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![arxiv：2401.15296v2 [cs.cv] 2025年2月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9d2a6f090e28a0601a8097ce2cccc7a9e8f3504d.webp)
arxiv：2401.15296v2 [cs.cv] 2025年2月6日
通过3D骨骼重新识别的人是一个重要的新兴研究领域，在模式识别统计中引起了人们的越来越多的关注。在各种应用方案中都具有独特的优势，近年来已经提出了许多基于3D骨架的人重新识别（SRID）方法（SRID）方法，并具有Di-Verse Skeleton建模和学习范式。在这项调查中，我们对最近的SRID进步进行了全面的审查和分析。首先，我们定义了SRID任务，并为其起源和主要进步提供了概述。其次，我们制定了一种系统的分类法，该分类法将现有的方法组织为基于不同的Skeleton建模（即手工制作的，基于序列的，基于图）的三类类别。然后，我们详细介绍了这三个类别的代表模型，并分析了他们的利弊。与此同时，我们对主流范围内的主流，自我监督和无监督的SRID学习范式和相应的骨骼学习任务进行了深入的评论。对最先进的SRID方法进行了彻底的评估，进一步对各种类型的基准和协议进行了比较，以比较它们的有效性和效率。fi-Nelly，我们讨论了现有研究的挑战以及未来研究的有希望的方向，强调了SRID的潜在影响和应用。可以在https://github.com/kali-hac/srid上获得策划的宝贵资源集合。
原始发表论文（记录版本）的引用：Sadik, M.、López-Urdaneta, J.、Ulén, J. 等人 (2021)。人工智能可以提醒使用 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤患者局部骨骼/骨髓摄取。科学报告，11(1)。http://dx.doi.org/10.1038/s41598-021-89656-9
开发一种基于人工智能 (AI) 的方法，用于检测接受 FDG-PET/CT 分期的霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的局灶性骨骼/骨髓摄取 (BMU)。将单独测试组的 AI 结果与独立医生的解释进行比较。使用卷积神经网络对骨骼和骨髓进行分割。AI 的训练基于 153 名未接受治疗的患者。骨摄取明显高于平均 BMU 的被标记为异常，并根据总异常摄取平方计算指数以识别局灶性摄取。指数高于预定义阈值的患者被解释为具有局灶性摄取。作为测试组，回顾性纳入了 48 名在 2017-2018 年期间接受过分期 FDG-PET/CT 且活检证实患有 HL 的未接受治疗患者。十位医生根据局灶性骨骼/BMU 对 48 例病例进行分类。在 48 例 (81%) 的局部骨骼/骨髓受累病例中，大多数医生同意 AI 的观点。医生之间的观察者间一致性为中等，Kappa 值为 0.51（范围为 0.25–0.80）。可以开发一种基于 AI 的方法来突出显示使用 FDG-PET/CT 分期的 HL 患者中的可疑局部骨骼/BMU。核医学医生之间关于局部 BMU 的观察者间一致性为中等。
软韧带混合气动执行器的力分析及其在双足动物机器人机器人中的应用
摘要本文系统地研究了软韧带混合气动执行器（SRHPA），该杂交气动执行器（SRHPA）由一个可固定的可折叠式旋转骨架组成，能够具有大量的螺旋运动和具有高线性驱动力的软蛋卷肌肉。考虑到可折叠骨骼的独特变化螺旋运动，分析模型映射了由波纹管肌肉产生的输入力和执行器的输出力产生的，并通过模拟力分析进行了验证。原型。测试了原型的静态和动态性能，以验证输出力的分析建模。使用执行器作为模块，开发并测试了带有四个模块的新型双足动物机器人，以证明其适应性在构造空间中，通过在转弯，转弯环绕和旋转步态之间进行切换。载板电子设备零的混合执行器和Inch虫机器人有可能在极端的环境中部署，这些环境比电机和驱动器（例如在核和爆炸性环境中）更喜欢气动驱动系统。
lidpose：稀疏激光点云中实时3D人姿势估计，具有非重复循环扫描模式
摘要：在本文中，我们提出了一种基于新型的，视觉转化器的端到端姿势估计方法，Lidpose，用于实时人类骨架估计，在非重复循环扫描（NRCS）LIDAR点云中。在vitpose架构上建造，我们介绍了新颖的改编，以解决NRCS激光雷达的独特特性，即稀疏性和异常的类似Rosetta的扫描模式。所提出的方法解决了基于NRCS激光雷达的感知的常见问题，即测量的稀疏性，它需要在记录数据的空间和时间分辨率之间保持平衡，以有效地分析各种现象。lidpose利用NRCS激光雷达传感器的前景和背景细分技术来选择感兴趣的区域（ROI），使下痛成为移动行人检测和从RAW NRCS LIDAR LIDAR LIDAR测量序列中移动的端到端方法，该方法由静态传感器捕获的静态传感器供Sureveellance Seasarions捕获。为了评估该方法，我们创建了一个新颖的，真实的，多模式的数据集，其中包含来自Livox Avia传感器的相机图像和LIDAR点云，并带有注释的2D和3D人体骨架地面真相。
软韧带混合气动执行器的力分析及其在双足动物机器人机器人中的应用
摘要本文系统地研究了软韧带混合气动执行器（SRHPA），该杂交气动执行器（SRHPA）由一个可固定的可折叠式旋转骨架组成，能够具有大量的螺旋运动和具有高线性驱动力的软蛋卷肌肉。考虑到可折叠骨骼的独特变化螺旋运动，分析模型映射了由波纹管肌肉产生的输入力和执行器的输出力产生的，并通过模拟力分析进行了验证。原型。测试了原型的静态和动态性能，以验证输出力的分析建模。使用执行器作为模块，开发并测试了带有四个模块的新型双足动物机器人，以证明其适应性在构造空间中，通过在转弯，转弯环绕和旋转步态之间进行切换。载板电子设备零的混合执行器和Inch虫机器人有可能在极端的环境中部署，这些环境比电机和驱动器（例如在核和爆炸性环境中）更喜欢气动驱动系统。
完整的蹄铁匠和英国运动员，包含对马的结构和动物经济、原因、症状以及最认可的预防和治疗马可能患上的每种疾病的方法的系统研究......：包括对野外运动中使用的各种狗的忠实描述，以及犬病理学
对马的骨骼结构或骨架进行细致的解剖学描述；对该高贵动物的运动能力或肌肉进行科学解释和说明。
糖尿病患者玻璃体体结构的特征...
注释：直到今天，玻璃体的精细结构和某些功能仍未完全阐明，但是现有的知识表明CT不仅是特殊的，而且是非常复杂的组织。其对各种病理情况的异营反应的主要形式是凝胶与液化或压实馏分的形成的相关性。腐烂的胶原蛋白骨骼转移到其胚胎发生区域的趋势为视网膜在此过程中的机械参与，破裂，褶皱，分离，视网膜出血等的形成而产生了先决条件。显然，自由腔的出现 - 流体的储层可能是青光眼和视网膜脱离的发病机理的元素。临床观察到的CT骨骼可能在眼球内病理组织生长（肿瘤，系泊）中起刺激或限制作用。
PH 201 家庭作业章节：工作与能源
25. 在钢架雪车运动中，参赛者跳上雪橇（称为钢架雪车），然后沿着结冰的赛道滑行，腹部朝下，头部朝前。在 2010 年冬奥会上，赛道有 16 个弯道，从上到下的高度差为 126 米。（a）在没有非保守力（如摩擦力和空气阻力）的情况下，选手在赛道底部的速度是多少？假设滑行开始时的速度相对较小，可以忽略不计。（b）实际上，金牌得主（加拿大选手 Jon Montgomery）在一次预赛中就以 40.5 米/秒（约 91 英里/小时）的速度到达赛道底部。在这次预赛中，非保守力对他和他的雪橇（假设总质量为 118 公斤）做了多少功？
使用时空信息
摘要随着计算机科学的最新进展，越来越需要将人类运动转换为人体研究的数字数据。骨骼运动数据包括通过关节角度或关节位置表示的每个捕获运动框架的人类姿势。三维（3D）骨骼运动数据广泛用于各种应用中，例如虚拟现实，机器人技术和动作识别。但是，由于校准误差，传感器噪声，传感器的分辨率不良以及由于衣服而引起的遮挡，它们通常是嘈杂的和不完整的。已经提出了数据驱动的模型来denoise和填充不完整的3D骨架运动数据。但是，他们忽略了关节和骨骼之间的运动学依赖性，这可以作为确定标记位置的噪声。受到定向图神经网络的启发，我们提出了一个新型模型，以填充和定位标记。此模型可以通过从长期短期记忆层中创建骨数据和时间信息来直接提取空间信息。此外，提出的模型可以通过自适应图学习关节之间的连通性。在评估中，提出的模型显示出具有不同类型的噪声水平和学习过程中数据含量不同的看不见数据的良好的完善性能。