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将物理世界和虚拟世界结合起来进行运动认知训练干预：关于运动技术分类的指导意见书
有效的运动需要完整的运动和认知功能。越来越多的文献研究了运动认知干预措施，以提高健康或患病老年人的整体生活质量。对于此类干预，新的技术进步不仅在动机方面至关重要，而且对于改善多刺激世界中的用户体验也至关重要，这些世界通常以真实和虚拟环境的混合形式提供。本文为与运动相关的研究提供了一个分类系统，涉及在不同程度的虚拟环境中执行的运动认知干预。分类分为三类：（a）数字设备的类型及其提供的沉浸度；（b）人机交互的存在与否；（c）训练期间的活动参与，定义为活动>任务的1.5代谢当量。由于虚拟现实（VR）通常将不同的技术归类在同一术语下，我们提出了从计算机显示器和投影仪到头戴式VR技术的数字设备分类法。近年来发展迅速的所有沉浸式技术都归类在扩展现实（XR）这一总称下。这些包括增强现实 (AR)、混合现实 (MR) 和虚拟现实，以及所有尚未开发的技术。这项技术不仅在游戏和娱乐方面具有潜力，而且在研究、运动认知训练计划、康复、远程医疗等方面也具有潜力。本立场文件为基于数字设备、人机交互和身体参与的未来运动相关干预措施提供了定义、建议和指南，以便更一致地使用术语并有助于更清楚地理解其含义。
职业 - 探索和技能 - 训练 - 使用虚拟现实 -
对大脑的基于工作的学习●在一项研究中，“ VR增强了局部相互作用，激活了功能模块之间的更健壮和广泛的途径，并改善了全球整合，全球隔离和同时的局部隔离”*●“虚拟现实（VR）模拟了一个人工感觉世界，在该世界中，用户可以与各种虚拟项目和环境进行交互，并成为一种集成的刺激，尤其是在皮质系统中……。这种灵活，沉浸式和用户友好的交互技术可以改善认知和记忆功能……●通过激活神经可塑性来实现这种功能改进，这是Cortex编码体验并学习新行为并响应环境变化的新行为的过程“…
7 个适合虚拟学习的大脑休息过渡
1. 首先将双手举起，摆动手指，并用嘴巴发出柔和的呼呼声 2. 反复搓手掌 3. 打响指 4. 拍大腿，左右交替 5. 拍手或跺脚 6. 大声拍手 7. 然后反转……直到回到摆动手指和柔和呼呼的声音！ 8. 你刚刚制造了一场暴风雨！
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参考虚拟晶格的HR-TEM和HR-STEM图像上应变和位移字段的定量映射
摘要：已经开发了一种高分辨率传输电子显微镜（HR-TEM）和高分辨率扫描传输电子显微镜（HR-STEM）图像的互惠空间处理方法。命名为“绝对应变”（Abstrain），它可以通过用户定义的Bravais晶格对平面间距离和角度，移位场以及应变张量组件进行定量和映射，并从特定于HR-TEM和HR-STEM成像的图像扭曲中进行校正。我们提供相应的数学形式主义。抽象超出了对现有方法的限制，即通过对感兴趣区域进行直接分析，而无需在同一视野上具有相似晶体结构的参考晶格边缘。此外，对于由两种或多种原子组成的晶体，每个原子都有其自身的子结构约束，我们开发了一种名为“相对位移”的方法，用于提取与一种原子类型的亚晶状体和测量原子色谱柱相关的子晶状体，并与与Bravais lattice lattice lattice lattice或另一个子结构相关的原子柱相关。证明了抽象和相对位移在功能性氧化物铁电异质结构的HR-STEM图像中的成功应用。
3D臂目光：3D ARM的公共数据集到达虚拟现实中的注视信息
3D武器凝视是一个公共数据集，旨在从精确控制的，舒适的姿势到达宽的可触及空间中的物体时提供自然的手臂运动以及视觉和凝视信息。参与者参与了在虚拟环境中挑选和将物体放置在各种位置和方向上，从而使工作空间最大化了探索工作区，同时通过指导参与者通过躯干和肩部来确保参与者通过视觉反馈来确保一致的坐姿姿势。这些实验设置允许以高成功率（> 98％的物体）和最小的补偿性运动捕获自然手臂运动。数据集重组超过250万个样本，这些样本从20位健康参与者中记录，他们执行14,000个单次选拔运动（每位参与者700个）。最初旨在探索基于自然眼睛和手臂协调的新型假体控制策略，但该数据集也将对对核心感觉运动控制，人形机器人机器人，人类机器人相互作用以及在注视指导计算机视觉中相关解决方案的开发和测试的研究人员也很有用。
建立支持森林管理的虚拟森林景观：参数化的挑战
A：意大利博尔扎诺的高山环境研究所Eurac Research。b：意大利农业，环境和食品科学学院博尔扎诺大学免费大学。C：意大利博尔扎诺的气候变化与转型中心EURAC研究。D：芬兰赫尔辛基自然资源研究所（Luke）。E：芬兰森林科学学院东部芬兰大学 *通讯作者：电子邮件：marco.mina@eurac.edu摘要关键字校准，干扰建模，欧洲阿尔卑斯山，森林景观模型，森林模型，模型初始化引用引用Mina M，Mina M，Marzini S，Marzini S，Crespi A，Crespi A，Crespi A，Crespi A，Albrich a，Albrich K. 2025252525252525252525252525252525252525. 建立支持森林管理的虚拟森林景观：参数化的挑战。 。 monit。 2（1）：49-96。建立支持森林管理的虚拟森林景观：参数化的挑战。。monit。2（1）：49-96。
红色帽子OpenStack平台17.1配置网络功能虚拟化
您可以使用Red Hat OpenStack平台主管Toolkit隔离特定的网络类型，例如外部，项目，内部API等。您可以在单个网络接口上部署网络，也可以通过多主机网络接口分布。使用开放的VSWITCH您可以通过将多个接口分配给单个桥来创建债券。在红色帽子OpenStack Platform安装中使用模板文件配置网络隔离。如果您不提供模板文件，则在配置网络上部署的服务网络。
任务约束对虚拟现实中3D视觉运动跟踪任务的影响
近年来，许多研究都使用沉浸式虚拟现实（VR）来与真实环境尽可能地分析感知运动的协调（Bideau等，2010; Bideau et al。，2004; Ranganathan and Carlton and Carlton，2007; Vignais et; Vignais et al。，2009; Faure et al。，2020）。对VR的这种强烈兴趣创造了准确控制设备提供的信息，与环境的相互作用和任务的约束的可能性（例如Vignais等，2009； Choi等，2021）。在这种情况下，需要进行研究，以表征虚拟环境中可能的运动动作，这是在深度维度上恰当的（Armbrüster等，2008； Vienne等，2020）。为了解决这一目标，我们的研究团队已经开发了一项视觉运动跟踪任务，以操纵和评估不同虚拟约束对行动参与，尤其是在深度维度上的影响。跟踪任务的原理是移动效应器，以使其与移动目标保持尽可能近，可以通过互动
虚拟现实不仅欺骗了大脑：脊柱兴奋性在虚拟模拟的跌落
虚拟现实（VR）已知会引起大脑运动区域的大量激活。尚不清楚虚拟现实在多大程度上会触发感觉运动系统，更特别地，它是否会影响较低的神经水平。在这项研究中，我们旨在评估VR模拟具有挑战性和压力的姿势情况（Richie的木板经验）是否可以干扰15位健康的年轻参与者中姿势肌肉的脊柱兴奋性。三头肌肌肉的H-Re the ex在参与者站立并戴着VR头戴式耳机的同时，通过电神经刺激引起。参与者经历了几种情况，在此期间唤起了刺激：站立（Novr）站在地面上的VR（地面VR），站在建筑物的边缘（plankVr）（plankVr）（plankVr），并从建筑物（Fallowvr）掉下来。在整个实验过程中，测量了三头肌肌肉的肌电活性。腿部和头部运动也通过加速度计来测量以说明身体振荡。首先，在条件之间，头部旋转和肌电活性没有差异。第二，从novr到GroundVR和PlankVr不影响三头肌H-Re-Refex（H Max / m max）。最显着的发现是在跌落过程中H-Re-ex的急剧下降（Novr和FallingVR之间的47±26.9％，P = 0.015）。建议在VR中遇到姿势威胁有效地调节脊柱兴奋性，尽管保持了安静的站立姿势。这项研究表明，模拟掉落的模仿神经调整在实际的姿势挑战任务中观察到的神经调整。