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推荐引用 推荐引用 Zaylaa, Amira J. Dr.; Haidar, Imane; Doughan, Ziad; Moumnieh, Mohammad; Mrad, Hamza; 和 Haidar, Ali M. (2024) “为肢体缺失而设计：基于人工智能的仿生假肢从模拟到现实的转变，”BAU 杂志 - 科学与技术：第 6 卷：Iss. 1，第 2 篇文章。DOI：https://doi.org/10.54729/2959-331X.1150
摘要 摘要 人类肢体或器官的丧失仍然是一个挑战，尤其是在人们不断依赖触摸屏和任务的世界中。因此，患者几乎无法承受和应对因这种丧失而遇到的越来越多的限制。现代手段和技术，如先进的人工部件，减少了对残疾或失去肢体或器官的患者的限制。例如，手部假肢为改善人体肢体的功能能力提供了强有力的工具，从而提高了使用者的生活质量。然而，使用假肢的患者仍然遇到许多问题，例如，遭受完整的肢体和背部疼痛、假肢系统成本高以及与假肢性能相关的困难、控制不佳和更新困难。基于上述问题，目标是设计一种由重量轻的重型塑料制成的 3D 仿生手臂。目的是使用伺服电机代替步进电机，以减少延迟和减轻重量。目的还在于设计一个基于人工智能 (AI) 的仿生手臂程序，该程序可以进行修改以用于未来的目的，例如添加新手势和优化系统控制。新设计包括 3D 打印手臂、控制设计、测试电机和 EMG 传感器、选择具有成本效益的部件、模拟和最终确定真实原型。结合直接执行运动机制和仿生假肢的全尺寸模型，该开发旨在用于上肢的医疗康复。实验结果包括开发一个真正的基于 AI 的系统来定制使用神经网络控制的手势。结果还包括保持 EMG 传感器的准确和干净的读数。此外，新的仿生假肢手臂确保性能不会延迟，模仿手的正常功能。结果还表明，我们的设计在成本效益方面超越了现有的设计，前提是在其他几个规格上它是可比的。设计灵活且基于人工智能控制。作为未来的展望，可以在新的基于人工智能的设计中测试更多的算法，并测试更多的手势。
道路安全设计驾驶模拟器
摘要：通过驾驶模拟器进行的虚拟现实模拟代表了一种在安全，控制和可复制环境中评估道路设计和道路安全质量的方法。如今，有许多研究使用驾驶模拟器在计划在实施这些方面进行特定的道路安全处理时分析驾驶员的响应。 这种方法允许道路设计师/科学家估算所考虑的对策/设计配置的潜在安全有效性。 但是，尽管虚拟现实模拟在评估道路配置设计和治疗效果方面可能非常有用，但它们也具有缺点。 最重要的两个是现实世界环境的可重复性的局限性以及由于意识到他们正在进行测试而导致的驾驶员行为的差异。 在这种情况下，我们的研究旨在通过强大的验证程序来克服这些局限性，旨在证明虚拟现实中获得的结果是可靠的，并且可以利用以设计更安全的道路。 根据最新技术的状态，采用的统计程序允许在虚拟现实实验中收集的数据与使用仪表式车辆在现场实验中收集的数据进行比较。 实施通过驾驶模拟器实验评估的安全措施几年后进行了现场测试。 该过程证明了虚拟现实实验的相对有效性，在某些路段中，也证明了所获得结果的绝对有效性。如今，有许多研究使用驾驶模拟器在计划在实施这些方面进行特定的道路安全处理时分析驾驶员的响应。这种方法允许道路设计师/科学家估算所考虑的对策/设计配置的潜在安全有效性。但是，尽管虚拟现实模拟在评估道路配置设计和治疗效果方面可能非常有用，但它们也具有缺点。最重要的两个是现实世界环境的可重复性的局限性以及由于意识到他们正在进行测试而导致的驾驶员行为的差异。在这种情况下，我们的研究旨在通过强大的验证程序来克服这些局限性，旨在证明虚拟现实中获得的结果是可靠的，并且可以利用以设计更安全的道路。根据最新技术的状态，采用的统计程序允许在虚拟现实实验中收集的数据与使用仪表式车辆在现场实验中收集的数据进行比较。实施通过驾驶模拟器实验评估的安全措施几年后进行了现场测试。该过程证明了虚拟现实实验的相对有效性，在某些路段中，也证明了所获得结果的绝对有效性。统计分析以比较两个实验的结果，以确定它们之间的差异是否更有可能是由随机机会引起的，以证明虚拟仿真的可靠性并确定利用结果时的主要限制。在通过在虚拟现实中分析的重新配置干预措施影响的道路部分重复该过程，使用通常采用相同的验证程序来验证驾驶模拟器在实施安全措施之前验证驾驶模拟器。它证实了驾驶模拟器在设计安全解决方案有效性的初步评估中使用的能力。
WIMUN 青年委员会
正如联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯最近所言，青年参与联合国事务既是机遇也是挑战。2015 年，联合国大会通过了《2030 年可持续发展议程》，该议程承认，合作与多边主义对于实现 17 项可持续发展目标必不可少，并强调社会和经济不平等现象正在加剧。最新的可持续发展目标报告显示，从贫困和粮食不安全到失业和工资不均，年轻一代在各种情况下受这些不平等的影响最大。一方面，困难不仅限于获得体面的工作，还包括他们在机构内的参与，他们在世界各国议会（欧洲除外）的代表人数不足。另一方面，全球气候变化问题让他们有机会发出自己的声音，积极领导加速向绿色未来过渡的倡议。
中国的政策刺激足够吗？
本周，中国决策者加倍暗示将对中国面临的内部和外部经济挑战采取强有力的政策应对措施。但在经历了数月的政策失望之后，刺激措施究竟能有多大效果？中国观察家迈克尔·佩蒂斯、大卫·李和高盛的惠山一致认为，国内挑战对中国经济构成的问题比最受关注的风险——潜在的特朗普关税——更大，但他们对最新刺激措施在解决两大关键国内挑战方面的有效性存在分歧：高负债和国内需求疲软。我们探讨了这些措施对中国经济增长的影响——佩蒂斯、大卫·李和惠山对长期增长表达了不同程度的乐观和悲观态度——以及其他影响，高盛的约瑟夫·布里格斯认为，明年中国经济和政策发展的海外溢出效应可能与过去的周期不同。我们评估了目前市场对中国增长预期的定价，这意味着与中国相关的资产还有进一步小幅上涨的潜在空间。“
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
肠道微生物群在儿童免疫发育中的作用：预防和管理过敏和自身免疫性疾病Luiza
摘要简介：肠道微生物群在免疫系统的发展中起着至关重要的作用，尤其是在儿童中，在儿童中，初始定植和微生物多样性对于形成适当的免疫反应至关重要。营养不良或微生物群失衡与童年过敏和自身免疫性疾病的发生率增加有关，这反映了从生命早期促进肠道健康的干预措施的重要性。目标：本文的主要目的是系统地回顾有关儿童肠道菌群与免疫发育之间关系的现有文献，重点是对预防和管理过敏和自身免疫性疾病的影响。方法论：该系统综述采用的方法是通过棱镜方法构成的，涉及在科学数据库中进行全面搜索，使用与肠道菌群，免疫发育，过敏和自身免疫性疾病有关的描述符。研究了微生物群对儿童健康的影响以及旨在恢复微生物平衡的干预措施。结果：审查结果表明，微生物多样性对于儿童健康免疫系统的发展至关重要。菌群的初始定植受分娩类型（Vs.阴道）和母乳喂养等因素的影响，对对过敏和自身免疫性疾病的易感性具有重要意义。此外，益生菌和益生元的给药可有效调节肠道菌群，促进了有利于免疫耐受性并减少与这些疾病相关的炎症的环境。结论：系统评价得出的结论是，肠道菌群在儿童的免疫发育中起关键作用，对预防和管理过敏性和自身免疫性疾病有直接影响。通过饮食中的干预措施（例如使用益生菌和益生元）来促进健康的微生物群，这可能是改善儿童免疫健康的有效策略。 因此，将来的研究必须继续探索肠道菌群与免疫健康之间的复杂关系，旨在制定预防儿童时期的实用准则。 关键字：肠道菌群，免疫发育，过敏性疾病，自身免疫性疾病，饮食干预措施。通过饮食中的干预措施（例如使用益生菌和益生元）来促进健康的微生物群，这可能是改善儿童免疫健康的有效策略。因此，将来的研究必须继续探索肠道菌群与免疫健康之间的复杂关系，旨在制定预防儿童时期的实用准则。关键字：肠道菌群，免疫发育，过敏性疾病，自身免疫性疾病，饮食干预措施。
IMUC -III计划-Melbourne
在1998年，约翰·海曼（John Hayman）博士在墨尔本召集了IMUC-II，位于墨尔本医院。这是来自世界各地的Buruli溃疡专家的一个谦虚但有力的聚会，在这种被忽视的热带皮肤病开始袭击墨尔本的情况下。i t a s a a a s a tim e n e n e n e n e n ex the t Advance s Advance s Ade Away我们在理解病原体时所做的。M.溃疡和插入插入seque nce is2 404是否恢复了发现，在g a me ans中解锁，以读取病原体，并且在识别M. ulc ulc ulc and clo sin g i n n em s n M. ulc san n M. ulc sans lim ipiD t oxin oxin oxin，mycolac ton e e e e e。对于那些在ef fo rts中掌握的人来说，这是我的态度，以揭示M. U L Cerans Spre Ad Ad Ad Ad a and M. u cerans spre and ter ter and ter and ter的感染方式。
基于机器学习的预测，在使用IMU，心率和智能手表数据的户外娱乐过程中，基于机器学习的预测
背景：跑步提供了许多健康益处，但不幸的是，与跑步相关伤害的高风险（RRI），尤其是由于过度使用而导致的。疲劳监测方法，例如心肺运动测试（CPET）和乳酸浓度测量，对现实世界跑步条件是有效的，但不切实际。可穿戴传感器与新型机器学习（ML）算法相结合，为在现实的室外设置中进行连续实时的实时疲劳监测提供了有希望的替代方案。方法：十九个休闲跑者参加了这项研究 - 在第一实验部分中的第一和五。他们完成了三个不同的室外跑步课程：耐力，间隔和5公里的跑步。参与者配备了七个惯性测量单元（IMU），上面放置在胫骨，大腿，骨盆，胸骨和手腕上，以及心率监测器和智能手表，以收集运动学和生理数据。在第二个实验部分期间，在每次运行期间在特定点上使用感知的劳累（RPE）量表（0到10）的BORG等级测量疲劳，而在第一个实验部分中未收集此类反馈。一种随机的森林回归算法对第二个实验部分的已加工标记数据进行了训练，以每隔1秒的时间预测RPE。该模型是使用嵌套的一项受试者（LOSO）交叉验证框架开发的，并通过随机搜索进行了超参数调整。此机器学习框架被应用于选定的IMU传感器组合，以优化实用性并减少传感器设置。从第一个实验部分，在未标记的数据集上进一步验证了这些传感器配置的最佳模型。结果：单传感器配置（手腕）在RPE预测中达到了最佳性能，平均均方根误差（MSE）为1.89。两传感器设置（大腿）的MSE为2.26，而三个以上的传感器设置（胫骨，大腿和骨盆）记录了2.44的最高MSE。MSE为2.16的整体配置并没有胜过腕部传感器。在所有传感器配置中，耐力试验中的性能最高，然后进行间隔和5 km试验，5公里的试验显示了准确的预测最低的预测。结论：手腕单传感器配置达到了最佳性能，表现优于更复杂的多传感器设置。这些发现表明，更多的传感器不一定提高预测准确性，尤其是在稳定节奏的耐力运行中。未来的研究应着重于扩大样本量，整合更多的生物识别数据，并针对金标准疲劳评估方法（例如肌电图（EMG）和VO2 Max）验证该系统。
NALU™神经刺激系统用户...
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