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和以用户为导向的非接触式相机的开发 -
与标准护理相比，心力衰竭患者中基于家庭的远程监控可以降低全因死亡率和与心力衰竭相关的住院治疗的相对风险。但是，技术使用取决于用户接受，这使得在开发中包括潜在用户很重要。在一个家庭的医疗保健项目（一个peasibil-ity项目）中，选择了一种参与式方法，以准备未来开发心脏病患者中基于非接触式摄像机的远程监控。对项目研究患者（n = 18）进行了有关接受和设计期望的调查，然后从结果中得出了增强措施和设计建议。研究患者对应于潜在未来用户的目标群体。83％的响应量显示出很高的接受度。接受调查的人中有17％的人更持怀疑态度，接受中等或低接受。后者是女性，主要是独自生活，没有技术实验。低接受度与更高的努力期望和较低的自我效能感和较低的整合性与每日节奏相关。对于设计，受访者发现该技术的独立操作非常重要。此外，人们对新的测量技术表示担忧，例如对稳定监视的焦虑。接受新一代的医疗技术（基于非接触式摄像机的测量技术），对远程人士的老年用户（60+）已经很高。在开发过程中应考虑有关设计的特定用户期望，以增加潜在用户的接受。
跨任务导向的脑电信号分析方法
跨任务脑电信号分析方法研究已成为一个快速发展的研究热点。近年来，越来越多的研究者将脑电信号分析中广泛使用的特征应用到跨任务脑电信号分析研究中，包括功率谱密度（PSD）特征（Touryan et al.，2016；Adewale and Panoutsos，2019）、融合特征（Kakkos et al.，2021）等，旨在找到有效处理任务间差异的方法。同时，一些研究者通过与传统特征分类方法进行比较，探索出对不同任务之间的差异更加友好的分类器，包括多层感知器神经网络（MLPNN）（Kamrud et al.，2021）、领域自适应方法（Zhou et al.，2022）、滑动窗口支持向量机（SVM）（Boring et al.，2020）等。另一方面，为了缩小任务间的差异，提出了一些基于深度学习模型的新型跨任务模型，如卷积神经网络（CNN）（Mota et al.，2021）、循环神经网络（RNN）（Gupta et al.，2021）、基于度量的方法（Jia et al.，2023）、CNN 与 RNN 的组合（Zhang et al.，2019；Zhou et al.， 2019；Taori等，2022）等。但跨任务脑电信号分析方法领域仍有许多未探索的领域，例如：任务分割与复杂度设计（Kamrud等，2021）、多源域自适应应用（Zhou等，2022）、多尺度多方向滤波器研究（Taori等，2022）、同时考虑特征提取和特征分类、增加数据量等。另外，跨任务分析与比较常见的跨学科研究也存在一些相互联系。本研究将从特征提取和特征分类的角度对跨任务脑电信号分析相关的文献进行综述，并讨论跨任务研究与跨学科研究对于脑电信号分析的关系，最后提出我们原创的观点，以期为跨任务脑电信号分析研究领域提供有益的建议。
视觉模仿以任务为导向的对象抓握和重新排列
摘要 - 面向任务的对象抓握和重排是机器人的关键技能，必须执行多功能的现实世界操纵任务。然而，由于对物体的部分观察并形成了分类对象的变化，它们仍然具有挑战性。在本文中，我们介绍了多元特征隐式模型（MIMO），这是一种新颖的对象表示，在隐式神经场中编码点和对象之间的多个空间特征。在多个特征上训练这样的模型可确保其始终如一地嵌入对象形状，从而改善其在对象形状中的性能，从部分观察，形状相似性度量和对象之间的空间关系进行建模。基于MIMO，我们提出了一个框架，以从单个或多个人类演示视频中学习面向任务的对象抓握和重排。仿真中的评估表明，我们的方法的表现优于多和单视图观察的最新方法。现实世界实验证明了我们方法在对操纵任务的单次模仿学习中的功效。
以灾难为导向的紧急医疗材料，基于无人机和
DOI: https://doi.org/10.56293/IJMSSSR.2025.5415 IJMSSSR 2025 VOLUME 7 ISSUE 1 JANUARY – FEBRUARY ISSN: 2582 - 0265 Abstract: Natural disasters and man-made disasters and other emergencies are difficult to avoid, and at the same time will have a significant impact on people's production and life, and damage the life and property safety of居民以及社会和经济活动的平稳运作。因此，及时有效的紧急医疗材料调度和分配系统至关重要。本文首先通过数据挖掘和单词云统计分析方法讨论当前医疗应急供应系统的当前状况和缺陷。分析结果表明，现有的分布方法在效率，及时性和资源分配方面面临许多挑战。尤其是在交通拥堵，自然灾害和其他紧急情况下，传统分配模式的应急响应能力和分配效率无法满足实际需求。基于这些缺陷，本文提出了无人机的新兴技术作为紧急分配的解决方案。与传统的运输模式相比，无人机具有很大的优势：它不受道路中断的限制，并且可以绕过交通拥堵，自然灾害和其他因素，以确保材料的有效和及时分配。同时，无人机具有很强的灵活性，并且可以精确飞向偏远或不便的区域，以弥补传统分销方法无法涵盖的盲区。1。但是，仍然有很多此外，无人机的高飞行速度使其能够在短时间内完成分配任务，以满足紧急材料的快速响应需求。在此基础上，本文构建了无人机和卡车联运运输的运营研究模型，旨在通过两者之间的协同合作来优化紧急医疗供应的分配路径和时间效率，以解决传统车辆分配系统的缺陷，并提高紧急物流的效率和效应。这项研究为紧急材料分配提供了新的理论支持和实用指导。关键字：灾难性场景；紧急医疗用品；多模式运输；紧急调度优化。引言公共卫生紧急情况和紧急自然灾害对社会正常运作和人们财产的安全构成了严重威胁。自然灾害，例如地震，洪水，台风等，不仅会造成财产损害和伤亡，而且可能引起一系列医疗保健事件或危害[1] [1]，包括创伤性疾病，受到创伤性疾病，由自然灾害造成的自然灾害由自然灾害造成的自然灾害破坏了供水基础设施，而造成了灾难和灾难的灾难和灾难的造成的灾难和灾难。如果未及时提供供应，灾难受害者将在心理或身体上遭受痛苦[2]。紧急救济是一个核心问题。因此，有必要改善紧急医疗材料存储和紧急管理计划系统。因此，如何计划和部署紧急医疗用品，例如基本药物和医用器具，个人防护设备，静止设备，医疗物流材料，如何改善紧急医疗用品从材料预处理，合同储备和紧急采购[3]等的三个方面，等待当前的紧急医疗系统主要着重于建立和优化紧急医疗系统，改善基础设施，同时加强人员培训和紧急供应的库存以及紧急医疗用品的物流计划[4]。
辅助负荷促进以目标为导向的拉伸反射增益调节
自愿运动在执行前需要做好准备。人们已在整个中枢神经系统中观察到了准备活动，最近在人类周围神经系统（即肌梭）的一级神经元中也发现了准备活动。感觉器官中出现的变化表明，拉伸反射增益的独立调节可能是运动准备的重要组成部分。本研究的目的是进一步研究人类受试者优势上肢的短延迟拉伸反射反应 (SLR) 和长延迟拉伸反射反应 (LLR) 的准备调节。具体来说，我们研究了不同的目标参数（目标距离和方向）如何影响目标导向伸手的背景下拉伸反射增益的准备调节，以及任何此类调节是否取决于准备持续时间和背景负荷的方向。我们发现目标距离只会产生很小的反射增益变化。相比之下，SLR 和 LLR 增益都根据目标方向受到强烈调节，从而促进即将到来的自愿运动。当准备延迟足够长（> 250 毫秒）且同向肌肉未负重时，这种以目标为导向的 SLR 和 LLR 增益调节会出现或增强 [即，当背景负荷首次施加在同向肌肉动作方向（辅助负荷）时]。结果进一步支持了伸手准备中相对缓慢进化的过程，该过程可能通过独立控制肌腱运动神经元来调节反射性肌肉僵硬。这种控制可以增强自愿的目标导向运动，并在同向肌肉未负重时被触发或增强。
领导LEAP：以信任为导向的策略来塑造重塑
将您的劳动力与您的公司的可持续发展旅程一起。您可以通过有关战略可持续性优先事项的研讨会来做到这一点，并利用组织的可持续发展爱好者网络。也重要的是传达公司正在实现的可持续性里程碑。通过将可持续性倡议的结果与运营领域（例如碳排放和废物生产的来源）或道德业务实践指标相关联，使其对您的员工进行了真实。
奖励重要的事情：逐步加强了以任务为导向的对话
强化学习（RL）是增强面向任务对话（TOD）系统的强大方法。然而，现有的RL方法倾向于主要集中于生成任务，例如对话策略学习（DPL）或反应生成（RG），同时忽略了Dia-Logue State Tracking（DST）进行理解。这个狭窄的焦点限制了系统通过忽视理解与发电之间的相互依赖性来实现全球最佳性能。此外，RL方法面临稀疏和延迟奖励的挑战，这使训练和优化变得复杂。为了解决这些问题，我们通过在整个代币生成中逐步介绍逐步奖励，将RL扩展到理解和生成任务中。随着DST正确填充更多的插槽，理解会增加，而一代奖励则随着用户请求的准确包含而增长。我们的方法提供了与任务完成一致的平衡优化。实验性恢复表明，我们的方法有效地增强了TOD系统的性能，并在三个广泛使用的数据集上获得了新的最新结果，包括Multiwoz2.0，Multiwoz2.1和CAR。与当前模型相比，我们的方法在低资源设置中还显示出优越的射击能力。
以可持续性为导向的商业模型：在豪华酒店的背景下对可持续实践的分析
摘要：由于各种持续的环境危机，迫切需要可持续的解决方案和计划，因为它已成为企业将其运营纳入的命令性标准。此外，酒店业是一个数十亿美元的行业，不仅对经济，而且对环境也有很大的影响。因此，该行业正在越来越快地过渡，并纳入了更大的行动以可持续运营。企业必须在组织内部实施所有可持续性的所有方面（环境，经济和社会）。但是，以前的文献表明，在过去的十年中，提出了一种解决方案以实现这一目标：可持续商业模型的创建和实施。这是一个概念，可以允许在可持续结构中的计划和组织，提供和获得企业的价值。虽然这个概念已在商业领域采用和应用，但仍然存在一些不确定性的关于如何实践可持续商业模式以及如何成功的业务模型。此外，在酒店行业中似乎仍然缺乏应用，以及该概念的实施是否可行，有效地可持续运营。因此，本研究通过在一个小型豪华酒店集团的背景下通过策略作为主要理论来研究可持续业务模型的过程和实施，以解决缺乏研究。理论框架是这项研究，包括三种理论（策略 - 实践，供应链管理和绿色供应链管理），但是，策略 - 实践被认为是作为基础的主要理论，也是实践理论的一个分支。使用这个理论框架，研究个人如何感知可持续的商业模式以及行业内部的活动，使这项研究能够揭示能够实施可持续业务模型的重要性，技能和能力。这项研究是通过定性方法进行的，并从三个半结构访谈和酒店中进行的非参与者观察中收集了经验数据。在一个案例研究的支持下，发现和分析揭示了六个主题，表明热情和个人兴趣以及从业人员（经理），金融投资的时间和分配是与实施在豪华酒店中实施可持续商业模型有关的实践的关键要素。
ModelVsBaby：一个以发展为导向的分布外物体识别基准
深度神经网络最近已成为思考人类视觉学习的卓越计算工具。最近的研究探索了改变自然图像的影响，并比较了人类和模型的反应，为它们的功能以及深度神经网络如何塑造我们对人类学习的理解提供了宝贵的见解。至关重要的是，人类的大部分视觉学习都发生在早期发展过程中。然而，将人工智能模型与年轻人进行比较的良好控制的基准很少。在这里，我们提出了一个以发展为导向的分布外 (OOD) 对象识别基准。我们的基准 ModelVsBaby 包括一组在视觉科学文献中长期研究的 OOD 条件，预计对人类 OOD 对象识别的发展很敏感：轮廓、几何、遮挡、模糊、拥挤的背景和基线现实条件。除了刺激之外，我们还发布了一个独特的数据集，其中包含 2 岁儿童对刺激的反应。我们对数据集的初步分析显示出几个有趣的模式：2 岁儿童在轮廓条件下的准确率达到 80%，几乎与现实条件（概率 = 12%）一样好。在其他具有挑战性的条件下，他们的表现也远高于概率，接近 60%。我们还评估了在不同数量的互联网规模数据集上训练的图像文本关联 (CLIP) 模型。模型性能表明，只要有足够的数据，人工智能学习者就可以学习所有条件。然而，现实和轮廓需要较少的训练数据才能学习，就像人类一样。我们的基准刺激和婴儿反应为构建与人类在学习成果和学习轨迹方面保持一致的计算模型提供了重要的垫脚石。这项努力可以为创建更好的视觉发展模型提供依据，并提高人工智能系统在实际应用中的效率。未来的工作可能会使用基准刺激来测试更多的年龄组，并在“发展一致性”方面对各种风格的模型进行详细比较。