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2022 年国防战略、核态势评估和导弹防御评估
2022 年国防战略 (NDS) 详述了国防部进入这个决定性十年的道路——从帮助保护美国人民，到促进全球安全，到抓住新的战略机遇，再到实现和捍卫我们的民主价值观。国防部首次以综合方式开展战略评估——NDS、核态势评估 (NPR) 和导弹防御评估 (MDR)，确保我们的战略与资源紧密联系。NDS 指示国防部采取紧急行动，维持和加强美国的威慑力，而中华人民共和国 (PRC) 是国防部面临的步调挑战。NDS 进一步解释了我们将如何与我们的北约盟国和合作伙伴合作，在面对俄罗斯侵略时加强强有力的威慑力，同时减轻和防范来自朝鲜、伊朗、暴力极端主义组织的威胁以及气候变化等跨境挑战。
使用计算机视觉和物联网
摘要。解决姿势不良的广泛问题及其具有很大的健康影响时，我们的创新解决方案采用了先进的跨学科方法和物联网技术来实时不良姿势检测。通过将智能传感器和可穿戴设备集成在战略上，以连续监视身体定位，我们的系统超越了传统方法。收集的姿势数据通过处理单元进行了分析，并结合了从生物力学和人类计算机相互作用等领域吸引见解的高级算法。这种整体方法不仅可以通过视觉提示或通知来确定姿势不良的实例，而且还可以立即向用户提供反馈，从而促进自我意识并鼓励姿势校正。我们解决方案的多功能性和可扩展性使其适用于各种环境，包括办公室，医疗保健和教育。本文深入研究了我们基于物联网的系统的设计，实施和挑战，强调了它的潜力减轻与长期良好姿势相关的健康风险。通过接受先进的跨学科方法，我们为与姿势相关的复杂性有了更全面的了解，通过促进更好的姿势习惯为未来的公共卫生发展铺平了道路。
分类算法的比较研究早期检测到糖尿病
摘要Hexapods对各种运动任务的适应性，尤其是在救援和勘探任务中，可以推动其应用。与受控环境不同，这些机器人需要驾驶不断变化的地形，在这种环境中，地面不规则影响会影响立足点位置和接触力的起源转移。这种动态相互作用导致六角形姿势变化，影响整体系统稳定性。这项研究介绍了一种姿势控制方法，该方法根据地形拓扑调整了六角形的主体定向和高度。策略使用肢体位置估算地面斜率，从而计算新的肢体轨迹以修改六脚架的角度位置。根据计算出的斜率调整六足的高度，进一步增强了主体稳定性。在雅典娜六角（Athena Hexapod）（环境适应性的全地形六角形）上实施和评估了所提出的方法。通过使用凉亭软件中的计算模拟，通过对六足动物在不规则表面上的多体模型的动态分析来评估控制可行性。环境复杂性对六足动物稳定性的影响都在坡道和不平坦的地形上进行了测试。对每种情况的独立分析都评估了控制器对滚动和俯仰角速度的影响以及高度变化。结果证明了该策略对这两种环境的适用性，从而显着增强了姿势稳定性。
使用反事实解释来评估姿势参数的机器学习和可解释的人工智能
摘要：姿势污点，例如倍血差（空心背部）或高温（Hunchback）是相关的健康问题。诊断取决于检查员的经验，因此通常是主观的，容易出现错误。机器学习（ML）方法与可解释的人工智能（XAI）工具结合使用，已被证明可用于提供基于数据的基于目标的方向。但是，只有少数作品考虑了姿势参数，因此仍然没有受到人类友好的XAI解释的潜力。因此，目前的工作提出了一个具有数据驱动的医疗决策支持的Objeccive，用于医疗决策支持的ML系统，该系统可以使用反事实解释（CFS）特别对人类友好的解释。通过立体图表测量记录了1151名受试者的姿势数据。最初是对受试者的基于专家的分类，最初是在存在倍差或高温的存在的。使用高斯进度分类器，使用CFS对模型进行了训练和解释。使用置信度学习对标签误差进行了反弹和重新评估。发现了倍血分和高温的非常好的分类性能，从而重新评估和校正测试标签导致了显着改善（M prauc = 0.97）。统计评估表明，总体而言，CFS似乎是合理的。在个性化医学的背景下，本研究的方法对于减少诊断错误并从而改善了治疗措施的个人适应性可能非常重要。同样，它可能是开发预防姿势评估的应用程序的基础。
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。
体感神经失传导揭示了本体感觉在运动和姿势的反馈和自适应前馈控制中的侧化作用
本体感觉提供了确定肢体位置和运动所需的关键信息，也可能用于更新可能构成运动和姿势控制基础的内部模型。对患有慢性大纤维失神经症的患者的上肢运动的开创性研究为本体感觉信息在假设形成和维持内部模型以产生准确的运动指令方面的作用提供了证据。视觉也有助于感觉运动功能，但不能完全弥补本体感觉的缺陷。最近的研究表明，姿势和运动控制过程在大脑中是侧化的，本体感觉在协调这些过程对目标导向动作控制的贡献方面起着根本性的作用。事实上，失神经症患者每个肢体的行为类似于控制器单独执行的动作。因此，本体感觉提供了神经系统有效协调多个运动控制过程所需的状态估计。
开放 接受关于美国特种作战司令部和美国网络司令部的态势
速记记录 军事委员会美国参议院听证会 听取关于美国特种作战司令部和美国网络司令部态势的证词 2023 年 3 月 7 日星期二 华盛顿特区 ALDERSON COURT REPORTING 1111 14TH STREET NW SUITE 1050 华盛顿特区 20005 (202) 289-2260 www.aldersonreporting.com
注意力缺陷障碍的病因
无偿的外围前庭功能障碍会导致步态和姿势的不稳定，并具有主观的头晕和失衡。在单侧和双侧前庭病（UVP和BVP）患者中促进功能性补充的治疗方法的首选是前庭重新释放[1]。然而，一定比例的前庭病患者对康复难治性，难以治疗。尽管最近已经开发出前庭植入物来改善BVP的姿势，步态和生活质量[2]，但该治疗具有导致感官性听力损失作为手术并发症的重大风险[2]。因此，需要对难治性前庭病的微创治疗方法的发展。嘈杂的电力前庭刺激（NGVS）通过双侧放置在乳突区域上的电极将电流作为零均值的噪声传递给前庭系统。不可察觉的NGV水平促进了在包括自主，运动和姿势控制系统在内的神经系统中的亚阈值刺激的处理[3-6]。ngvs还增强了倾斜倾斜和自动翻译方向的感知阈值[7-9]。随机分辨率，在非线性系统中有最佳噪声水平的情况下，在其下阈值信号得到了增强，已提出是这些改善效果的基础机制[10，11]。在BVP患者以及健康受试者中应用最佳水平的NGV水平可改善常规稳定性和步态性能[4，12-18]。的研究表明，即使在BVP患者和健康受试者停止刺激后，NGV也可以改善姿势控制几个小时[3，19-21]。另一方面，另一项最近的研究报告说，NGVS不能改善BVP患者的姿势控制[22]。这些在BVP患者中的研究是开放标签或单盲研究，该研究对NGV进行了刺激[4、14、16-18]，并且没有足够的安慰剂效应或观察者偏见的评估。在本研究中，进行了多中心，随机，双盲，安慰剂对照，跨研究，以评估长时间NGVS在改善UVP和BVP严重姿势姿势不稳定患者身体平衡方面的疗效和安全性。
利用先进的计算机视觉和机器学习技术来检测检查环境中的弊端
对于框架内的每个检测到的人，都会产生相应的关键集。然后将这些关键点映射到图像上，如右图所示，提供了对模型预测的视觉解释。提取的钥匙点对于我们的分析中的后续阶段至关重要，包括姿势分类，行为分析以及最终检测潜在作弊事件。Yolov8置式模型即使在具有挑战性的条件下，例如闭塞和各种照明。此功能可确保可靠的特征提取，这对于我们系统的准确性至关重要。此外，我们还设计了诸如鼻子和眼睛之间的距离和角度之类的特征。这些指标有助于确定相对于相机的头部方向，从而增强了我们的分析。
swish and varonis通过对企业数据使用的全面可见性
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