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鞋狗 - Laith Aljunaidy
记者，一位伟大的政治家。但最终的梦想一直是成为一名伟大的运动员。遗憾的是，命运让我变得优秀，而不是伟大。二十四岁时，我终于接受了这个事实。我在俄勒冈州参加过田径比赛，表现突出，四年中三年都获得过荣誉。但那就是一切，结束。现在，当我开始以六分钟一英里的速度跑完一英里，当初升的太阳点燃了松树最低处的针叶时，我问自己：如果有一种方法，不用成为运动员，也能感受到运动员的感受，那会怎样？一直玩，而不是工作？或者太过享受工作，以至于工作变成了一件基本相同的事情。
糖尿病患者的治疗鞋
o ffse高跟鞋：这是一个脚跟法兰，是中间，侧面，或一个组合，然后将其向上延伸至鞋子，以稳定后足的极端位置。r igid摇杆底部：这些是从脚后跟的后端测得的51％至75％距离的顶部位置。顶点是解剖结构的狭窄或尖端。顶点必须位于meta骨头后面，并急剧逐渐缩小到鞋底的前端。APEX高度有助于消除MetaTarsal头部的压力。鞋子中的钢可确保刚性。鞋子的脚后跟在后背倾斜，以使脚跟在脚后跟中间撞击。r oller底部（鞋底或棒）：这些与摇滚底部相同，但是脚跟从顶端到鞋底的前端逐渐变细。w边缘（张贴）：楔形是后脚，前脚或两者兼而有之，也许是在中间或侧面。该功能是在站立或移动期间转移到另一侧时移动或转移重量，以增加支撑，稳定均衡的重量分布或平衡。
热电加热鞋的设计
本研究论文探讨了使用珀尔帖模块加热鞋的可行性和有效性。该研究使用珀尔帖技术评估原型加热鞋的热性能、能源效率、用户舒适度和可用性。本文简要概述了珀尔帖模块及其工作原理，并回顾了以前关于加热鞋和珀尔帖模块的研究。陈述了研究问题和目标，并讨论了使用珀尔帖模块加热鞋的优势和局限性。该研究包括在不同条件下对加热鞋的热性能和能源效率的实验测量以及主观的用户舒适度和可用性评估。研究结果表明，基于珀尔帖的加热鞋可以提供实用舒适的加热，并且能源效率与传统加热技术相当或更好。本文为进一步研究和潜在应用珀尔帖加热技术在鞋类和其他便携式设备中提供了建议。珀尔帖模块是将电能直接转换为热能的热电装置。它们由夹在两块金属板之间的两种掺杂相反的半导体材料组成。当直流电施加到珀尔帖模块时，由于珀尔帖效应，一侧变热，一侧变冷。通过反转电流方向可以切换热侧和冷侧。使用珀尔帖模块加热鞋子有几个潜在优势，例如高能效、安全性和灵活性。珀尔帖模块可以为鞋底、鞋跟和鞋头区域提供均匀的加热，并具有精确的温度控制。此外，珀尔帖模块不会产生排放物或使用易燃材料，因此比传统加热技术更安全、更环保。
![[Hiroshima University]防止遗传性顽固性疾病，多囊性肾脏疾病的发作...](/simg/9\98e0a9ee1d2e76f9f014ae06e9b98ce27b5eea93.webp)
糖尿病神经病患者的智能鞋
糖尿病是一种慢性疾病，会损害一个人利用食物作为燃料的能力。通常，您吃的糖和碳水化合物被人体分解成一种称为葡萄糖的化学物质。人体的细胞在葡萄糖上运行。但是，要使细胞吸收葡萄糖并将其用作燃料，它们需要循环中存在的激素胰岛素。糖尿病主要是由于人体无法利用其生成的胰岛素或产生不足的胰岛素引起的。葡萄糖在血液中积聚，因为它不能被细胞吸收。升高的血糖水平有可能对四肢组织中的组织造成神经损害。脚溃疡的一个主要原因是神经受伤。糖尿病患者必须照顾他们的脚溃疡。除非他们最终在脚下失去自己的感觉（称为神经病的疾病），从而导致脚步溃疡。为此，为了避免足部溃疡，医生建议穿糖尿病鞋。这些鞋减少了施加到脚上的最大足底力，但它们不调节温度或异常压力，这是可以有效地导致伤口感染的因素。鉴于糖尿病是这些足溃疡的主要原因，因此血糖控制至关重要。糖尿病患者可以调节其每日卡路里摄入量和活动，以更好地控制其血糖水平。糖尿病患者应定期降低其血糖水平，并在偏离时被告知，以便自行保持病情。新颖的想法是一个插件的移动基础，可以固定在任何类型的糖尿病鞋上，以治疗脚溃疡，并防止它们变得更糟，同时跟踪患者的体重，温度和通过智能手机应用程序采取的步骤。
加速度诱発性意识消失（Gravity-induced loss of consciousness
摘要 重力引起的意识丧失 (G-LOC) 是战斗机飞行员面临的主要威胁，可能会导致致命事故。高 +Gz（头到脚方向）加速度力会诱发脑出血，导致周边视力丧失、中央视力丧失（昏厥）和 G-LOC。我们尝试建立一个公式，使用脑氧合血红蛋白 (oxyHb) 值、身高、体重和身体质量指数 (BMI) 来预测 G-LOC。我们分析了 2008 年至 2012 年间测量的 249 名人体离心机受训者的脑氧合血红蛋白值。受训者暴露于两种离心机模式。一种是 4G–15s、5G–10s、6G–8s 和 7G–8s，不穿抗荷服（间隔 60 秒，发作率为 1G/s）。另一组为 8G-15s，起始速率为 6G/s，穿着抗荷服。我们使用近红外光谱仪 (NIRS)（NIRO-150G，日本静冈县滨松光子学株式会社，滨松）测量了受训者的脑氧合血红蛋白值。分析了以下参数。A）基线值为 +Gz 暴露前 30 秒的平均值。B）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最大值。C）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最小值。D）氧合血红蛋白从最大值到最小值的变化率（变化率）。使用逻辑回归分析进行统计分析，以建立预测 G-LOC 的公式。受训者的年龄为 24.1 ±1.7（S.D.）（范围，22 ～ 30）