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Munid Alanazi
人类活动识别（HAR）在各种应用中起着至关重要的作用，包括医疗保健，健身跟踪，安全性和智能环境，通过基于传感器和视觉数据对人类行为进行自动分类。本文提交了对HAR利用机器学习，基于传感器的数据和融合方法的全面探索。har涉及通过分析来自加速度计和陀螺仪等传感器的数据来对人类活动进行分类。计算技术和传感器可用性的最新进展已推动了该领域的重大进展，从而使这些传感器集成到智能手机和其他设备中。第一项研究概述了HAR的基本方面，并回顾了现有文献，强调了机器学习应用在医疗保健，田径和个人使用中的重要性。在第二项研究中，重点转移到处理HAR系统的大规模，可变和嘈杂的传感器数据方面的挑战。该研究将机器学习算法应用于KU-HAR数据集，揭示了LightGBM分类器在关键性能指标（例如准确性，精度，回忆和F1得分）中的表现优于其他人。这项研究强调了为改进的HAR系统优化机器学习技术的持续相关性。这项研究突出了未来研究的潜力，以探索更先进的融合技术，以充分利用HAR的不同数据方式。第三项研究的重点是通过采用数据融合技术来克服HAR研究中的共同挑战，例如改变智能手机模型和传感器配置。实验是使用流行的机器学习分类器在KU-HAR和UCI HAR数据集上进行的，包括决策树，随机森林，梯度增强和XGBoost。Xgboost实现了96.83 \％的最高精度，并通过决策水平的融合方法证明了其在对基本人类活动进行分类方面的有效性，从而进一步改善了结果。第四个研究通过将可穿戴传感器数据与视觉数据相结合，深入研究了HAR的多模式融合技术。该研究研究了晚期融合方法在整合传感器和视觉方式方面的性能。传记素描生于沙特阿拉伯利雅得，国王沙特·本·阿卜杜勒齐兹卫生科学大学（KSAU-HS），沙特阿拉伯，2016年，沙特阿拉伯，沙特阿拉伯，
基因研究揭示影响人类大脑进化的变化
许多 HAR 基因靶标在发育中的人类大脑中活跃，与神经元形成和维持神经元间通信等过程有关。有些还与自闭症和精神分裂症等疾病有关，这凸显了 HAR 在塑造正常大脑功能以及神经系统疾病方面的潜在作用。
CNN，RNN和变形金刚
人类行动识别（HAR）涵盖了监视各个领域的人类活动的任务，包括但不限于医学，教育，娱乐，视觉监视，视频检索以及对异常活动的识别。在过去十年中，HAR领域通过利用卷积神经网络（CNN）和经常性的神经网络（RNN）来有效提取和理解复杂的信息，从而增强了HAR系统的整体性能，从而取得了实质性的进展。最近，计算机视觉的领域见证了视觉变压器（VIT）的启示作为有效的解决方案。超出图像分析的范围，已验证了变压器体系结构的功效，从而将其适用性扩展到了不同的视频相关任务上。值得注意的是，在这一景观中，研究界表现出对HAR的浓厚兴趣，承认其多种效用并在各个领域中广泛采用。本文旨在提出一项涵盖CNN的涵盖调查，鉴于它们在HAR领域的重要性，RNNS对VIT的发展。通过对现有文献进行彻底研究并探索新兴趋势，本研究对该领域的累积知识进行了批判性分析和综合。此外，它还研究了正在进行的开发混合方法的努力。遵循此方向，本文提出了一种新型的混合模型，该模型旨在整合CNN和VIT的固有优势。
使用机器学习方法和 LIME 的可解释 EEG 人类活动识别模型
摘要：脑电图 (EEG) 是一种非侵入性方法，通过监测认知和运动任务期间的神经反应来辨别人类行为。机器学习 (ML) 是一种很有前途的人类活动识别 (HAR) 工具，可解释人工智能 (XAI) 可以阐明 EEG 特征在基于 ML 的 HAR 模型中的作用。本研究的主要目的是调查基于 EEG 的 ML 模型对日常活动（例如休息、运动和认知任务）进行分类的可行性，并通过 XAI 技术对模型进行临床解释，以阐明对不同 HAR 状态贡献最大的 EEG 特征。该研究涉及对 75 名健康个体的检查，这些个体之前没有神经系统疾病的诊断。在静息状态、两种运动控制状态（行走和工作任务）和认知状态（阅读任务）期间获得了 EEG 记录。电极被放置在大脑的特定区域，包括额叶、中央叶、颞叶和枕叶（Fz、C1、C2、T7、T8、Oz）。使用 EEG 数据训练了几种 ML 模型以进行活动识别，并采用 LIME（局部可解释模型不可知解释）对 HAR 模型中最具影响力的 EEG 频谱特征进行临床解释。HAR 模型的分类结果，尤其是随机森林和梯度提升模型，在区分所分析的人类活动方面表现出色。ML 模型在人类活动识别方面表现出与 EEG 频谱带的一致性，这一发现得到了 XAI 解释的支持。总之，将可解释人工智能（XAI）纳入人类活动识别（HAR）研究可能会改善患者康复、运动意象、医疗保健元宇宙和临床虚拟现实设置的活动监测。
治疗容易，中等或严重的脑损伤跨专业知识支持涉及需要康复素的成年人的治疗
治疗容易，中等或重度脑损伤跨专业知识支持与获得脑损伤后需要康复医疗干预的成年人的治疗有关。用于描述诊断与看到对光/中/严重脑损伤的知识支持有关的诊断。以下治疗文件包含国家卫生委员会和福利委员会的中风准则2020。这些指南也可以用于其他诊断，这些诊断会导致需要康复的脑损伤。根据ICF的结构描述了治疗方法，功能和健康的国际分类。从跨专业的整体角度描述了治疗方法。本文件补充了文件：治疗 - 护理
PSV圆形33 of 2024.pdf
https://www.thensg.gov.za/training-course/sms-pre-entry-programme/。有关该课程的更多信息，请访问NSG网站：www.thensg.gov.za。修正案：就业和劳动部：请注意，该部门的以下广告帖子在此撤回：助理董事：Coida Ref No：HR 4/4/08/01 for Mafikeng for Mafikeng for Mafikeng劳工中心，索赔劳工评估师：参考号：HR 4/4/4/4/08/08/08/08 for Rustenburg Sopercial Conters Office Conters no soper inter Sope no seprincial Encord Office no seprincial Encordor（HAR）（HAR SEPER）（HAR SEPER）（HAR SEPER）（HAR）（x2） 4/4/4/01/05劳工中心兰德堡（Randburg）驻扎在豪登省办公室下的三角洲比勒陀利亚（Delta Building Pretineia）和高级管理员书记员的广告（x2帖子）：索赔（x2帖子）：索赔处理器：参考编号：HR 4/4/4/7/18，在MpumaMalanga的MpumaMalanga Isdrawn ins Postnawn Isdrawn ins Postnecrand ins Packant ins Postrawn Isdrawn ins Postrawn Isdrawn Isdrawn ins ways Drossdrawn。这些帖子在2024年第30号PSVC上做广告，截止日期为2023年9月6日。不便之处。询问：Mo Maluleke先生电话：（018）387 8100（西北省办公室），v Mabudusha博士，电话号码：（012）1933年319 1933年（高登省省办公室）和JP Thwala女士电话：
基准为人类活动识别的经典，深层和生成模型
人类活动识别（HAR）在使用配备传感器的设备和大型数据集的日益增长的情况下变得非常重要。本文使用HAR的五个关键基准数据集（UCI-HAR，UCI-HAR，PAMAP2，WISDM，WISDM和Berkeley Mhad）评估了三类模型的性能：经典的机器学习，深度学习体系结构和受限制的Boltzmann机器（RBMS）。我们使用诸如准确性，精度，回忆和F1评分等群集以进行全面比较，评估了各种模型，包括决策树，随机森林，卷积神经网络（CNN）和深信仰网络（DBN）。结果表明，CNN模型在所有数据集中都提供了卓越的表现，尤其是在伯克利MHAD上。像随机森林这样的经典模型在较小的数据集上做得很好，但是面对具有较大，更复杂数据的Challenges。基于RBM的模型还显示出显着的潜力，尤其是对于特征学习。本文提供了详细的比较，以帮助研究人员选择最合适的HAR任务模型。
