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静态姿势对P300在线表现的影响-......
摘要：要实现一个实用的日常脑机接口 (BCI)，在设计 BCI 时必须考虑执行日常任务时姿势的持续变化。为了检验 BCI 的性能是否取决于姿势，我们比较了基于 P300 的 BCI 的在线性能，这些 BCI 旨在选择电视频道，受试者在使用 BCI 时分别采取坐姿、斜躺、仰卧和右侧卧姿。受试者自我报告了每种姿势下 BCI 控制后的干扰、舒适度和熟悉度。我们发现四种姿势之间的 BCI 性能以及 P300 和 N200 的幅度和延迟没有显著差异。然而，当我们比较两种情况下个体内标准化的 BCI 准确度结果时，受试者对在特定姿势下使用 BCI 的报告相对更积极或更消极，我们发现个体受试者报告更积极的姿势的 BCI 准确度更高。因此，虽然姿势的变化不会影响基于 P300 的 BCI 的整体性能，但 BCI 性能会根据个体受试者感受到的姿势舒适度而有所不同。我们的结果表明，在家中使用基于 P300 的 BCI 时，应考虑个体 BCI 用户感受到的姿势舒适度。
Spine Cop：姿势矫正监测器和助手
摘要：背部和脊柱相关问题是大多数人一生中经常遇到或将要遇到的疾病。可以做出的一个常见且明智的观察是关于个人的姿势。我们提出了一种新方法，将加速度计、陀螺仪和磁力计传感器数据与永磁体相结合，组装成一个可穿戴设备，能够实时监测脊柱姿势。每个用户都需要对设备进行独立校准。传感器数据由概率分类算法处理，该算法将实时数据与校准结果进行比较，验证数据点是否位于计算阈值定义的置信区域内。如果加速度计和磁力计都将姿势分类为不正确，则认为姿势分类不正确。在单个成年测试对象中进行了试点试验。磁铁和磁力计的组合大大提高了姿势分类准确度（89%），而仅使用加速度计数据时获得的准确度（47%）则为准确度。该方法的验证基于图像分析。
身体姿势对大脑内在活动的影响
双手绑在身后会对感觉运动知觉任务产生不利影响。我们在此提供的证据表明，静息状态下的 β 波段振荡活动可能在这种不利影响中发挥关键作用。我们在两种不同的身体姿势条件下测量了 30 名年轻参与者（平均年龄 = 24.03 岁）的静息脑电图活动。在一种条件下，参与者需要将双手自由地放在桌子上。在另一种条件下，参与者的双手被绑在身后。与双手自由的状态相比，在绑手状态下，左下额回的 β 功率有所增加。对照实验排除了观察到的 β 功率变化的其他解释，包括肌肉紧张。我们的研究结果为身体姿势操纵如何影响知觉任务和大脑活动提供了新的见解。
Cuevas Medek练习的影响平衡和姿势...
目的：发现Cuevas Medek练习（CME）对诊断为自闭症谱系障碍方法的儿童的平衡和姿势控制的影响：该研究是单个盲型随机对照设计，其中将非可能性方便抽样技术用于招募32名ASD患者。使用彩票方法，将参与者随机分为两组，即对照组和治疗组。小儿平衡量表和姿势和姿势能力量表用于评估自闭症儿童的平衡和姿势。使用SPSS v 26分析数据。结果：儿童的平均年龄为4.56±1.014岁。独立的PBS样品T-检验显示出显着的p值为0.002，因此接受替代假设，即Cuevas Medek练习有效地改善了自闭症儿童的平衡。治疗组中PBS的平均值从34.19±5.671（预测试）提高到45.56±4.70（测试后）。但是，对PPA的Man-Whitney U检验表明，两种治疗方法在改善两组的姿势中同样有效，即治疗和对照组，作为PPA的所有子量表，即站立，坐着，仰卧和俯卧的位置。结论：从研究的结果来看，可以得出结论，常规治疗和Cuevas Medek练习改善了ASD患者的姿势。Cuevas Medek没有比常规治疗优越。但是，Cuevas Medek练习在改善ASD的平衡方面比常规治疗更有效。关键词：自闭症谱系障碍，自闭症，平衡，Cuevas Medek练习，姿势能力，姿势质量。
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安全姿势管理（SPM）的新兴趋势
组织在管理数据，应用程序，身份/访问，云以及不断发展的网络安全法规中遇到的数据，应用程序，身份/访问，云和外部压力的复杂性中面临多方面的挑战。应用程序部署，远程工作和供应链漏洞的快速速度正在扩大攻击表面和网络易感性。
2型糖尿病的客户的姿势动态平衡 - 研究
糖尿病神经病发生，这是由于调节糖的身体问题。高血糖水平会导致循环系统，神经和免疫系统的疾病。有几种类型的糖尿病，每种糖尿病都有不同的原因和治疗方法。在2型糖尿病中，人体对胰岛素或胰腺具有抗药性不会产生足够的胰岛素。它在成年人中更为常见，但由于肥胖率上升而增加的儿童和青少年增加。生活方式的改变（饮食和运动），口服药物，有时胰岛素可以控制这种情况，但仍会受到神经损伤，尤其是在腿和脚上。职业疗法如果从一开始就进行管理可以帮助他们延长身心的健康。有效的干预措施包括平衡训练，加强练习，感官融合活动和功能性任务，并受教育的支持。常规评估和个性化锻炼计划对于应对这些平衡挑战至关重要，最终帮助患有2型糖尿病的人可以改善其稳定性和独立性。姿势动态平衡对于个体至关重要，原因是几个原因，影响日常生活，整体健康和生活质量。
MOSCHIP动作识别具有姿势估计
•预估计的HRNET具有80％精度，可生成关键的人体点•通过训练和测试方法定义的动作和测试方法•用90％精确度推断出具有90％精确度的动作识别•理解HRNet姿势估计关键点并设计算法，并能够检测诸如降落，饮食和斗争的行动，诸如范围内的行动•诸如表演，围绕，围绕，围绕，围绕，围绕，围绕着斗争的行动，该算法和进行后处理以显示输出•推理在边缘AI加速器上成功执行，其快速推理时间为50 ms，速度为10 fps，用于定义的动作
wrnch NVIDIA Omniverse 的 AI 姿势估计扩展
• wrnch CaptureStream – 一款免费应用程序，您可以将其下载到 iOS 设备或搭载 NVIDIA-GPU 的 PC 上，以执行无标记动作捕捉。在您捕捉人体动作时，wrnch 引擎会检测视频源中的人体，并使用强大的人体姿势估计算法来跟踪骨骼关节，以推断人体姿势和动作。wrnch 引擎使用 wrnch eXchange (wrXchang) 数据协议输出 3D 动画数据。• wrnch AI Pose Estimator 扩展是一款 Omniverse 扩展。使用此扩展，您可以搜索并查找在本地网络上运行的 wrnch CaptureStream 应用程序。当人体姿势数据实时传输到 Omniverse 时，该扩展会将 wrXchang 数据流转换为 USD（通用场景描述）——皮克斯为内容交换而开发的 3D 描述和格式文件，可将其映射到 Omniverse 中的 3D 虚拟角色。