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静态姿势对P300在线表现的影响-......
摘要：要实现一个实用的日常脑机接口 (BCI)，在设计 BCI 时必须考虑执行日常任务时姿势的持续变化。为了检验 BCI 的性能是否取决于姿势，我们比较了基于 P300 的 BCI 的在线性能，这些 BCI 旨在选择电视频道，受试者在使用 BCI 时分别采取坐姿、斜躺、仰卧和右侧卧姿。受试者自我报告了每种姿势下 BCI 控制后的干扰、舒适度和熟悉度。我们发现四种姿势之间的 BCI 性能以及 P300 和 N200 的幅度和延迟没有显著差异。然而，当我们比较两种情况下个体内标准化的 BCI 准确度结果时，受试者对在特定姿势下使用 BCI 的报告相对更积极或更消极，我们发现个体受试者报告更积极的姿势的 BCI 准确度更高。因此，虽然姿势的变化不会影响基于 P300 的 BCI 的整体性能，但 BCI 性能会根据个体受试者感受到的姿势舒适度而有所不同。我们的结果表明，在家中使用基于 P300 的 BCI 时，应考虑个体 BCI 用户感受到的姿势舒适度。
Spine Cop：姿势矫正监测器和助手
摘要：背部和脊柱相关问题是大多数人一生中经常遇到或将要遇到的疾病。可以做出的一个常见且明智的观察是关于个人的姿势。我们提出了一种新方法，将加速度计、陀螺仪和磁力计传感器数据与永磁体相结合，组装成一个可穿戴设备，能够实时监测脊柱姿势。每个用户都需要对设备进行独立校准。传感器数据由概率分类算法处理，该算法将实时数据与校准结果进行比较，验证数据点是否位于计算阈值定义的置信区域内。如果加速度计和磁力计都将姿势分类为不正确，则认为姿势分类不正确。在单个成年测试对象中进行了试点试验。磁铁和磁力计的组合大大提高了姿势分类准确度（89%），而仅使用加速度计数据时获得的准确度（47%）则为准确度。该方法的验证基于图像分析。
身体姿势对大脑内在活动的影响
双手绑在身后会对感觉运动知觉任务产生不利影响。我们在此提供的证据表明，静息状态下的 β 波段振荡活动可能在这种不利影响中发挥关键作用。我们在两种不同的身体姿势条件下测量了 30 名年轻参与者（平均年龄 = 24.03 岁）的静息脑电图活动。在一种条件下，参与者需要将双手自由地放在桌子上。在另一种条件下，参与者的双手被绑在身后。与双手自由的状态相比，在绑手状态下，左下额回的 β 功率有所增加。对照实验排除了观察到的 β 功率变化的其他解释，包括肌肉紧张。我们的研究结果为身体姿势操纵如何影响知觉任务和大脑活动提供了新的见解。
Cuevas Medek练习的影响平衡和姿势...
目的：发现Cuevas Medek练习（CME）对诊断为自闭症谱系障碍方法的儿童的平衡和姿势控制的影响：该研究是单个盲型随机对照设计，其中将非可能性方便抽样技术用于招募32名ASD患者。使用彩票方法，将参与者随机分为两组，即对照组和治疗组。小儿平衡量表和姿势和姿势能力量表用于评估自闭症儿童的平衡和姿势。使用SPSS v 26分析数据。结果：儿童的平均年龄为4.56±1.014岁。独立的PBS样品T-检验显示出显着的p值为0.002，因此接受替代假设，即Cuevas Medek练习有效地改善了自闭症儿童的平衡。治疗组中PBS的平均值从34.19±5.671（预测试）提高到45.56±4.70（测试后）。但是，对PPA的Man-Whitney U检验表明，两种治疗方法在改善两组的姿势中同样有效，即治疗和对照组，作为PPA的所有子量表，即站立，坐着，仰卧和俯卧的位置。结论：从研究的结果来看，可以得出结论，常规治疗和Cuevas Medek练习改善了ASD患者的姿势。Cuevas Medek没有比常规治疗优越。但是，Cuevas Medek练习在改善ASD的平衡方面比常规治疗更有效。关键词：自闭症谱系障碍，自闭症，平衡，Cuevas Medek练习，姿势能力，姿势质量。
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隐藏的机器身份和密码学的清单有助于确定不良行为者可以利用的漏洞。AgileSec™Analytics提供加密专业知识，以查明关键系统中的严重漏洞，从而实现数据驱动的补救。评估您的加密姿势支持采用零信托体系结构，并为您为后量子时代做准备。
安全姿势管理（SPM）的新兴趋势
组织在管理数据，应用程序，身份/访问，云以及不断发展的网络安全法规中遇到的数据，应用程序，身份/访问，云和外部压力的复杂性中面临多方面的挑战。应用程序部署，远程工作和供应链漏洞的快速速度正在扩大攻击表面和网络易感性。
美国海岸警卫队 2024 年作战态势
随着任务需求的增长，海岸警卫队在现役、预备役和文职人员方面都出现了历史性的劳动力短缺。在美国劳动力动态发生变化的时期，我们需要提高各级人员的领导力和技术熟练程度，这从根本上挑战了我们的作战和人员准备情况。该部门继续进行代际资本重组和资产现代化，包括快艇、船只、飞机、C5I 系统和岸上基础设施。我们还经历了维护资金的历史性短缺和军事工业基础的萎缩，影响了我们资产的物质准备情况。任务需求促使我们应对网络空间的挑战并推进信息和数据的使用。这些带来了新的和更好的服务交付能力，但需要不同的运营和维持方法。
具有实时姿势的个性化人工智能健身教练
本文展示了使用 Mediapipe 框架实现的 AI 个性化健身房姿势矫正器。如今，健身房和锻炼越来越受欢迎，考虑到这一点，保持正确的姿势对于避免受伤和最大限度地提高锻炼效果至关重要。但是，在没有任何帮助或反馈的情况下保持正确的姿势对任何人来说都是一项挑战。为了解决这个问题，我们的项目提供了一种解决方案，将人工智能和计算机视觉技术应用到现实世界的解决方案中。计算机视觉等技术将对锻炼姿势提供实时反馈。我们将使用 Mediapipe 库分析身体关键点，我们的系统可以准确检测和评估与正确姿势的偏差，根据每个人独特的体格提供个性化的矫正指导。通过大规模测试和与现有方法的比较来评估所提出系统的效率，从而有望通过推广更安全、更有效的锻炼来彻底改变健身行业。
