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多价值网络的陷阱空间
布尔网络是简单但有效的数学结构，用于建模，分析和控制复杂的双学系统（Schwab等人2020）。超越系统生物学，它们已被广泛应用于从科学到工程的各个领域（Schwab等人2020）。生物系统的布尔网络模型代表基因（或其他物种）作为可以占用布尔值的节点：1（活动）和0（iNactive）。但是，只有两个级别的激活可能不足以完全捕获现实世界生物学系统的动力学（Schaub等人2007）。 有很多例子（Schaub等人 2007; Didier等人。 2011; Mushthofa等。 2018）如果系统的动力学只能通过考虑两个以上的激活水平来建模。 因此，研究多价值网络（MVN）至关重要，这是布尔网络的概括（Naldi等人。 2007; Schaub等。 2007）。2007）。有很多例子（Schaub等人2007; Didier等人。 2011; Mushthofa等。 2018）如果系统的动力学只能通过考虑两个以上的激活水平来建模。 因此，研究多价值网络（MVN）至关重要，这是布尔网络的概括（Naldi等人。 2007; Schaub等。 2007）。2007; Didier等人。2011; Mushthofa等。2018）如果系统的动力学只能通过考虑两个以上的激活水平来建模。因此，研究多价值网络（MVN）至关重要，这是布尔网络的概括（Naldi等人。2007; Schaub等。 2007）。2007; Schaub等。2007）。2007）。
使用基于 AI 的姿势识别支持的 MOCAP 系统辅助观察人体工程学评估方法
摘要。观察性人体工程学评估方法具有固有的主观性。即使使用相同的数据集，观察者的评估结果也可能不同。虽然运动捕捉 (MOCAP) 系统提高了运动数据收集的速度和准确性，但用于计算评估的算法似乎依赖于预定义的条件来执行它们。此外，这些条件的创作并不总是很清楚。利用人工智能 (AI) 和 MOCAP 系统，计算机化的人体工程学评估可以变得更像人类观察，并且随着时间的推移而改进，只要有适当的训练数据集。人工智能可以协助人体工程学专家进行姿势检测，这在使用需要姿势定义的方法（例如 Ovako 工作姿势评估系统 (OWAS)）时很有用。本研究旨在证明人工智能模型在进行人体工程学评估时的实用性，并证明拥有专门的数据库用于当前和未来的人工智能训练的好处。使用 Xsens MVN MOCAP 数据集训练了几种算法，并比较了它们在用例中的性能。人工智能算法可以提供准确的姿势预测。所开发的方法旨在提供基于对多名工人的观察来进行人工智能辅助人体工程学评估的指导方针。