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自行车骑手安全的智能外套
Costanza E，Inverso SA，Allen R，Maes P（2007）行动中的亲密接口：评估基于EMG的动作不动手势的可用性和微妙性。在Sigchi计算系统中的人为因素会议论文集，加利福尼亚州圣何塞：ACM，pp。819–828。美国加利福尼亚州圣何塞美国加利福尼亚州圣何塞
使用Motoneuron放电信息同时估算手指屈曲和延伸力
摘要 - 目的：可靠的神经机界界面提供了控制高敏捷的高级机器人手的可能性。这项研究的目的是开发一种解码方法，以同时估计单个手指的屈曲和延伸力。方法：首先，通过表面肌电图（EMG）分解确定了电动机（MUS）发射信息，并将MUS进一步分为不同的池中，以通过细化程序屈曲和扩展单个手指。MU发射速率，然后通过双变量线性回归模型（神经驱动方法）估算单个手指力。基于常规EMG振幅的方法被用作比较。结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能明显更好（估计误差和较高的相关性）。结论：我们的方法为灵巧的手指运动提供了可靠的神经解码方法。的意义：进一步探索我们的方法可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人手。
使用运动单位放电信息在手指屈曲和延伸过程中的灵活力估计
摘要 - 随着高级机器人手的发展，可靠的神经机界面对于充分利用机器人的功能灵活性至关重要。在这项初步研究中，我们开发了一种新的方法，可以在灵巧的手指屈曲和伸展过程中连续和同时估计单个手指的等距力。具体而言，分别从手指伸肌和屈肌记录的表面高密度肌电图（EMG）信号中提取运动单元（MU）排放活性。MU信息被分为不同的组，与单个手指的屈曲或伸展相关，然后在多手指屈曲和扩展任务期间用于预测单个手指力。与常规EMG振幅方法相比，当使用线性回归模型时，我们的方法可以获得更好的力估计性能（预测力和测量力之间的较高相关性和较小的估计误差）。对我们方法的进一步探索可以潜在地提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人手。
2023-27战略计划
1。包括标签，DESFA，GCA，TEREGA，互连，TAP，ADNOC GAS PIPLES，EMG，SEACORRIDOR PRO-QUOTA TRANSTRANK KM 2。还包括Terega Pro-Quota存储容量3。还包括Golar Tundra，BW新加坡和OLT的Pro-Quota，Adriatic LNG，Revithoussa和Alexandroupolis4。O/W 10,000 National＆23,000 National＆23,000 Regional Network 5。还包括Golar Tundra和BW新加坡
使用机器学习算法的大学生的压力检测
[5]本文提出了使用可穿戴生理和运动传感器记录的多模式数据集对个体进行压力检测的不同机器学习和深度学习技术，这可以防止某人摆脱各种与压力相关的健康问题。传感器模态的数据，例如三轴加速度（ACC），心电图（ECG），血量脉冲（BVP），体温（临时），呼吸（severmotication（EMG）和电diperotication（EMG）和电dially-mal活性（EDA），在三个生理条件下，在三个生理条件下 - 娱乐状态，中性状态和压力状态，均为weSAD。通过使用机器学习技术（如K-Nearest邻居，线性判别分析，随机森林，决策树，Adaboost和Ker- Nel支持向量机器）评估了三级（娱乐与基线与压力）和二进制（压力与无压力）分类的精度。此外，还为这些三级和二元分类引入了简单的深度学习人工神经网络。在研究期间，通过使用机器学习技术，对于三类和二元分类问题，分别达到了高达81.65个百分比和93.2个百分点的准确性，并且通过深度学习，实现的准确性分别为84.3个百分比和95.21个百分比。
EEG-EMG- ...
与SARS-COV2大流行期间一样，在家中提供医疗保健是降低医疗保健成本和感染风险的关键进步。特别是在运动训练应用中，可穿戴和便携式设备可用于运动和监测相关的大脑信号。在这种情况下，必须最大程度地减少监视设置以及要收集，处理和共享的数据量。在本文中，我们针对包括高维脑电图和EMG数据进行分类的监视系统解决了这一挑战。我们将EEG和EMG融合到大小平方相干（MSC）信号中，我们使用不同的算法（来自作者的一个）从中提取特征来解决二进制分类问题。最后，我们提出了一种映射和聚集的策略，以提高机器学习结果的解释性。所提出的方法提供了非常低的错误分类错误（<0。1），具有很少且稳定的MSC功能（<初始功能集的10％）。此外，我们确定了跨算法和分类问题的共同模式，即，与以前的文献一致，在8÷80 Hz中激活了8÷80 Hz的肌肉。因此，这项研究代表了可靠的EEG-EMG设置最小化以实现在家中精确的运动训练的一步。
现实世界的可穿戴机器人需要视觉
现在，我们可以想象一个未来，世界上有残疾人生活的十亿人中有许多人可以在不损害的情况下度过自己的日常生活，这要归功于可穿戴的机器人[1]。这些设备，包括外骨骼和假肢，有可能革新我们协助个人受损的方式。对于上限，可穿戴设备可以在操纵任务中提供抓地力并掌握稳定性，对于下limb，它们可以改善步态模式并减少能量消耗。这些系统的发展激增，最初的工作主要集中在机械设计，人体的界面以及感知用户的四肢上。这产生了有效的系统，以帮助水平地形上的基本抓地任务和运动[2]。扩展到更复杂的任务和更高级别的援助需要推断用户的意图。例如，辅助手套需要知道用户要掌握特定对象以执行特定的任务，然后将掌握类型和手指跨度调整为该对象和任务。对于腿部外骨骼或假肢，该系统需要检测到用户计划上台或穿越湿的人行道，因此可以调整联合扭矩以最大程度地提高援助和稳定性。目前，最流行的下LIMB用户意图的方法是基于用户的运动学信息的惯性传感器。例如，可以使用脚上的惯性测量单元估算脚跟罢工。推断用户意图的另一种方法是利用神经肌肉界面，例如肌电图（EMG）。基于先前步态周期的控制策略可以通过假设用户打算采用类似的运动模式来预测当前的步态周期。这种方法可以测量肌肉电信号来推断运动激活。例如，可以使用从身体部位到肢体截肢的EMG信号来推断缺失的肢体的故意作用以控制活跃的上LIMB假体。基于这些生物学信号的接口和用户的行为提供了对用户内部状态的估计，但是可以解码的信息量仅限于简单的推论，例如通过关节角度传感检测步行速度的变化或用EMG脉冲触发假肢闭合[3]。这将可穿戴设备限制在少量任务中，并且用户通常将控制被认为是复杂而不自然的[4]。这是较高的上限上限假体遗弃率相对较大的原因之一。要扩大任务范围和援助质量，可穿戴机器人必须使用有关发生运动动作的上下文的信息。例如，通过广泛的机器学习，腿部肌肉上的EMG传感器可以检测与水平运动和上升楼梯之间过渡相关的肌肉活动的变化。专门基于EMG，过渡过程中的分类误差比稳态期间的分类误差高四倍[5]。另一方面，上下文的知识（楼梯的位置和步行方向）将允许前方的几个步骤和更高的准确性。计算机视觉可以在获取有关环境和任务上下文的信息中发挥核心作用。视觉提供了有关用户及其周围环境的丰富，直接和可解释的信息，如人类的视觉能力所证明。最近基于视力的人类姿势估计和行动分类技术可以提供有关人类行为的广泛信息[6]。驾驶员和行人意图预测可能是基准的一个很好的例子。感应周围环境是一个充分探索的机器人问题，可以通过对象/场景识别以及同时定位和映射等技术来实现[7]。将视觉行为与上下文信息合并以推断人们的意图仍处于最早的阶段[8]，并提出了未解决的挑战。一种通用方法可以使用包括
联合国可持续性策略II
联合国制度是由环境管理集团（EMG）的高级官员在2018年3月3日给出的，并通过秘书长的呼吁加强了联合国为加强其内部努力以应对气候变化的努力。4在2019年，EMG和可持续性联合国设施（SUN）提出了联合国系统可持续性管理战略，2020- 2030年 - 第一阶段：管理领域的环境可持续性（以下简称为：“可持续性策略I”），为：“可持续性策略I”）的协调委员会（CEB）（CEB）。5，它描述了联合国可持续性管理的全面愿景，以及一项侧重于管理领域的环境可持续性的战略。在认可这一策略后，CEB要求它“纳入联合国系统的全面可持续性战略中，涵盖了联合国系统政策中环境和社会可持续性的更广泛，更全面的图景”。联合国系统的当前可持续性管理战略，2020-2030 - 第二阶段：在环境和社会可持续性方面的领导地位（以下简称为“可持续性战略II”）对此要求做出了回应。可持续性策略II不取代仍然有效的可持续性策略I。
核心训练的最低建议要求
每周。• 获得神经外科服务。• 提供脑电图、肌电图和诱发电位的神经生理学服务。• 每周一次门诊护理，直接负责患者护理。• 获得重症监护病房设施。• 获得神经病理学服务，每月至少进行一次复查。• 获得神经康复服务。• 获得适当的图书馆和教育设施。• 获得相关的国家培训计划
一种基于健康脑表面肌电图的机器学习特征提取新方法
摘要：特征提取是基于表面肌电（sEMG）模式识别的多功能假肢控制中最重要的步骤之一。本文提出了一种基于肌肉活跃区域的sEMG特征提取新方法。设计了一个实验，利用不同的特征对四种手部运动进行分类。该实验用于证明新特征具有更好的分类性能。实验结果表明，新特征活跃肌肉区域（AMR）比传统特征平均绝对值（MAV）、波形长度（WL）、零交叉（ZC）和斜率符号变化（SSC）具有更好的分类性能。AMR、MAV、WL、ZC和SSC的平均分类误差分别为13％、19％、26％、24％和22％。新的EMG特征基于手部运动和前臂活跃肌肉区域的映射关系。这种映射关系已经在医学中得到证实。通过新的特征提取算法从原始EMG信号中获得活跃肌肉区域数据。从该算法获得的结果可以很好地表示手部运动。另一方面，新特征向量大小比其他特征小很多，新特征可以降低计算成本，证明了AMR可以提高sEMG模式识别的准确率。