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使用增强现实训练中的模拟器晕动症...
摘要 近年来，随着消费级智能眼镜的出现，增强现实技术正在兴起。那些有兴趣部署这些头戴式显示器的人需要更好地了解技术对最终用户的影响。可能阻碍使用的一个关键方面是晕动症，这是从虚拟现实中继承下来的一个已知问题，迄今为止仍未得到充分探索。在本文中，我们通过对航空、医疗和航天三个不同行业的 142 名受试者进行实验来解决这一问题。我们评估了增强现实头戴式显示器 Microsoft HoloLens 是否会导致模拟器晕动症，以及不同症状组（恶心、眼球运动和迷失方向）如何导致模拟器晕动症。我们的研究结果表明，Microsoft HoloLens 在所有参与者中只会引起微不足道的模拟器晕动症症状。大多数使用它的消费者不会出现任何症状，而只有少数人在我们所测试的训练环境中感到轻微的不适。
长期病假和工作能力 - NICE
本指南中的建议代表了 NICE 的观点，是在仔细考虑了现有证据后得出的。在做出判断时，专业人员应充分考虑本指南以及患者或服务用户的个人需求、偏好和价值观。本指南中的建议不是强制性的，并且本指南不会凌驾于医疗保健专业人员与患者和/或其护理人员或监护人协商后根据个别患者的情况做出适当决定的责任之上。
疾病，健康和不断变化的世界中的珊瑚微生物组
石质珊瑚，礁生态系统的发动机和工程师，面临人为环境变化的前所未有的威胁。珊瑚是构成细菌，古细菌，病毒和真核微生物的多样化社区的Holobionts。最近的研究表明，细菌微生物组在珊瑚生物学中具有关键作用。健康的细菌组合有助于营养循环和压力弹性，但是污染，过度捕获和气候变化会破坏这些共生关系，从而导致疾病，漂白，并最终导致珊瑚死亡。尽管在表征细菌的时空多样性方面取得了进展，但我们才刚刚开始欣赏它们的功能贡献。在这篇综述中，我们总结了细菌与其他Holobiont成员之间的生态和代谢相互作用，突出了影响细菌群落结构的生物和非生物因素，并讨论了气候变化对这些社区及其珊瑚宿主的影响。我们强调基于微生物组的干预措施如何帮助破译珊瑚健康的关键机制并促进珊瑚礁的弹性。最后，我们探讨了如何利用最近的技术发展来应对珊瑚微生物学中一些最紧迫的挑战，从而为该领域的未来研究提供了路线图。
基于脑电图的视觉诱发晕动症评估初步研究
摘要：虚拟现实（VR）技术最突出的问题是用户在沉浸于VR环境时可能会出现类似晕动症的症状，这些症状被称为视觉诱发晕动症（VIMS）或虚拟现实晕动症。本研究的目的是探讨脑电图（EEG）与主观评定的VIMS水平（VIMSL）之间的关联，并寻找用于评估VIMS的EEG标记物。使用基于VR的汽车驾驶模拟器诱发VIMS症状，并使用带有四个电极的可穿戴EEG设备（Muse）收集EEG数据。结果表明，个体对VIMS的耐受性、易感性和可恢复性在受试者中差异很大；以下标记与非 VIMS 和 VIMS 状态有显著差异（P < 0.05）：（1）theta@FP1、alpha@TP9、alpha@FP2、alpha@TP10 和 beta@FP1 的重力频率（GF）平均值；（2）alpha@TP9、alpha@FP1、alpha@FP2、alpha@TP10 和 alpha@(FP2–FP1) 的 GF 标准差；（3）FP1 的功率谱熵标准差；（4）TP9、FP1 和 FP2 的 Kolmogorov 复杂度（KC）平均值。这些结果还表明，使用具有少量电极的 EEG 设备进行 VIMS 评估是可行的。
虚拟现实疾病减少了沉浸式体验期间的注意力
摘要 - 在本文中，我们表明虚拟现实（VR）疾病与注意力的降低有关，这是通过在双任务范式中收集的脑电图（EEG）测量的P3B事件相关电位（EEG）的测量结果检测到的。我们假设疾病症状（例如恶心，眼睛疲劳和疲劳）将降低用户注意在虚拟环境中完成的任务的能力，并且在经历了P3B份量的降低中，在体验VR疾病的同时，将动态地反映出注意力的降低。在用户研究中，参与者沿着VR的博物馆进行了游览，沿着VR的一条旋转数量不同，以前证明会导致不同水平的VR病。在关注虚拟博物馆（主要任务）时，要求参与者默默地计算不同频率的音调（次要任务）。在用户没有戴头部安装显示器（HMD）时，进行了与VR病疾病情况进行比较的控制测量值，而当他们沉浸在VR中，但没有在环境中移动。这项探索性研究表明，在多次分析中，在任务过程中收集的P3B的效果平均幅度与任务后用问卷（SSQ）测得的疾病严重程度以及次级任务的计数错误数量有关。因此，VR病可能会损害注意力和任务表现，并且可以通过ERP措施进行这些注意力的变化，而无需要求参与者评估他们的疾病症状。
在特定道路上减少晕动症的最佳速度曲线
晕动病 (MS) 是大多数交通系统存在的问题。文献中提出了几种针对汽车此类问题的对策，但大多数是定性的、行为性的或涉及复杂的底盘系统。随着人们对自动驾驶汽车的兴趣日益浓厚，MS 问题可能变得非常重要，以至于它会削弱其在提高生产率方面的优势；不解决这类问题可能会限制用户的接受度，降低自动驾驶汽车的安全性和环境影响。本研究提出了一种新方法，通过优化给定路径的速度曲线，将最短旅行时间与最小晕动病发生率 (MSI) 相结合。通过模拟，使用一个简单的车辆模型来比较几种策略，评估哪些有效，哪些无效。优化任务被表述为非线性模型预测控制 (NMPC)，并沿路径计算一系列优化程序；这些策略是在 NMPC 问题的成本函数中实施的，评估它们的性能，并确定是否必须使用数值 MS 模型才能显着降低 MSI。结果表明，并非所有成本函数都是有效的，但可以在不对其动态进行建模的情况下减少 MS；然而，在效率和效率方面，考虑当前 MSI 的使用 MS 模型的策略优于其他成本函数。这种定量方法可用于运动
疾病缺席？基于登记册的后续行动55 ...
抽象目标是评估定量需求，情感需求，不明确和矛盾的需求以及暴力/暴力威胁与长期疾病缺席风险（LTSA）之间的暴力/暴力威胁之间的相互作用（LTSA）。方法，我们包括2012年，2014年和2016年丹麦（WEHD）工作环境与健康浪潮的55个467名员工。我们在WEHD调查中测量了四个自变量，并在随访的12个月内评估了国家注册册中LTSA的风险。使用COX比例危害模型，对年龄，性别，教育程度和工作组进行了调整，我们估计了LTSA的风险，并使用相对相互作用（RERI）进行了相对多余的风险评估了与添加性的偏差。的结果是高度情绪需求和高定量需求的组合（HR 1.50; 95％CI 1.33至1.70; RERI 0.06; 95％CI -0.15 O 0.26）以及高情绪需求和暴力/暴力/暴力威胁/暴力威胁（HR 1.76; 95％CI 1.53至2.53至2.53至2.0.12; Rori; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Roririi; Roririi; Rorii; Roririi; Roririi》; 0.66）我们没有发现在预测LTSA方面与添加剂效应的偏差迹象。 For combinations of violence/threats of violence and high quantitative demands (HR 1.90; 95% CI 1.64 to 2.20; RERI 0.36; 95% CI 0.01 to 0.71) and unclear and contradictory demands and high quantitative demands (HR 1.46; 95% CI 1.31 to 1.62; RERI 0.23; 95% CI 0.04 to 0.42）结果表明LTSA的过量风险高于添加性（即，超级药物）。 结论参与者报告了高定量需求，结合了暴力/暴力威胁或不明确和矛盾的要求，其LTSA风险比预期的更高，表明超级药物。的结果是高度情绪需求和高定量需求的组合（HR 1.50; 95％CI 1.33至1.70; RERI 0.06; 95％CI -0.15 O 0.26）以及高情绪需求和暴力/暴力/暴力威胁/暴力威胁（HR 1.76; 95％CI 1.53至2.53至2.53至2.0.12; Rori; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Roririi; Roririi; Rorii; Roririi; Roririi》; 0.66）我们没有发现在预测LTSA方面与添加剂效应的偏差迹象。 For combinations of violence/threats of violence and high quantitative demands (HR 1.90; 95% CI 1.64 to 2.20; RERI 0.36; 95% CI 0.01 to 0.71) and unclear and contradictory demands and high quantitative demands (HR 1.46; 95% CI 1.31 to 1.62; RERI 0.23; 95% CI 0.04 to 0.42）结果表明LTSA的过量风险高于添加性（即，超级药物）。 结论参与者报告了高定量需求，结合了暴力/暴力威胁或不明确和矛盾的要求，其LTSA风险比预期的更高，表明超级药物。的结果是高度情绪需求和高定量需求的组合（HR 1.50; 95％CI 1.33至1.70; RERI 0.06; 95％CI -0.15 O 0.26）以及高情绪需求和暴力/暴力/暴力威胁/暴力威胁（HR 1.76; 95％CI 1.53至2.53至2.53至2.0.12; Rori; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Roririi; Roririi; Rorii; Roririi; Roririi》; 0.66）我们没有发现在预测LTSA方面与添加剂效应的偏差迹象。For combinations of violence/threats of violence and high quantitative demands (HR 1.90; 95% CI 1.64 to 2.20; RERI 0.36; 95% CI 0.01 to 0.71) and unclear and contradictory demands and high quantitative demands (HR 1.46; 95% CI 1.31 to 1.62; RERI 0.23; 95% CI 0.04 to 0.42）结果表明LTSA的过量风险高于添加性（即，超级药物）。结论参与者报告了高定量需求，结合了暴力/暴力威胁或不明确和矛盾的要求，其LTSA风险比预期的更高，表明超级药物。结果对预防与不良心理社会工作条件有关的负面影响具有影响。
员工研究阶段2：疾病缺席并恢复工作。定量和定性研究。
冠状病毒是导致疾病19的病毒类型。 有几个冠状病毒；最近的大流行是由SARS-COV-2病毒引起的，该病毒在某些人中导致疾病covid-19。 雇员在有偿就业中工作，他为雇主工作并且不归类为自雇人士。 拟合纸币贴合票据由GPS或医院医生发行，当个人的健康状况影响其工作适应性时。 提供贴合票据涉及评估GP或医院医生对个人工作的适应性。 评估确定个人是否“不适合任何工作”或“可能适合工作”，如果某些工作场所进行调整。 如果发现一个人“不适合工作”，请详细介绍医疗专业人员建议他们下班的时间。 雇主可能会要求看到合适的笔记作为疾病缺席生病薪水的证据。 灵活的工作灵活工作是一种适合员工需求的工作方式，例如具有灵活的开始和完成时间，工作共享，兼职时间或压缩时间或在家工作。 所有员工都有要求灵活工作的合法权利。 休假临时休假。 在冠状病毒大流行期间，政府引入了冠状病毒保留计划，称为休假。 该计划使雇主能够解决雇员并申请赠款，以支付其通常的每月工资费用的一部分。 人力资源（HR）冠状病毒是导致疾病19的病毒类型。有几个冠状病毒；最近的大流行是由SARS-COV-2病毒引起的，该病毒在某些人中导致疾病covid-19。雇员在有偿就业中工作，他为雇主工作并且不归类为自雇人士。拟合纸币贴合票据由GPS或医院医生发行，当个人的健康状况影响其工作适应性时。提供贴合票据涉及评估GP或医院医生对个人工作的适应性。评估确定个人是否“不适合任何工作”或“可能适合工作”，如果某些工作场所进行调整。如果发现一个人“不适合工作”，请详细介绍医疗专业人员建议他们下班的时间。雇主可能会要求看到合适的笔记作为疾病缺席生病薪水的证据。灵活的工作灵活工作是一种适合员工需求的工作方式，例如具有灵活的开始和完成时间，工作共享，兼职时间或压缩时间或在家工作。所有员工都有要求灵活工作的合法权利。休假临时休假。在冠状病毒大流行期间，政府引入了冠状病毒保留计划，称为休假。该计划使雇主能够解决雇员并申请赠款，以支付其通常的每月工资费用的一部分。人力资源（HR）
基于相锁的值函数连接矩阵和CNN-LSTM
摘要：为了有效地检测由虚拟现实环境引起的运动疾病，我们开发了一种专门设计用于视觉诱导的运动疾病的分类模型，采用了相位锁定值（PLV）功能连接矩阵和CNN-LSTM架构。该模型解决了传统机器学习算法的缺点，尤其是它们在处理非线性数据方面的功能有限。我们使用来自25名参与者的EEG数据构建了基于PLV的功能连接矩阵和网络拓扑图。我们的分析表明，视觉诱发的运动疾病显着改变了脑电图中的同步模式，尤其是影响额叶和颞叶。功能连接矩阵用作我们的CNN-LSTM模型的输入，该模型用于对视觉诱导的运动疾病的状态进行分类。该模型表现出优于其他方法的优越性能，从而达到了伽马频带中最高的分类精度。具体来说，二进制分类的最高平均准确度为99.56％，三元分类达到86.94％。这些结果强调了该模型的分类有效性和稳定性，使其成为帮助诊断运动疾病的宝贵工具。