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使用python中的姿势检测的姿势评估
1,2,3,4 Sambhram技术研究所摘要本文提出了一种使用Python实施的姿势检测技术实时姿势评估的方法。 所提出的方法利用媒介库（结合OpenCV）跟踪人体姿势地标并计算关键身体部位之间的角度。 基于这些角度，系统提供了用户姿势的反馈，重点是颈部对齐。 此方法在医疗保健，人体工程学和健身方面具有应用，为姿势校正提供了可访问的解决方案。 1引言姿势在维持整体健康和福祉中起着至关重要的作用。 不良的姿势与各种健康问题有关，例如背痛，颈部应变和迁移率降低。 传统的姿势矫正方法通常需要人类干预或专业设备。 但是，随着计算机视觉和机器学习的进步，现在可以使用消费级硬件（例如网络摄像头）提供实时姿势反馈。 本文使用Python，MediaPipe和OpenCV介绍了实时姿势评估系统。 该系统检测人体地标并计算关键点（例如肩膀，颈部和臀部）之间的角度，以评估姿势并提供反馈。 2背景姿势被定义为相对于彼此和环境的人体段的对齐，例如头部，躯干和四肢。 保持良好的姿势对于肌肉骨骼系统的最佳功能至关重要，可防止肌肉，韧带和关节的压力。1,2,3,4 Sambhram技术研究所摘要本文提出了一种使用Python实施的姿势检测技术实时姿势评估的方法。所提出的方法利用媒介库（结合OpenCV）跟踪人体姿势地标并计算关键身体部位之间的角度。基于这些角度，系统提供了用户姿势的反馈，重点是颈部对齐。此方法在医疗保健，人体工程学和健身方面具有应用，为姿势校正提供了可访问的解决方案。1引言姿势在维持整体健康和福祉中起着至关重要的作用。不良的姿势与各种健康问题有关，例如背痛，颈部应变和迁移率降低。传统的姿势矫正方法通常需要人类干预或专业设备。但是，随着计算机视觉和机器学习的进步，现在可以使用消费级硬件（例如网络摄像头）提供实时姿势反馈。本文使用Python，MediaPipe和OpenCV介绍了实时姿势评估系统。该系统检测人体地标并计算关键点（例如肩膀，颈部和臀部）之间的角度，以评估姿势并提供反馈。2背景姿势被定义为相对于彼此和环境的人体段的对齐，例如头部，躯干和四肢。保持良好的姿势对于肌肉骨骼系统的最佳功能至关重要，可防止肌肉，韧带和关节的压力。姿势不佳会导致各种健康问题，包括慢性背部和颈部疼痛，肺活量降低，疲劳，甚至长期的肌肉骨骼疾病。姿势不良的流行率正在上升，尤其是在长时间坐在书桌上或使用电子设备的个人中。根据各种研究，不当姿势可以显着增加脊柱畸形，例如脊柱侧弯，脊柱降临和脑脊液的风险。2.1传统的姿势校正方法，传统上，姿势校正依赖于自我意识，对工作场所的人体工程学调整以及物理干预（例如物理疗法）的结合。一种常见的方法涉及对个人进行正确的姿势的重要性，并为他们提供适当坐姿和站立的准则。虽然在某种程度上有效，但这些方法通常缺乏现实 -
人工智能的Python代码
https://aipython.org https://artint.info ©David L Poole 和 Alan K Mackworth 2017-2024。所有代码均根据知识共享署名-非商业-相同方式共享 4.0 国际许可证授权。请参阅：https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.en 本文档和所有代码可从 https://artint.info/AIPython/ 或 https://aipython.org 下载。本书的作者和出版商已尽最大努力编写本书。这些努力包括开发、研究和测试程序以确定其有效性。作者和出版商对这些程序或本书中包含的文档不作任何明示或暗示的保证。作者和出版商在任何情况下均不对与提供、执行或使用这些程序有关的或由此产生的偶然或间接损害负责。
PyBOP：用于电池模型优化和参数化的 Python 包
Python 电池优化和参数化 (PyBOP) 包提供了估算和优化电池模型参数的方法，提供确定性和随机性方法以及示例工作流程来帮助用户。PyBOP 支持从各种电池模型的数据中识别参数，包括流行的开源 PyBaMM 包 (Sulzer et al., 2021) 提供的电化学和等效电路模型。使用相同的方法，PyBOP 还可用于在用户定义的操作条件下针对各种模型结构和设计目标进行设计优化。PyBOP 通过多种方法促进优化，并通过诊断来检查优化器的性能以及成本和相应参数的收敛。识别出的参数可用于预测、在线估计和控制以及设计优化，从而加速电池的研究和开发。
使用Python（AML-PY'25）应用机器学习
STC“使用Python应用的机器学习”旨在为参与者提供实用的知识和技能，以设计，实施和评估现实世界应用的机器学习模型。它将涵盖机器学习，数据预处理和功能工程技术，钥匙机学习算法以及卷积神经网络（CNNS）的概念所必需的Python基础知识。通过实验室实验室练习，用于分类，对象检测和现实案例研究的CNN Architeurs，参与者将获得有效应用这些概念的能力，从而弥合理论理解和在机器学习和深度学习领域中实现的差距。
使用Python应用机器学习
本课程的目的是为您提供对现代应用机器学习（ML）方法和管道的可靠介绍，这些方法和管道通常可用于机器和统计学习领域的从业者。特别是，您将使用线性和非线性方法来指导您通过端到端管道的构建。特别是，每种方法都将简要描述并伴随着用Python编写的实践摘要。在本课程结束时，每个参与者将能够将现代机器学习技术独立地应用于与经济学和社会科学有关的基本问题。
Python 和 QISKIT 用于数据科学、数据分析、机器...
欢迎来到 IITK Python 和 QISKIT 数据科学 (DS)、数据分析 (DA)、机器学习 (ML) 和量子计算 (QC) 证书课程。数据科学为学生/专业人士提供了一些最有前途的职业机会，数据分析技能受到行业的高度追捧。结合机器学习从数据中学习和量子计算利用量子力学原理，这些领域将彻底改变商业、信息处理和机器智能。这所前沿学校将向参与者介绍严谨的理论、算法和科学方法，通过数据分析、机器学习和量子计算的尖端算法从大数据集中获得可操作的见解。该学校还包括大量辅助 PYTHON/QISKIT 编程项目，参与者将使用实际数据集和最新的 PYTHON 包（如 NUMPY、LINALG、MATPLOTLIB、PANDAS、SEABORN、SCIKIT-LEARN 和 QISKIT）获得数据分析、探索和可视化方面的实践经验。学校还包括解决问题的课程，为 DS、DA、ML 和 QC 中的测试/工作面试做准备。本课程的优势： • 学习 PYTHON/QISKIT 中最新的编程技术，在实习中获得无与伦比的优势 • 使用 PYTHON/QISKIT 和各种软件包建立虚拟实验室或进行项目指导 • 通过学习 PYTHON/QISKIT 和各种软件包和实用数据集，将您的技能提升到新的水平 • 学习 PYTHON/QISKIT 编程以掌握最新的 DS、DA、ML 和 QC 技术 目标受众 • B.Tech/BE/B.Sc/BBA/BCA 学生 • M.Tech/ME/M.Sc/MBA/MCA 学生 • 攻读研究的博士学者 • 工程/科学/管理学院 • 来自工业和研发组织的专业人士
Python编程和数据分析和可视化简介
学习目标之后，您可以理解的研讨会，并可以在Python中使用编程的核心概念，可以自己解决简单的编程问题，并应用这些工具来分析和可视化您自己的数据集。这包括绘制数据集并计算一些统计措施。，但最重要的是：您知道从哪里开始以及如何加深和扩大您的编程技能。
DTC-SAP-333机器学习与人工智能与Python
• Module 1: Introduction to Artificial Intelligence • Module 2: Python for AI • Module 3: Search and Problem-Solving in AI • Module 4: Machine Learning Basics • Module 5: Supervised Learning Algorithms • Module 6: Unsupervised Learning Algorithms • Module 7: Introduction to Neural Networks and Deep Learning • Module 8: Natural Language Processing (NLP) • Module 9: Computer Vision • Module 10: AI的道德和社会影响•模块11：最终项目和演示
使用Python
摘要 - 对通用AI和物联网的时代进行了攻击，在这些时代，高频带宽度，连接性，服务器，存储和决策起着重要作用。因此，速度和安全是一个明显的需求。作为伪随机数（PRNG）也是一个基本需求。为此目的，并考虑了Java和Python等编程语言的最新研究结果。我们选择了线性一致发电机（LCG）算法，该算法是流行的PRNG之一。我们考虑了LCG的三种简单播种方法，即系统特定时间作为种子，手动播种和系统生成的种子谷（对象ID和哈希值）。我们的实验首先使用3种播种方法测试了伪随机生成，后来进行了渐近性能分析，以使用Java和Python语言观察PRN的产生速度。发现的结果对研究和工具开发人员非常有趣且有用。
使用MATLAB，COMSOL和PYTHON等软件的数学建模和仿真
本研究探讨了MATLAB，COMSOL和PYTHON在精确工程中数学建模和模拟中的应用。这些工具在处理各种工程挑战（从控制系统到多物理模拟和自定义算法开发）方面的优势进行了分析。该研究还研究了人工智能（AI）的作用，在通过自动编码，提供概念解释和协助模型结构来支持数学建模任务中的作用。通过比较计算性能，准确性和可用性，该研究旨在确定适合不同模拟类型的最佳软件，例如热流体动力学和结构分析。调查结果强调了选择合适的软件来优化计算资源，验证模型并实现可靠，有效的仿真的重要性。本研究为弥合理论模型和实际应用之间的差距，提高生产率并促进精确工程的创新而贡献了实用指南。