床盆，污染该区域•在房间水槽中排空患者的分泌物（刷牙，洗过层，洗净层，洗净层，）
产品名称CRC盐终结器发动机冲洗，清洁剂和腐蚀抑制剂
材料可能会在诱发的个体中产生皮肤敏化。卸下手套和其他防护设备时，必须注意避免所有可能的皮肤接触。污染的皮革物品，例如鞋子，皮带和手表，应被拆除并破坏。选择合适的手套不仅取决于材料，而且还取决于质量的进一步标记，这些质量因制造商而异。如果化学物质是几种物质的制备，则无法预先计算手套材料的电阻，因此必须在应用之前检查。必须从防护手套的制造商那里获得精确的物质时间中断，并且在做出最终选择时必须观察到。个人卫生是有效手护理的关键要素。
免疫 - 儿童和青少年卫生服务
轮状病毒疫苗是为了诱导对人轮状病毒胃炎及其并发症的免疫力。疫苗病毒在肠粘膜中复制，可以在疫苗接收者的粪便中脱落，尤其是在第一剂量之后。疫苗病毒脱落在rotarix中很常见，在疫苗接种后一周在粪便中检测到多达80％的1剂剂量受体，以及多达30％的第二剂量接受者。但是，即使在NICU环境中将疫苗给予过早的新生儿，也没有野生型轮状病毒感染的报道。标准预防措施（即应遵守处理脏尿和洗手时使用手套）。澳大利亚免疫手册中列出了轮状病毒疫苗的特定禁忌症和预防措施，包括：
免疫 - 儿童和青少年卫生服务
轮状病毒疫苗是为了诱导对人轮状病毒胃炎及其并发症的免疫力。疫苗病毒在肠粘膜中复制，可以在疫苗接收者的粪便中脱落，尤其是在第一剂量之后。疫苗病毒脱落在rotarix中很常见，在疫苗接种后一周在粪便中检测到多达80％的1剂剂量受体，以及多达30％的第二剂量接受者。但是，即使在NICU环境中将疫苗给予过早的新生儿，也没有野生型轮状病毒感染的报道。标准预防措施（即应遵守处理脏尿和洗手时使用手套）。澳大利亚免疫手册中列出了轮状病毒疫苗的特定禁忌症和预防措施，包括：
洞察/激发 – 研究与创造活动
Bonnie Collura 的“Together, Tacit”项目旨在为视力低下、盲人和视力正常的人提供包容性体验，通过创造性合作来交换隐性知识。一种工作流程使用触觉虚拟现实手套，该手套具有振动反馈系统，可模拟虚拟空间中的雕刻感。视障参与者的动作被转化为三维标记。然后，这些虚拟形状被 3D 打印成有形模型，而视力正常和视障团队成员则将其用作合作制造新形式的跳板。另一个工作流程探索如何通过纺织品和绘画来转化触觉。该项目是与宾夕法尼亚州立大学工程学院的教师和学生合作完成的。
将视觉原型与 BERT 嵌入对齐以进行少量...
少量学习 (FSL) 是从少量训练示例中学习识别以前未见过的图像类别的任务。这是一项具有挑战性的任务，因为可用的示例可能不足以明确确定哪些视觉特征最能体现所考虑类别的特征。为了缓解这个问题，我们提出了一种额外考虑图像类别名称的方法。虽然之前的工作已经探索过类名的使用，但我们的方法在两个关键方面有所不同。首先，虽然之前的工作旨在直接从词嵌入中预测视觉原型，但我们发现通过分别处理视觉和基于文本的原型可以获得更好的结果。其次，我们提出了一种使用 BERT 语言模型学习类名嵌入的简单策略，我们发现该策略大大优于之前工作中使用的 GloVe 向量。此外，我们提出了一种处理这些向量高维性的策略，该策略受到跨语言词嵌入对齐模型的启发。我们对 miniImageNet、CUB 和 tieredImageNet 进行了实验，结果表明我们的方法能够持续提高基于度量的 FSL 的最新水平。
瑞典：就业的数字技能，住宿和技术帮助：支持在开放劳动力市场中包含残疾人
NordensVälfärdscenter的一项研究提供了技术解决方案（AI，应用程序，外骨骼，扩展现实，触觉接口，触觉接口）和内部管理系统的新解决方案的示例 - 在机器人，智能手机，语言技术，语言技术（对文本的文本，文本），输入控制Controls 12。该研究还提到了瑞典就业机构在促进就业中促进和辅助技术的开发和使用方面的举措。该机构在市场上存在确定的差距的新发展和共同建立新的发展。最近开发的解决方案的示例包括针对低视力的人的可访问的收银系统，以及针对运动障碍者的机器人手套。AT程序还开发了使用现有技术的方法，例如，用视觉通信代替视觉通信的Web应用程序，以供卡车驱动程序在仓库中使用。
Eric 和 Amanda 的故事推动了一个研究团队
埃里克和阿曼达的故事激励着一个研究团队。福特海斯州立大学是关于人、激情和梦想的。我喜欢发现学生、教师和员工的独特故事。和我一样，每个人都有独特的理由来解释为什么我们的大学激励他们为他人的生活带来改变。埃里克·德诺特就是其中一个。埃里克是一位典型的、非凡的福特海斯州立大学教授。他不仅知道学生的名字，还知道他们的个人故事。和我们 FHSU 的大多数人一样，埃里克也有自己的故事，而这个故事的一部分就是推动他和他的学生正在共同开展的一个研究项目——设计一种语音激活的机械手套，帮助手部活动困难的人。他的故事：2015 年，他 31 岁的妻子阿曼达因椎动脉损伤而中风。中风造成的脑损伤抑制了她身体右侧四肢的信号传递，影响了她所有的精细运动。这一直是他开发辅助机械手套的主要动机，这种手套将有助于提高她的手部力量和灵活性，特别是针对她的开合和抓握功能。简而言之，需求和灵感促使 Eric 将他对教学的热情与他的愿景结合起来，为他的妻子和许多其他中风和脑血管意外患者创造解决方案，他们的四肢几乎无法移动。从学术角度来看，这个项目需要合作，将学生和教师聚集在一起，组成一个拥有工程设计、机器人、编程和艺术背景的研究团队。代表部门包括应用技术、艺术和设计以及信息学。雕塑副教授 Toby Flores 说：“我们的学生和教师正在合作利用铸造和锻造等传统技术以及最新的 3D 打印和 CNC 操作设备。”CNC 是“计算机数控”，一种可以实现机床自动化的软件。“对于我的雕塑学生来说，这扩展了在 FHSU 获得雕塑学位的意义，”Toby 说。 “我非常感谢有机会与学生和应用技术系的新朋友一起工作。”深度学习源于克服挑战。参与这项研究项目的学生和教师必须面对设计障碍，这些障碍是研究人员在尝试了解无法正常工作的手的机制时遇到的。FHSU 学生 Liberty Tegethoff 是牛顿大学的新生，她说：“我最喜欢这门课的部分是，虽然有很多困难和问题需要克服，但每个人的不同想法汇聚在一起，创造出了可能改变某人生活的东西。“舒适性和功能性是项目成功的关键——研究团队必须确保设备的每个小部件都经过精心布置，以最大限度地发挥这些功能。此外，该设备必须像手套一样易于佩戴，因为阿曼达必须能够只用非惯用手就戴上它。
