MA 02 高级系列是四分之一回转电动工业服务执行器,在 12vdc、24vac/vdc 或 92~265vac 型号中提供高达 177”lbs 的扭矩,并提供 2 位置(打开/关闭)、浮动(打开/关闭/点动)或调制(4-20mA 默认或 2-10vdc)控制方案。高级型号无需卸下盖子即可设置行程停止,可通过 OLED 菜单功能进行软设置。其他参数也可通过相同的菜单程序访问。(2) A 型(常开)辅助开关和内部防凝加热器是标准配置。主要特点包括:• 24 伏型号采用交流或直流电源供电。• 120vac 和 230vac(自动切换)型号采用 50 或 60Hz 电源供电。 • 3D 凸起位置指示器 • 附带 3m 预接线现场接口电缆 • 顶部安装 4mm 手动超控插座,方便使用。 • M10 镀镍黄铜电缆密封套 (x1) • MAR02R 具有高速功能 • MAR02R 具有电子故障安全功能
•自我护理工具箱。清单可帮助您优化自我护理工具箱。•呼吸。呼吸错误会增加疼痛敏感性,头痛,下巴疼痛等。•姿势。良好的姿势会减少肌肉和关节的压力,并可以防止许多问题。•睡眠卫生和定位。睡眠姿势和睡眠卫生策略。•睡眠清单。睡眠对身体健康至关重要。此睡眠促进策略的清单•头痛触发点。触发点通常会引起头痛。•开始锻炼想法。帮助您开始运动的想法:应对疲劳,痛苦和对运动的恐惧。•疼痛管理
背景:近年来,眼动追踪技术和方法取得了长足进步。具体而言,使用眼动追踪定量测量眼球运动和心理生理结构正在获得发展势头。反应时间的测量方式有很多种,从对刺激的简单反应到对刺激更具挑战性的选择或辨别反应。传统上,反应时间是从刺激事件开始到反应事件测量的,包括视觉和运动反应时间。眼动追踪技术可以提供更离散的反应时间测量,包括视觉延迟和视觉速度等视觉成分,并可以识别刺激出现时人是否在看目标区域。本文旨在检验使用眼动追踪技术测量的简单反应时间、选择反应时间和辨别反应时间测试的可靠性。此外,我们试图建立表现规范并研究普通人群中反应时间的性别差异。最终目标是对不同人群的反应时间测量进行初步比较,包括非运动员、运动员和遭受创伤性脑损伤的个人。
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。
摘要。人类行动识别在实现人类与机器人之间的有效和安全的合作中起着重要作用。例如,考虑一项协作的组装任务,人工可以使用手势与机器人进行通信,而机器人可以利用公认的行动来预测组装过程中的下一步,从而提高安全性和整体生产率。在这项工作中,我们提出了一个基于3D姿势和合奏技术的人类行动识别的新框架。在这种框架中,我们首先通过敞开和RGB-D数据估算人体和身体关节的3D坐标。然后将估计的接头馈送到一组源自Shift-GCN的图形卷积网络,这是每个关节集(即车身,左手和右手)的一个网络。最后,使用集合方法,我们平均所有网络的输出得分来预测最终的人类行动。在一个名为IAS-LAB协作HAR DATASET的专用数据集上评估了所提出的框架,该数据集包括在人机协作任务中常用的操作和手势。实验结果证明了不同动作识别模型的界面如何有助于提高整体系统的准确性和鲁棒性。
运动障碍,例如帕金森氏病(PD)影响眼动函数 - 能够准确,有目的地移动眼睛以提供感官,认知和次级运动任务的能力。数十年的猴子和人类行为研究的神经物理研究已经表征了健康动眼控制的神经基础。 本综述将具有PD的人的眼睛运动与潜在的神经生理学机械学和途径联系起来。 在这个基础上建立了基础,我们重点介绍了使用眼动作来衡量症状严重程度,评估治疗效果并用作潜在的精确生物标志物的最新进展。 我们得出的结论是,尽管眼睛运动为PD机制提供了见解,但基于当前的证据,它们似乎缺乏足够的敏感性,并且可以用作独立的诊断工具。 与大数据集中的其他疾病指标结合使用时,可能会实现其全部潜力。数十年的猴子和人类行为研究的神经物理研究已经表征了健康动眼控制的神经基础。本综述将具有PD的人的眼睛运动与潜在的神经生理学机械学和途径联系起来。在这个基础上建立了基础,我们重点介绍了使用眼动作来衡量症状严重程度,评估治疗效果并用作潜在的精确生物标志物的最新进展。我们得出的结论是,尽管眼睛运动为PD机制提供了见解,但基于当前的证据,它们似乎缺乏足够的敏感性,并且可以用作独立的诊断工具。与大数据集中的其他疾病指标结合使用时,可能会实现其全部潜力。
Pharma Innovation Journal 2023; SP-12(12):1689-1694 ISSN(E):2277-7695 ISSN(P):2349-8242 NAAS评级:5.23 TPI 2023; SP-12(12):1689-1694©2023 TPI www.thepharmajournal.com接收到:接受:19-10-2023接受:25-11-2023 MV JALU农业机械和动力工程系 Engineering and Technology, JAU, Junagadh, Gujarat, India PS Ambaliya Department of Farm Machinery and Power Engineering, Collage of Agricultural Engineering and Technology, JAU, Junagadh, Gujarat, India DB Chavda Department of Farm Machinery and Power Engineering, Collage of Agricultural Engineering and Technology, JAU, Junagadh, Gujarat, India Corresponding Author: MV Jalu Department of农业机械和动力工程,农业工程和技术的拼贴,Jau,Junagadh,Gujarat,India
我们研究了开发决策支持系统 (DSS) 的可能性,该系统整合了眼球注视测量,以便更好地调整其建议。事实上,眼球注视可以洞察人类的决策:个人倾向于更加关注与他们即将做出的选择一致的关键信息。因此,眼球注视测量可以帮助 DSS 更好地捕捉决定用户决策的背景。22 名参与者进行了简化的空中交通管制 (ATC) 模拟,他们必须根据屏幕上显示的特定参数值决定接受或修改路线建议。记录了每个参数的决策和注视时间。算法使用用户注视时间来估计每个参数对其决策的效用。在此训练阶段之后,算法立即在两种条件下生成新的路线建议:1) 考虑参与者的决策,2) 使用显示参数的停留时间测量,考虑参与者的决策及其视觉行为。结果表明,在考虑参与者的决策时,系统建议比基础系统更准确,使用他们的停留时间甚至更准确。使用眼动仪捕捉决策的关键信息加速了 DSS 的学习阶段,从而有助于进一步提高连续建议的准确性。此外,探索性眼动仪分析反映了决策过程的两个不同阶段,在整个决策时间过程中,相关参数(即涉及规则)的停留时间更长,这些相关参数的注视频率增加,尤其是在决策前的最后注视期间。因此,未来整合眼动仪数据的 DSS 应该特别关注决策前的最后注视。总的来说,我们的结果强调了眼动仪在增强和加速系统适应用户偏好、知识和专业知识方面的潜在意义。
神经人体工程学方法建议使用神经科学工具来监控操作员,以评估其在面对复杂活动时的认知状态 [Parasuraman 和 Rizzo 2008]。它的目标不是用机器取代人类,而是加强和优化人机协作。一种有前途的方法,即当前论文项目的核心,是在机上集成眼动仪以监控飞行员的眼球运动 [Peysakhovich 等人 2016]。这些数据可进一步用于推断机组人员的注意力状态,可以及早发现并预防其故障 [Dehais 等人 2017、2015;Lefrancois 等人 2016;Liu 等人 2016;Peysakhovich 等人 2018]。
模拟在航空训练中具有多种优势(例如 Kennedy、Berbaum、Lilienthal、Dunlap、Mulligan 和 Funaro,1987;Kennedy、Lilienthal、Berbaum、Baltzley 和 McCauley,1989)。可以安全地训练和练习应急程序。恶劣天气不会延迟或停止基于模拟器的训练。此外,模拟还提供实机训练所没有的特殊训练选项。例如,可以使用冻结命令停止飞机以提供指令或防止坠机。可以使用预编程的重置位置重新定位飞机以执行下一个任务或重复之前的任务,而无需花费宝贵的训练时间飞回最佳起点。基于模拟器的训练可以实时、慢动作或超实时进行(Crane 和 Guckenberger,2000)。可以预先编程自动反馈功能,并且可以记录模拟器飞行以供重播和以后检查。基于模拟器的培训的优点中最重要的是节省成本。