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瑜伽姿势检测与矫正系统
PK 技术园区，浦那，印度 摘要：为了研究和评估瑜伽姿势，这个最后一年的项目涵盖了瑜伽姿势检测系统的设计、开发和实施，该系统结合了计算机视觉和机器学习方法。通过给予练习者即时的反馈和指导，该方法旨在提高瑜伽练习的质量，并帮助练习者实现更好的姿势调整、形态和整体幸福感。该研究使用尖端的图像处理算法，从人们做瑜伽姿势的图片或视频中识别和提取重要的身体标志和信息。利用训练有素的机器学习模型，该系统可以准确识别和分类各种姿势，并提供有关姿势调整、平衡和良好姿势的实时反馈。从初学者到寻求指导以完善技能的经验丰富的练习者的专家都可以从提供的解决方案中受益。 关键词 – 自学习、机器学习、瑜伽姿势检测。
与姿势无关的自动目标检测和...
■尽管已经开发了许多对象识别技术来处理激光雷达（LADAR）扫描的地形场景，但这些技术在目标歧视方面的成功有限，部分原因是低分辨率数据和可用计算能力的限制。我们提出了一个独立于姿势的自动目标检测和识别系统，该系统使用来自空气寄生的三维成像LADAR传感器的数据。自动目标识别系统使用目标模型的几何形状和尺寸签名来检测和识别较重的顶篷和伪装盖下的目标。在五个测量的场景上展示了系统性能，在开放式和重型顶盖盖上均出现了目标，该目标的目标占据了范围的1％至10％。在十二个测得的数据场景中成功证明了系统的自动目标识别部分，在开放式和重冠层和伪装覆盖范围内，目标均已出现。还证明了在任意方向多个可移动零件的目标的正确目标识别。该系统达到了高识别率以及较低的假警报率。提出的工作的直接益处是在对军事地面车辆的自动目标识别领域中，其中感兴趣的车辆可能包括相对于身体的铰接式组件，并且可能具有许多可能的配置。其他应用领域包括人类对国土安全性的发现和认可，以及对大型或扩展地形场景的注册。t
加强国防部的零信托姿势
Thunderdome旨在从经典的深度信息安全模型的孤立性质转化为从用户到端到端安全性的孤立性，并访问了端到端的安全性。该计划取代了DOD信息系统历来依赖于网络，防火墙，入侵检测和身份认同的一套松散整合的技术和服务的遗产套件。这些遗产技术共同提供了强大的网络可见性，但面临挑战，包括安全与网络技术之间的集成，绩效差，管理复杂性，跨数据集的可见性分离以及在伙伴网络之间进行故障排除难度。值得注意的是，随着战斗机要求的发展，国防部认为向零信托的转变被认为是必要的演变。
ZScaler数据安全姿势管理（DSPM）
在多云环境中确保大量业务数据的挑战包括管理数据保护的复杂性和规模；处理内幕威胁，数据泄露，第三方和供应商访问以及供应链风险；并遵守数据法规。组织努力库存，对，控制和保护关键数据资产，同时使其免受各种威胁。使这种复杂性更加复杂，是跨不同环境之间的许多碎片数据位置，角色和权限。
证明点数据安全姿势管理
ProofPoint，Inc。是一家领先的网络安全和合规性公司，可保护组织的最大资产和最大风险：他们的员工。借助基于云的解决方案的集成套件，Proceppoint可帮助世界各地的公司停止针对性的威胁，保护其数据，并使他们的用户对网络攻击更具弹性。各种规模的领先组织，包括《财富100强》的85％，都依靠以人为本的以人为中心的安全和合规性解决方案来减轻他们在电子邮件，云，社交媒体和网络中最关键的风险。更多信息可从www.proofpoint.com
姿势矫正心动过速综合征（POTS）
显着的功能和经济后果，尽管其基本机制只是部分理解。许多盆栽患者由于对盆栽病因的了解有限，缺乏循证治疗选择以及医生在识别和管理盆中的最少培训，因此获得了不充分的护理。这项综述的目的是提供盆栽的全面概述，包括其病因，相关的合并症，诊断挑战和诊断方法，以及潜在的药理和非药理治疗方案。材料和方法的文献搜索方法涉及使用关键字“盆”以及诸如“病因”，“治疗”，“诊断”，“症状”，“ Long covid-19”，“ long covid-19”和“运动”等术语结合使用。在PubMed和Google Scholar数据库中进行了搜索，主要关注审查文章和临床试验。得出的结论提高了医生对盆栽的认识，对于为患者提供最佳医疗保健至关重要。尽管花盆的普遍性及其对患者生活的重大影响，但研究资金仍然不成比例。加强研究基础设施对于了解花盆的病理生理和标准化评估工具，结果指标和患者护理至关重要。
姿势控制过程中的运动策略不是肌肉疲劳联合依赖性，但肌肉疲劳会增加姿势不对称
这项研究的目的是研究在安静的站立任务中，踝关节和髋部肌肉疲劳对姿势控制的运动调节（实验1）和对称性（实验2）的影响。二十三名年轻人在双侧脚踝和髋部肌肉疲劳方案（随机）之前和之后在单独的力平台上执行了两足动物的姿势任务。踝关节和髋部肌肉分别使用站立小腿升高方案（踝关节疲劳）分别疲劳，分别以受控运动频率（0.5Hz）坐在椅子上的臀部（髋关节疲劳）的屈曲和延伸。在两个实验中，测量了两个实验，压力，压力和肌电图参数。在实验2中使用对称指数在参数中分析姿势不对称。我们的主要发现表明，肌肉疲劳会损害姿势稳定性，而不论疲劳的肌肉区域（即踝关节或髋关节）。此外，年轻人在脚踝和髋部肌肉疲劳方案之前和之后都使用了脚踝运动策略（实验1）。此外，我们发现在肌肉疲劳后安静的站立任务中，下肢（实验2）之间增加了不对称性。因此，我们可以得出结论，姿势运动策略不是肌肉疲劳的关节依赖性，而疲劳任务会增加姿势不对称性，而不论疲劳区域（髋关节或踝关节）。这些发现可以应用于运动训练和康复计划，目的是减少对不对称和改善平衡的疲劳影响。
速度拒绝的收敛姿势和扭曲估计...
ii.摘要................................................................................................................................................ 6
通过可穿戴设备进行姿势和步态评估
摘要：在医学和体育科学中，姿势评估是步态和姿势矫正的重要组成部分。目前有多种用于量化姿势系统效率和确定姿势稳定性的仪器，这些仪器被认为是最先进的。然而，这些系统在可访问性、经济成本、尺寸、侵入性、可用性和耗时设置方面存在许多限制。为了缓解这些限制，本项目旨在验证如何组装和使用可穿戴设备为人类受试者提供反馈，以改善步态和姿势，这可以应用于运动表现或运动障碍康复（来自神经退行性疾病、衰老或受伤）。该项目分为三个部分：第一部分提供实验方案，用于研究基于最先进仪器的动作预期和控制姿势和步态的相关过程。第二部分为这些措施提供了一种生物反馈策略，涉及低成本可穿戴系统的设计。最后，第三部分提供生物反馈的算法处理，以根据表现条件（包括个体差异）定制反馈。在这里，我们提供了一个详细的实验设计，通过一个联合架构来区分重要的姿势指标，该架构集成了最先进的姿势和步态控制仪器以及基于低成本设备和可免费访问的机器学习技术的数据收集和分析框架。对 12 名受试者的初步结果表明，所提出的方法准确识别了定义的运动任务的阶段（即旋转、就位、APA、放下和恢复），总体 F1 分数分别为 89.6% 和 92.4%，涉及受试者独立和受试者依赖的测试设置。