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2022 MH-1（NQF 0710）：十二个月的抑郁症缓解
- 索引事件日期定义为升高PHQ-9或PHQ-9M大于9的第一个实例，并且在分母识别期（11/1/2020至10/31/2021）期间发生重大抑郁或心脏障碍的诊断。可以在遇到前7天（包括相遇的日期）使用PHQ-9或PHQ-9M筛查患者。- 分母排除 - 双相情感障碍，人格障碍（选择类型；旋风，边缘性和人事性），精神分裂症，精神病性障碍或普遍性发育障碍或人格障碍在测量评估期结束前的任何时候。在分母识别期或措施评估期内任何时候都是永久疗养院居民的患者。- 永久疗养院居民被定义为一名患者，在分母识别期间或测量评估期结束之前，任何时候居住在长期住宅设施中。它不包括住院后正在接受短期康复服务的患者，也不包括居住在辅助生活或团体家庭环境中的患者 - 将报道两种患者 - 年龄在12至17岁的青少年患者，年龄在18岁及以上的成年患者。
模块化移动机器人平台可帮助不同程度的残疾人士
摘要：支持老年人独立生活和帮助残疾人独立进行日常生活活动的机器人技术已显示出良好的效果。基本上有两种方法：一种是基于移动机器人助手，例如 Care-O-bot、PR2 和 Tiago 等；另一种是使用固定或安装在轮椅上的外部机械臂或机器人外骨骼。本文介绍了一种模块化移动机器人平台，该平台基于安装在机器人轮椅上的上肢机器人外骨骼，用于协助中度和重度残疾人。该移动机器人平台可以利用其模块化特性根据每个用户的需求进行定制。最后，为了模拟用户与家庭不同元素的互动，在带有客厅和厨房区域的模拟家庭环境中展示了实验结果。在这个实验中，一位患有多发性硬化症的受试者使用该平台在由护士、医生和职业治疗师组成的临床医生组面前进行了不同的日常生活活动 (ADL)。之后，受试者和临床医生回答了一份可用性问卷。结果相当不错，但也出现了两个需要改进的关键因素：平台的复杂性和繁琐性。
llm个性化：通过加强管家机器人的加强自我训练将LLM计划者与人类的偏好保持一致
大型语言模型（LLMS）通过利用其语言理解和文本生成功能来显示机器人应用，尤其是任务计划的重要潜力。然而，在诸如家用机器人技术之类的应用中，这些模型的个性化仍然存在着重要的差距。例如，LLM计划可能会发现执行需要个性化的任务，例如决定基于特定的家庭喜好将杯子放在厨房中的位置。我们介绍了LLM-Persyalize，这是一个新颖的框架，旨在个性化家庭机器人的LLM计划。llm-persyalize使用llm计划在多房间，部分观察的家庭环境中执行迭代计划，并利用从本地观察结果动态构建的场景图。要将LLM计划者个性化对用户偏好，我们的优化管道整合了模仿学习和加强自我训练。我们评估了LLM-个性化家政人员，这是一个具有挑战性的现实世界3D基准，用于家庭重排，表明，成功率比现有的LLM计划者增长了30％以上，这表明与人类偏好相符。
满意度和遵守对象 -
家庭健康物理疗法在家庭环境中的PT适应了患者的生活条件和可用资源的方法。对于从髋关节置换手术中恢复的患者，PT可能：•进行初始评估，指出诸如家庭布局和潜在危害的因素以及宽松的地毯或楼梯。•使用家用物品制定锻炼计划（例如，使用坚固的椅子进行坐姿锻炼或墙壁进行平衡训练）。•专注于功能训练，例如在楼梯上航行，改善熟悉空间中的步态模式或安全地进出床或椅子。•应对特定于患者的挑战，例如优化其环境以降低跌落风险或教学能量节能技术。•培养更个人的融洽关系，帮助建立在不太正式的环境中依从性的信任和动力。这两种设置都要求PTS使用临床专业知识，解决问题和以患者为中心的护理。差异在于工具，环境和重点区域，每个工具，环境和焦点区域都根据相应设置的独特优势和局限性进行量身定制。
阿伯丁规划指南：空间标准
1. 简介 1.1 阿伯丁规划指南的状态 本阿伯丁规划指南 (APG) 支持发展规划，并且是确定规划申请的重要考虑因素。 本 APG 扩展了以下阿伯丁地方发展计划政策： • 政策 D2：便利设施 • 政策 H4：住房组合和需求 1.2 主题/背景介绍 空间标准有几个积极影响，例如良好的场所营造、居民和用户的健康和福祉以及为气候变化做好准备。 空间允许单位内灵活地调整内部空间以满足家庭环境和情况的需求，并且在外部空间内允许多种不同的用途，无论是进入开放空间、种植食物还是晾晒衣物。 使用开放空间已被证明有助于改善个人的身心健康和福祉。 1.3 气候变化 该文件提出了联合国可持续发展目标，例如目标 3 良好的健康和福祉、目标 11 可持续城市和社区。内部空间的提供使建筑物内部布局在居住者和建筑物的整个使用寿命期间具有适应性和灵活性。
学习安静的小型家庭机器人
摘要 - 随着家庭机器人的牵引力，机器人被融入家庭中，提供陪伴和援助。四倍的机器人，尤其是那些类似狗的机器人，已经成为传统宠物的流行替代品。但是，用户反馈重点介绍了这些机器人在家里行走时产生的噪音的担忧，尤其是大声的脚步声。为了解决这个问题，我们提出了一种基于SIM的基础增强学习（RL）方法，以最大程度地降低与脚步声高度相关的脚接触速度。我们的框架包含了三个关键要素：学习不同的PD增益，以积极抑制和加强每个关节，使用脚接触传感器，并采用课程学习来逐渐在脚接触速度上执行惩罚。实验表明，与RL基线和精心手工制作的Sony商业控制器相比，我们学到的政策实现了卓越的安静。此外，还显示了稳健性和安静之间的权衡。这项研究有助于在家庭环境中开发更安静，更用户友好的机器人伴侣。
这是一个预览 - 大8月中旬CSE 598（2022春季）：机器人学习的进步
课程描述：在过去的十年中，机器人技术领域取得了巨大进步。尽管取得了这种进展，但编程机器人执行新任务仍然是一个充满挑战且繁琐的过程，需要在各种科学领域的专业知识。手工编程的机器人控制器通常是脆弱的，并且不会推广到新的或不断变化的环境。机器学习是解决此问题的潜在解决方案，即机器人可以自己学习如何解决新任务。机器人学习社区的最新结果表明，这种方法可以导致真正的自主机器人，这些机器人可以学会应对具有挑战性的任务，例如自主驾驶，家庭环境中的人类机器人互动或机器人足球。这是一个研究生级研讨会，我们将在其中介绍机器学习的基本发展和最新趋势及其在机器人技术中的应用。作为本班的一部分，您将在ML和机器人技术领域进行一个很酷的项目。班级的主要目标是激励和激励您进入机器人技术：)除了对编程概念的基本理解之外，本班不需要先决条件。
常见问题解答 - COVID-19 Housebound疫苗接种一般问题
常见问题解答 - COVID-19 Housebound疫苗接种一般问题：谁被归类为家居患者？当患者无法通过身体和/或心理疾病离开家庭环境时，他们被认为是家中的。如果一个人能够独自离开家庭环境或在访问公共或社会娱乐公共服务（包括购物）的情况下，他们将没有资格进行家庭访问。谁将将疫苗接种给那些居住的人？疫苗接种者的特殊“巡回团队”将向房屋和养老院居民提供服务。“巡回团队”由医疗保健人员，全科医生和护士组成。您是否必须预约才能获得此服务？那些居住的人将被他们的注册GP确定，并将被写入。您将收到Roving团队或您的GP的电话来安排约会。如果我是家，我还没有我的来信怎么办？如果您尚未收到信件，则应致电0115 883 4640安排约会。何时会发生家庭疫苗接种？接种往来的人将立即进行。那些有资格的人将在接下来的几周内接到电话。我们正准备在2月中旬为所有JCVI队列中的所有居民接种疫苗。，如果由于运输问题或位置，我无法进入我附近的当地疫苗接种服务，我会在家里接种疫苗吗？这将由志愿司机和出租车提供。，只有当您被GP视为房屋时，您才会在家中接种疫苗。确保那些弱势群体或在地理上或社会上孤立的人可以尽快获得社区疫苗接种服务，该疫苗接种计划已为满足资格标准的人提供了交通服务。您可以在预订时请求此服务。在临床上非常脆弱的人会被允许从“巡回团队”接种疫苗接种？如果您在临床上非常脆弱，则可以从当地的一项疫苗接种服务中接种疫苗。这些站点是Covid-19的安全场所。为了确保那些弱势群体或在地理上或社会上孤立的人可以尽快获得社区疫苗接种服务，该疫苗接种计划已为满足资格标准的人提供有限的运输供应。这将由志愿者司机和出租车提供，以及需要使用该服务的人可以在预订时要求此要求。您可以在预订时请求此服务。有关您的约会的问题：巡回团队会有身份证吗？由两个“巡回团队”员工组成的团队将进行您的约会。他们将有身份证明自己是医疗保健专业人员。您将在约会前接到电话，以确认他们将访问您。他们是否会遵循Covid-19引起的安全预防措施？
COVID-19疫苗和疫苗给药程序代码91318、91319、91320、91321、91322和9
●可以向得克萨斯州健康步骤提供商偿还，以提供给在办公室，家庭，门诊医院和其他位置环境中6个月至20岁的成员提供的服务。●截至2023年9月11日，程序代码M0201（患者家中的疫苗管理疫苗管理）可以在家庭环境中使用程序代码90480进行计费。●免疫咨询在过程代码90480中包括。过程代码G0315不能在同一天与程序代码90480的同一提供商收费。●给予符合儿童疫苗（VFC）计划的个人的疫苗应来自VFC提供的股票。TMHP将处理共同报销的疫苗产品，仅当6个月至18岁的个人管理时，才能提供信息。●卫生计划必须在2023年9月11日或之后进行重新加工影响与这些程序代码和服务日期提交的索赔。提供者不需要对索赔提出上诉，除非索赔在重新处理完成后因其他原因被拒绝。提供者可以向COVID-19疫苗和疫苗给药程序代码91318、91319、91320、91321,91322和90480进行疫苗和疫苗管理程序代码。●作为提醒，德克萨斯州医疗补助和芯片不涵盖未经FDA授权或批准的疫苗。
vilabot：连接有助于人类在家的机器人的视觉和语言
摘要 - 尽管在视觉，语言和机器人技术领域取得了重大进步，但整合创建自主机器人助手的能力仍然是一个挑战。本文介绍了Vilabot（视觉和语言机器人），该系统旨在帮助人类在家中进行日常活动。Vilabot将语言模型与基本视觉运动技能库相结合，以了解人类需求，创建行动计划并执行它们。该系统仅依赖于车载视觉和本体感受感测，消除了对预构建的地图或精确对象位置的需求，并在各种环境中促进现实世界的部署。在11个现实的家庭环境中进行的实验验证，使用栖息地模拟器模拟人类试剂，表明Vilabot在使用地面真实图像分割时可以实现有希望的结果，但在涉及不完美视觉感知的场景中表现出劣质的性能。结果支持拟议管道的有效性，并突出了系统的关键组成部分，应改进该系统以提高其总体成功率和可靠性。索引条款 - 人类机器人交互，辅助任务，任务计划，导航和操纵。