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智能多模式内姿势估计框架，结合了生成对抗神经网络
摘要 - 基于医学互联网（IOMT）和环境技术的监视内姿势估计对许多应用具有重大影响，例如与睡眠相关的疾病，包括阻塞性睡眠呼吸暂停综合症，睡眠质量评估和压力溃疡的健康风险。在这项研究中，已经提出了使用深度学习框架提出的新的多模式内姿势估计。同时收集的多模式说谎姿势（SLP）数据集已用于对所提出的框架进行性能评估，其中使用了两种模式，包括长波红外（LWIR）和深度图像来训练拟议的模型。这项研究的主要分配是特征融合网络和生成模型的使用来生成与其他模态相似的RGB图像（LWIR/DEPTH）。包含生成模型有助于提高姿势估计算法的总体准确性。此外，可以将该方法推广到在各种覆盖厚度水平下在家庭和医院环境中恢复人类姿势的情况。将所提出的模型与其他基于融合的模型进行了比较，并显示了PCKH @ 0.5的97.8％的提高性能。此外，已经评估了不同覆盖条件的性能，在家庭和医院环境下，使用我们建议的模型进行了改进。
scipad：将空间线索纳入无监督的姿势深入关节学习
摘要 - 不监督的单眼深度估计框架 - 作品显示出有希望的自主驱动性能。但是，现有的解决方案主要依靠一个简单的召集神经网络来进行自我恢复，该网络努力在动态，复杂的现实世界情景下估算精确的相机姿势。这些不准确的相机姿势不可避免地会恶化光度重建，并误导了错误的监督信号的深度估计网络。在本文中，我们介绍了Scipad，这是一种新颖的方法，它结合了无监督的深度置式联合学习的空间线索。具体来说，提出了一种置信度特征流估计器来获取2D特征位置翻译及其相关的置信度。同时，我们引入了一个位置线索聚合器，该位置线索聚合器集成了pseudo 3D点云中的depthnet和2D特征流入均匀的位置表示。最后，提出了一个分层位置嵌入喷油器，以选择性地将空间线索注入到鲁棒摄像机姿势解码的语义特征中。广泛的实验和分析证明了与其他最新方法相比，我们的模型的出色性能。非常明显的是，Scipad的平均翻译误差降低了22.2％，而Kitti Odometry数据集的相机姿势估计任务的平均角误差为34.8％。我们的源代码可在mias.group/scipad上找到。
使用姿势估计技术在儿童中检测ADHD疾病
加密货币，投资策略及其相关性。首先，提供了本文的背景，重点是加密货币的起源和早期使用。其次，讨论了研究问题，以确定个人意愿和投资加密货币能力的研究差距。第三，阐明了研究目的，并提出了这项研究的研究问题。加密货币是一个数字支付系统，不依赖银行来验证交易。这是一个点对点系统，可以使任何人在任何地方发送和接收付款。不是在现实世界中携带和交换的实物货币，而是纯粹是描述特定交易的在线数据库的数字条目。当您转移加密货币资金时，交易将记录在公共分类帐中。加密货币存储在数字钱包中。（https://www.kaspersky.com/resource-center/definitions/what-is-cryptocurrency）
具有仅姿势监督的显着稀疏视觉探子仪
摘要 - 视觉探测器（VO）对于自主系统的导航至关重要，以合理的成本提供准确的位置和方向估计。虽然传统的VO方法在某些条件下脱颖而出，但它们会面临诸如可变照明和运动模糊之类的挑战。深度学习的VO虽然更适应性，但在新环境中可能会面临概括问题。解决这些缺点时，本文提出了一种新型的混合视觉探光（VO）框架，该框架利用了姿势的超级视觉，提供了稳健性和对广泛标签的需求之间的平衡解决方案。我们提出了两种具有成本效益和创新的设计：一种自我监管的同谱预训练，用于从唯一的姿势标签中增强光流学习，以及一个随机的基于贴片的显着点检测策略，以进行更准确的光流贴片提取。这些设计消除了对训练的密集光流标签的需求，并显着提高了系统在多样化和挑战性环境中的概括能力。与密集的光学流程监督最终的最新方法相比，在极端和看不见的情况下，在极端和看不见的情况下，在标准数据集以及更大的鲁棒性和概括能力上实现了竞争性能。
工程IPMC传感器：建模，表征和应用可穿戴的姿势锻炼
13植物的邻里环境可以改变其与其他生物的相互作用，但对14这些动态的发生鲜为人知，尤其是在土壤微生物中。15个根际土壤中的微生物群落受许多因素的影响，包括非生物条件和根源信号。在16个特定的根部，根渗出液对根际组装有很强的影响，对非生物17条件的变化做出反应，并帮助植物与邻居相互作用。因此，我们预测根渗出量可能在邻居引起的根际社区的转变中起着核心作用。我们进行了一项温室19实验，以测试这一点，并确定焦点细菌群体如何在不同邻居旁边发生的斑点植物，即20个Panicum virgatum，以及这些偏移是否通过邻居诱发的根部渗出变化介导21。我们发现，邻居改变了焦点植物22个渗出液和根际群落，当焦点植物旁边是23个最有竞争力的邻居Rudbeckia hirta时，变化是最大的，这降低了焦点植物的生长和氮24的吸收。几个因素导致了邻居对根际组装的影响，包括邻居25个诱发的氮限制期间根渗出液的变化和来自26个邻居根的根部的微生物溢出。使用额外的土壤孵育，我们还发现，这些变化对土壤养分的影响比对微生物组装具有更大的影响。总体而言，我们表明邻居28影响彼此的微生物组，并突出显示了邻居诱导的根渗出液的变化，这是一种可能发生的29个机制。这项工作表明，根际组装在30个混合物种社区中可能有所不同，因此强调了考虑31个邻里环境的微生物组研究的需求。
发育协调障碍对儿童和早期青少年的姿势控制机制的影响
几项研究表明，神经膜协调障碍（DCD）儿童的平衡障碍。然而，最近的一项荟萃分析报告说，现有研究都没有研究整个姿势任务中平衡的整个结构。目前尚不清楚在DCD中是否会改变自愿不受干扰的倾斜任务之前的预期姿势调整。预期的姿势调整对姿势控制和稳定限制以及这些机制中本体感受的贡献也未知。本研究比较了DCD（n = 30）参与者的压力位移中心与通常发展的参与者（n = 20）（9 - 12岁）。站在AMTI力板上，要求参与者在自然和眼睛闭合 +泡沫条件（八个分离的试验）中尽可能向前，向后，向右和向左倾斜。统计分析表明，与对照组相比，DCD组具有更大的预期姿势调整，最大压力偏移中心和更大的姿势不稳定性。特性条件在DCD中不会系统地影响姿势性能。但是，这些定义在中外侧方向上有所增加。这些障碍可能会干扰日常和体育活动中儿童的表现，甚至会对社会包容产生负面影响。
发育协调障碍对儿童和早期青少年的姿势控制机制的影响
几项研究表明，神经膜协调障碍（DCD）儿童的平衡障碍。然而，最近的一项荟萃分析报告说，现有研究都没有研究整个姿势任务中平衡的整个结构。目前尚不清楚在DCD中是否会改变自愿不受干扰的倾斜任务之前的预期姿势调整。预期的姿势调整对姿势控制和稳定限制以及这些机制中本体感受的贡献也未知。本研究比较了DCD（n = 30）参与者的压力位移中心与通常发展的参与者（n = 20）（9 - 12岁）。站在AMTI力板上，要求参与者在自然和眼睛闭合 +泡沫条件（八个分离的试验）中尽可能向前，向后，向右和向左倾斜。统计分析表明，与对照组相比，DCD组具有更大的预期姿势调整，最大压力偏移中心和更大的姿势不稳定性。特性条件在DCD中不会系统地影响姿势性能。但是，这些定义在中外侧方向上有所增加。这些障碍可能会干扰日常和体育活动中儿童的表现，甚至会对社会包容产生负面影响。
用于估计 iCub 机器人头部姿势的片上脉冲神经网络
在这项工作中，我们提出了一种用于人形 iCub 机器人头部姿势估计和场景表示的神经形态架构。脉冲神经网络在英特尔的神经形态研究芯片 Loihi 中完全实现，并精确整合发出的运动命令，以在神经路径整合过程中估计 iCub 的头部姿势。iCub 的神经形态视觉系统用于校正姿势估计中的漂移。机器人前方物体的位置使用片上突触可塑性来记忆。我们使用机器人头部的 2 个自由度 (DoF) 进行实时机器人实验，并展示精确的路径整合、视觉重置和片上物体位置学习。我们讨论了将机器人系统和神经形态硬件与当前技术集成的要求。
脑健身运动对唐氏综合症儿童姿势稳定的影响
饮用水可以帮助儿童大脑保持警惕和思考，其中中枢神经系统的所有生化和生化活动都取决于良好的电导率。（Brain Gym，2014年）。 Cross Crawl，在三月的爬行中，孩子们用另一侧腿移动自己的手臂，重复了三分钟。 （Panse等，2018）。 （Brain Gym，2014年）。 （Panse等，2018）。呼吸练习，最初是通过鼻子扩展吸入的儿童清洁自己的肺，然后在羽毛状的float中散发出短的嘴唇。 全部进行的同时，托住儿童的手靠在自己的腹部上，直到三个吸入，也可以呼气，并沿着四盘握住（Brain Gym，2014年； Panse等，2018）。 懒八的八八杆，在同样的肩膀上伸直了参加的儿童胳膊，指向指向，然后以平稳的方式缓慢地追踪了大人物八分的形状，同时将视线集中在大拇指上（Brain Gym，2014年； Panse等，2018年； Panse等，2018）。Rocker锻炼身体既舒适又靠在舒适的脚上，然后靠在脚上靠在手臂上，善于交战，并在脚上弯腰，并在脚上弯腰，善于地努力，善于脚步，善于交战，并善于努力。运动，具有稳定的骨盆，以提高儿童的聚焦能力。 （Brain Gym，2014年）。 （Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。 （Panse等，2018）。（n。 （Panse等，2018）。 （N。E. M. Barakat等，2016）。（Brain Gym，2014年）。Cross Crawl，在三月的爬行中，孩子们用另一侧腿移动自己的手臂，重复了三分钟。（Panse等，2018）。（Brain Gym，2014年）。 （Panse等，2018）。呼吸练习，最初是通过鼻子扩展吸入的儿童清洁自己的肺，然后在羽毛状的float中散发出短的嘴唇。 全部进行的同时，托住儿童的手靠在自己的腹部上，直到三个吸入，也可以呼气，并沿着四盘握住（Brain Gym，2014年； Panse等，2018）。 懒八的八八杆，在同样的肩膀上伸直了参加的儿童胳膊，指向指向，然后以平稳的方式缓慢地追踪了大人物八分的形状，同时将视线集中在大拇指上（Brain Gym，2014年； Panse等，2018年； Panse等，2018）。Rocker锻炼身体既舒适又靠在舒适的脚上，然后靠在脚上靠在手臂上，善于交战，并在脚上弯腰，并在脚上弯腰，善于地努力，善于脚步，善于交战，并善于努力。运动，具有稳定的骨盆，以提高儿童的聚焦能力。 （Brain Gym，2014年）。 （Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。 （Panse等，2018）。（n。 （Panse等，2018）。 （N。E. M. Barakat等，2016）。（Brain Gym，2014年）。（Panse等，2018）。呼吸练习，最初是通过鼻子扩展吸入的儿童清洁自己的肺，然后在羽毛状的float中散发出短的嘴唇。全部进行的同时，托住儿童的手靠在自己的腹部上，直到三个吸入，也可以呼气，并沿着四盘握住（Brain Gym，2014年； Panse等，2018）。懒八的八八杆，在同样的肩膀上伸直了参加的儿童胳膊，指向指向，然后以平稳的方式缓慢地追踪了大人物八分的形状，同时将视线集中在大拇指上（Brain Gym，2014年； Panse等，2018年； Panse等，2018）。Rocker锻炼身体既舒适又靠在舒适的脚上，然后靠在脚上靠在手臂上，善于交战，并在脚上弯腰，并在脚上弯腰，善于地努力，善于脚步，善于交战，并善于努力。运动，具有稳定的骨盆，以提高儿童的聚焦能力。（Brain Gym，2014年）。 （Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。 （Panse等，2018）。（n。 （Panse等，2018）。 （N。E. M. Barakat等，2016）。（Brain Gym，2014年）。（Panse等人，2018年）。hook ups练习，孩子最初确实在另一个脚踝上跨过另一只脚踝以使其感到舒适。（Panse等，2018）。（n。（Panse等，2018）。（N。E. M. Barakat等，2016）。然后握住双手，通过手臂伸出手臂，向后伸出手臂，拇指向下伸出，然后朝下，然后朝向手掌和互锁的手指，然后用肘部向下移动到自己的胸口。E. M. Barakat等，2016）。calf泵，孩子站在墙壁上，然后向前倾斜，将自己的双手放在面对面的墙上，试图让自己的脚趾接触到地面，并在左腿上放着自己的体重，将左腿放在左腿上，同时将右手浸入右手，然后将右手带到地面上，并在舒适的范围内，在舒适的范围内，又一遍又一次地伸展了一个舒适的脚步。循环和呼吸运动形式。带孩子的重力滑翔机运动坐在椅子上，一边向前坐在椅子上，将腿伸到前面，向右越过左脚踝。深呼吸时，同时倾斜多达八个，向前倾斜，伸向脚，然后重复。（Malak等，2015）。
深度学习实时卫星对张量处理单元的姿势估计
I.简介基于v iSion的导航是下一代On-On-On-On-On-On-Os-andActivedEbrisredebremoval任务的关键技术。在这些情况下，指导和控制定律应采用相对的Chaser-Chaser-Toget姿势（即位置和态度）喂食，这可能会从单眼图像中方便地估算，因为这些传感器是简单，光线的，并且消耗了很少的功率。传统上，图像处理算法分为1）手工制作的特征[1,2]和2）基于深度学习的[3-14]。然而，前者受到较低鲁棒性的影响，对典型的空间图像特征（例如，信噪比低，严重和迅速变化的照明条件）和背景。神经网络（NNS）可以通过适当的培训克服此类弱点，但通常会导致高计算负担，这与典型的船上处理能力几乎不兼容。