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此表格旨在用于申请纽约州公共卫生法免疫要求的宗教豁免。其目的是为您的要求建立宗教基础,因为该州允许根据真诚的宗教信仰进行豁免。对免疫的哲学,政治,科学或社会学异议并没有证明根据卫生部法规10 NYCRR第66-1.3(d)条的豁免,这要求提交:
摘要:手臂、手和指尖的活动功能和感觉信息的丧失妨碍了患者的日常生活活动 (ADL)。现代仿生假手可以弥补失去的功能并实现多自由度 (DoF) 运动。然而,由于传感器有限和缺乏稳定的分类算法,市售的假手通常具有有限的自由度。本研究旨在提出一种通过表面肌电图 (sEMG) 估计手指关节角度的控制器。用于训练的 sEMG 数据是使用商用 EMG 传感器 Myo 臂带收集的。提取时域中的两个特征并将其输入到具有外生输入的非线性自回归模型 (NARX) 中。使用 Levenberg-Marquardt 算法对 NARX 模型进行预选参数训练。与目标相比,模型输出的回归相关系数 (R) 在所有测试对象中均大于 0.982,信号范围为 [0, 255] 的任意单位时均方误差小于 10.02。研究还表明,所提出的模型可用于日常生活运动,具有良好的准确性和泛化能力。
摘要 — 随着基于体感网络 (BSN) 的健康信息学的蓬勃发展,近年来此类医疗设备的信息安全受到越来越多的关注。利用 BSN 直接获取的生物信号作为个人身份识别的生物特征是一种有效的方法。不可取消性和跨应用不变性是大多数传统生物特征识别模式的两个天然缺陷。生物特征模板一旦暴露,将永远被泄露。更糟糕的是,由于相同的生物特征可能在多个应用程序中用作不同帐户的令牌,因此暴露的模板可用于泄露其他帐户。在本文中,我们提出了一种基于高密度表面肌电图 (HD-sEMG) 的可取消和跨应用差异的生物特征识别方法用于个人身份识别。我们为每个用户注册了两个帐户。右手背不同手指肌肉等长收缩时产生的 HD-sEMG 信号被用作生物识别标记。由于等长收缩与动态收缩不同,不需要实际移动,因此用户登录不同账户的选择可以得到极大的保护,避免被冒名顶替。我们利用间隔 9 天获取的训练和测试数据,对 44 个身份(22 个受试者 × 2 个账户)实现了 85.8% 的出色识别准确率。同一用户的不同账户的高识别准确率
在过去的几十年中,使用表面肌电图(SEMG)的手势识别(SEMG)一直是人类计算机相互作用中最有效的运动分析技术之一。尤其是,多通道SEMG Teches在手势识别方面取得了稳定的性能。,始终,收集和标记大数据的一般解决方案可以手动导致耗时的实现。因此,需要一种新颖的学习方法来促进有效的数据收集和预处理。在本文中,提出了一个新颖的自主学习框架,以整合深度视觉和EMG信号的好处,该框架使用深度信息自动标记收集的EMG数据类别。然后,它利用多层神经网络(MNN)分类器仅使用SEMG实现对手势的实时识别。使用Myo Armband和HTC Vive Pro识别了十个手势,在增强现实应用中证明了整个框架。结果显示出突出
最初讨论了ECG,EEG和EMG等生物电信号的知识的特征和状态。这是探索学业覆盖率的基础,并了解过去60年左右的各自生物电信号亚型的临床接受程度。审查进一步讨论表面EMG(SEMG)。在与SEMG相关的教学和学术培训方面的领域状况,并在医学和运动学的多个领域中接受了临床接受,包括神经病学,心理学,精神病学,物理医学,物理医学和康复,生物力学,生物力学以及运动控制以及运动控制。随后提供了对SEMG信号测量及其解释和使用的临床实用性的现实概述,以及对其发展的观点。主要重点是克罗地亚领域的状态。EMG信号被视为“窗口”,成为神经肌肉系统的功能,神经肌肉系统是一个复杂且分层组织的系统,可控制人体姿势和体重运动。可以消除这些信号的检测和测量的新技术和技术手段,只要能够消除当前的科学,教育和财务障碍,就可以增加临床接受。
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国会图书馆在版编目数据 Beauchamp,Susan R.,作者。人类沟通入门:感知、意义和身份 / Susan R. Beauchamp,布莱恩特大学;Stanley J. Baran,布莱恩特大学。页数 cm ISBN 978-0-19-026961-6 1. 沟通。2. 人际沟通。I. Baran,Stanley J.,作者。II. 标题。P90.B3385 2017 153.6—dc23 2015028104
indiannavy.nic.in › 站点 › 默认 › 文件 PDF 2016年1月25日 — 2016年1月25日 机载预警机实现联网作战……系统、光纤陀螺仪、微型电子模块、数字制图。
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