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，手和袖袖子上的非自身-DNA
由于现代DNA检测方法在法医遗传学中具有令人印象深刻的现场化，在过去的十年中，摘要研究DNA转移和持久性变得越来越重要。为了提高我们对背景DNA的理解，这也可能会转移，我们分析了袖子袖口外部的DNA组成，并在25个工作日到达工作时直接从四个不同的合作者的手中采样DNA。在我们部门工作了几个小时后，重复了他们的手的抽样。从以前的内部研究中假定，参与者的雪橇状态已在研究中重新生产。但是，我们注意到白天的DNA脱落能力也可能发生巨大变化，一名参与者在早晨进行采样两只手，并在下午进行采样。正如预期的那样，较差的DNA脱落者在手上携带更多相对量的非固定DNA。非自身的链球菌。我们还观察到手洗的潜在影响和运输方式可以在DNA量上工作。与家人同住的人偶尔将其DNA携带在手上，并且更频繁地袖口袖口。袖子袖口靠近我们的手，具有将DNA从一个地方传递到另一个地方的巨大潜力，但是到目前为止，它们被稀疏研究为DNA转移中间体。通常，我们从袖子袖口中收集的DNA比从袖子的手中收集了更多的DNA，这表明它们是潜在转移载体的重要性。从由合成织物制成的袖口袖带中回收了更多的DNA，而不是用棉花或皮革制成的袖口。在下午，无法再在手中发现共同Rightant家族成员的DNA，并且发现同事的概况变得更加频繁。从100个分析的套筒袖口中的两个和200只采样的双手中的两个中，我们建立了未知的主要DNA概况，这些档案适用于国家DNA数据库中。这一发现表明了转移DNA的可能性很可能是在公共空间中被捡起的。
研究文章本质可拉伸有机...
可拉伸电子器件对于下一代智能交互系统的开发具有重要意义。在此，我们提出了一种无顶栅电极的本征可拉伸有机摩擦电子晶体管 (SOTT)，它由可拉伸衬底、银纳米线电极、半导体混合物和非极性弹性体电介质组成。SOTT 的漏源电流可以通过与电介质层的外部接触通电来调制。在与通道方向平行和垂直的 0-50% 拉伸下，SOTT 保持了出色的输出性能。在拉伸至 50% 数千次后，SOTT 仍能保持出色的稳定性。此外，SOTT 可以贴合地附着在人的手上，可用于人机交互中的触觉信号感知以及控制智能家居设备和机器人。这项工作实现了可拉伸摩擦电子晶体管作为智能交互的触觉传感器，扩展了摩擦电子在人机界面、可穿戴电子产品和机器人技术中的应用。
大脑课程2019
入住：1。您今天感觉如何？（竖起大拇指等）使用护卫狗的感觉图表。通过花一些时间来解决，帮助孩子们“礼物”。2。深呼3次深呼吸，伸直，双手在肚子上。3。教导并背诵这种避免：当我们聆听（指向耳朵）时，我们很镇定（刷手），专注于（手上额头上PFC）4。说明您将计算到3并敲响。他们要仔细聆听语气，直到他们再也听不到语气为止。当他们无法再听到它时，他们可以举手，保持安静。5。在敲响之前，有机会闭上眼睛或让他们开放，专注于他们面前的地板上的位置。6。您现在感觉如何？准备学习新知识了吗？7。正念运动件（如果需要）8。大脑按钮提醒（大脑徘徊并变得愚蠢是正常的。当我看到这种情况发生时，我会发出信号，以帮助您提醒您的大脑冷静下来并注意。（课程页面：5）
3D力检测的灵活触觉传感器
摘要：随着触觉力的传感在机器触觉领域变得越来越重要，实现多维力传感仍然是一个挑战。我们提出了一个3D柔性传感器，该传感器由轴对称半球突出和四个同等大小的四分流电极组成。通过使用力和电场模型模拟设备，已经发现，当剪切力的幅度保持恒定并且其方向在0 -360°内变化时，可以通过四个电极的电压关系来表达力的大小和方向。实验结果表明，在0 - 90°的范围内可以达到15°的分辨率。此外，我们将传感器安装在机器人手上，使其能够感知触摸和掌握动作的幅度和方向。基于此，设计的3D柔性触觉传感器为多维力检测和应用提供了宝贵的见解。关键字：灵活的触觉传感，单电极模式，力检测，正常和剪切力，机器人手系统
成人护理院的手卫生培训
我们手上的皮肤藏有2种微生物：短暂的微生物包括细菌和病毒，并在皮肤的浅层层上发现。它们被称为“瞬态”，因为它们不会停留很长时间，在手的表面上“搭便车”，在那里它们很容易转移给其他人，例如与居民的伤口，尿液导管排水系统，设备和环境接触。但是，与常驻细菌不同，它们可以通过液体肥皂和温暖的流水或使用酒精手擦进行常规洗手来清除它们。常驻微生物，例如葡萄球菌，位于皮肤上，也位于皮肤的浅表层下，缝隙，毛囊，汗腺和指甲下方。它们的主要功能是防御性的，因为它们可以保护皮肤免受更有害的微生物的侵袭。它们不容易引起感染，但会引起感染，例如，如果它们通过受损的皮肤进入身体。单独使用常规洗手很容易被拆除。应使用抗菌溶液，或者常规洗手液，然后使用酒精式灌木。
开发飞机飞行控制中的主动操纵器
大多数为飞机控制开发的触觉界面都提供触觉支持作为控制机械手上的附加力。本研究重新审视了主动机械手，这是一种不同于现有触觉界面但与之互补的设计理念。该控制装置将飞行员施加在其上的力传送到飞机，同时通过偏转角反馈飞机的旋转速度。研究发现，与传统的被动机械手相比，主动机械手在补偿跟踪任务中大大促进了目标跟踪和干扰抑制。此外，任务性能的更大改进与更高的强制函数带宽相关。这些发现是由于主动机械手将有效受控元件动力学转变为类似积分器的动力学，同时将干扰抑制集成到神经肌肉系统中。然而，在飞机状态反馈中作用于飞机的高频干扰会对主动机械手的操作效率产生不利影响。根据实验结果和被动性理论的结果，设计和评估了一个超前 - 滞后滤波器，它可以减轻这种影响而不影响任务性能。
对移动设备进行手工跟踪的深度学习实施的初步调查
摘要 - 手动跟踪是计算机图形和人机交互应用程序的重要组成部分。使用RGB摄像机没有特定的硬件和SENS（例如，深度摄像机）允许为大量设备和平台开发解决方案。尽管提出了各种方法，但由于阻塞，复杂的背景以及各种手势和手势，单个RGB摄像机的手跟踪仍然是一个具有挑战性的研究领域。我们提出了一个移动应用程序，用于从智能手机摄像机捕获的RGB图像中进行2D手跟踪。图像是由深层神经网络处理的，并经过修改，以解决此任务并在移动设备上运行，以寻找性能和计算时间之间的折衷方案。网络输出用于显示用户手上的2D骨架。我们在几种情况下测试了我们的系统，显示了交互式手动跟踪水平，并在变化的亮度和背景和小遮挡的情况下取得了令人鼓舞的结果。索引术语 - 深度学习，人类计算机互动，图像处理，手跟踪
使用脚控假肢进行身体重塑
摘要 我们介绍了 MetaArms，这是一种可穿戴的拟人机械臂和机械手，具有六个自由度，由用户的腿和脚操作。我们的总体研究目标是使用身体重塑方法重新想象我们的身体在可穿戴机器人的帮助下可以做什么。为此，我们提出了一个初步的探索性案例研究。MetaArms 的两个机械臂由用户的脚部运动控制，机械手可以根据用户的脚趾弯曲来抓取物体。用户的脚上还会呈现触觉反馈，与机械手上触摸的物体相关，从而创建一个闭环系统。我们对该系统进行了正式和非正式的评估，前者根据菲茨定律使用 2D 指向任务。据报道，该系统 12 个用户的总吞吐量为 1.01 比特/秒（标准差 0.39）。我们还提供了来自 230 多名用户的非正式反馈。我们发现 MetaArms 证明了身体重塑方法在机器人肢体设计中的可行性，这可能有助于我们重新想象人体可以做什么。
对Wasserstein Gans和F-Gans的探索| CS231N
生成对抗网（GAN）[4]被提议为计算机视觉领域中的生成建模框架。gan从训练数据样本中学习了概率分布，因此从Random Noises生成了新图像。此“学习和生成”机制建立在对手上，一个分类器作为判别模型，以确定是否直接从数据中采样图像还是由发电机生成，也是另一个具有从随机噪声生成图像的代理组件。损失功能鼓励发电机使歧视器将生成的图像分类为实际数据。正如CS231N讲座中所讨论的那样，由于生成模型的本质是检测现有数据中的概率密度，然后对Vanilla Gan及其变体产生，因此这些gan犯罪者的最终输出的最终输出被模型为输入图像的可能性，是从数据中采样的实际图像，而不是生成的。这在以前的工作中被证明是有效的。但是，我们可以考虑其他方法，其中之一是Wasserstein-Gan（Wgan），它不训练歧视者（评论家）作为分类器输出
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手术部位感染 (SSI) 是指影响手术切口部位或身体深层组织的感染，通常在手术后 30 天内或因治疗目的而将植入物留在体内 1 年内出现 [1]。SSI 的全球患病率为 2.5%–41%，但预计在医院设备往往较差的中低收入国家患病率会更高 [2]。SSI 是医院相关感染的主要原因，不仅延长了入院患者的住院时间，还增加了治疗费用，并可能导致更高的发病率和死亡率 [3]。SSI 可能由与患者、外科医生和手术环境有关的多种因素引起，但降低 SSI 频率的最有效和低成本方法是最佳的手术手部消毒 [4]。常规洗手可以去除可见的物理污染和短暂的皮肤菌群；而手术手部消毒则是额外使用抗菌产品或含酒精的洗手液来防止皮肤常驻菌群的生长 [5]。外科医生的手上可能藏有多种微生物。最常见的皮肤菌群是葡萄球菌