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World File Search System校正方法
偏差校正下降的CMIP6输出
图1-1：基于分布的偏置校正方法的示例。8图2-1：使用乘法性分位数映射的偏见和原始访问-CM2校正和原始访问CM2的CCS数据。14图2-2：比较了9个指数的几种方法学变异的性能的热图。16图3-1：VCSN的Tasmin的年度气候，偏置校正CCAM输出，Loyo CV和RAW CCAM输出以及VCSN的偏置。17图3-2：VCSN累积降水的年度气候，偏见校正了访问-CM2 - CCAM输出，Loyo CV和Raw Access-CM2-CCAM输出以及VCSN的偏见。18图3-3：tasmax的VCSN的冬季气候，偏见校正了ec-earth3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。19图3-4：偏置校正的GFDL-ESM4 - CCAM输出的NZ 12个位置的长期月度平均累积降水量。20图3-5：VCSN的TXX年度气候，偏置校正Ec-Earth3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。21图3-6：VCSN一天的最高强度降雨的年度气候，偏见校正了EC-EARTH3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。22图3-7：Perkins技能分数比较了湿法长度与VCSN的直方图与VCSN的偏置校正Ec-Earth3-CCAM输出，相应的交叉验证的校正后的输出和原始输出。23图3-8：夏季和冬季的历史和SSP3-7.0实验之间的气候变化信号在这些季节内积累的降水量。3924图3-9：历史和SSP3-7.0实验和CCS的霜冻天数量。25图3-10：偏置校正的访问-CM2输出与历史和SSP3-7.0实验中每日累积降水的相应原始模型输出之间的时间相关性。26图A-1：线性间隔节点，对数间隔节点和Sigmoid间隔节点的分位间距。33图A-2：从分布中绘制的虚拟数据，参考和模拟数据具有相同的平均值和高方差。35图A-3：虚拟数据，参考和模拟数据从平均值和较高方差的分布中绘制。36图A-4：与分组器的乘法降水虚拟数据的每月平均值。37图A-5：在SSP370场景下，访问CM2-CCAM的夏季和冬季气候变化信号。38图A-6：在SSP370方案下，Mahanga站上的气候变化信号，强调了EQM对趋势的通胀影响，而没有明确的趋势保存。
使用python中的姿势检测的姿势评估
1,2,3,4 Sambhram技术研究所摘要本文提出了一种使用Python实施的姿势检测技术实时姿势评估的方法。 所提出的方法利用媒介库（结合OpenCV）跟踪人体姿势地标并计算关键身体部位之间的角度。 基于这些角度，系统提供了用户姿势的反馈，重点是颈部对齐。 此方法在医疗保健，人体工程学和健身方面具有应用，为姿势校正提供了可访问的解决方案。 1引言姿势在维持整体健康和福祉中起着至关重要的作用。 不良的姿势与各种健康问题有关，例如背痛，颈部应变和迁移率降低。 传统的姿势矫正方法通常需要人类干预或专业设备。 但是，随着计算机视觉和机器学习的进步，现在可以使用消费级硬件（例如网络摄像头）提供实时姿势反馈。 本文使用Python，MediaPipe和OpenCV介绍了实时姿势评估系统。 该系统检测人体地标并计算关键点（例如肩膀，颈部和臀部）之间的角度，以评估姿势并提供反馈。 2背景姿势被定义为相对于彼此和环境的人体段的对齐，例如头部，躯干和四肢。 保持良好的姿势对于肌肉骨骼系统的最佳功能至关重要，可防止肌肉，韧带和关节的压力。1,2,3,4 Sambhram技术研究所摘要本文提出了一种使用Python实施的姿势检测技术实时姿势评估的方法。所提出的方法利用媒介库（结合OpenCV）跟踪人体姿势地标并计算关键身体部位之间的角度。基于这些角度，系统提供了用户姿势的反馈，重点是颈部对齐。此方法在医疗保健，人体工程学和健身方面具有应用，为姿势校正提供了可访问的解决方案。1引言姿势在维持整体健康和福祉中起着至关重要的作用。不良的姿势与各种健康问题有关，例如背痛，颈部应变和迁移率降低。传统的姿势矫正方法通常需要人类干预或专业设备。但是，随着计算机视觉和机器学习的进步，现在可以使用消费级硬件（例如网络摄像头）提供实时姿势反馈。本文使用Python，MediaPipe和OpenCV介绍了实时姿势评估系统。该系统检测人体地标并计算关键点（例如肩膀，颈部和臀部）之间的角度，以评估姿势并提供反馈。2背景姿势被定义为相对于彼此和环境的人体段的对齐，例如头部，躯干和四肢。保持良好的姿势对于肌肉骨骼系统的最佳功能至关重要，可防止肌肉，韧带和关节的压力。姿势不佳会导致各种健康问题，包括慢性背部和颈部疼痛，肺活量降低，疲劳，甚至长期的肌肉骨骼疾病。姿势不良的流行率正在上升，尤其是在长时间坐在书桌上或使用电子设备的个人中。根据各种研究，不当姿势可以显着增加脊柱畸形，例如脊柱侧弯，脊柱降临和脑脊液的风险。2.1传统的姿势校正方法，传统上，姿势校正依赖于自我意识，对工作场所的人体工程学调整以及物理干预（例如物理疗法）的结合。一种常见的方法涉及对个人进行正确的姿势的重要性，并为他们提供适当坐姿和站立的准则。虽然在某种程度上有效，但这些方法通常缺乏现实 -
在有或没有短距离通道的方法的功能近红外光谱中的全身活动校正的性能比较
功能性近红外光谱（FNIRS）是神经影像学的有前途的工具，尤其是在大脑的背景下 - 计算机接口1（BCI）或Neurofeffack 2（NFB）2（NFB）应用于运动神经疗法的应用。在积极的公开3 NFB培训中，参与者通过接收反馈，以促进大脑可塑性来自我调节与任务相关的大脑活动。2、4、5为了运动神经居住的目的，任务可以是任何运动任务，但是，最常见的是，参与者执行动力学运动图像，也就是说，想象一下不实际执行的运动任务的感觉。2、6、7要实现此目标，这是一种特定于空间的大脑成像工具，可以进行成本效益，重复训练。fnirs融合了这些品质。2，8此外，FNIRS允许衡量困难的人群，例如儿童和患者，它相对可靠地抵抗运动，并且由于FNIRS可以是可移动和便携式的，因此它具有环境灵活性。5，8 - 10 FNIRS的一个主要缺点是对测量信号的污染，该信号具有任务诱发的全身性外脑活动和脑活动11，12（简而言之：系统性活动，SA）。fnirs通过将NIR光从光源转移到光探测器来捕获血液动力学活性。在这一旅程中，光不仅可以穿透大脑组织，还可以穿透脑外层（头皮和皮肤），从而产生了包括脑和脑外血液动力学活性的信号。14此外，它不是均匀分布在头部12、13中，并且可以模仿与任务相关的活动。11，12 SA伪像引起的问题是多种多样的：信号类型之间的伪像（δ½HBO）与脱氧（δ½HBR）血红蛋白之间的伪像之间有所不同，在子主体之间和内部之间的11-13和任务。12，13由于伪像的频率可以与任务频率重叠，因此常规使用的时间过滤器不够。结果是，统计结果可能是由于误报而膨胀的，或者因假否定性而耗尽。NFB和BCI应用的 11、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。 到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。 对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，2511、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，25对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。17，25例如，冯·吕曼（VonLühmann）及其同事21发现，只有4％的发表FNIRS BCI研究使用SDC进行校正。对于没有可用SDC的实例，已经提出了许多替代的SA校正方法，例如，基于空间过滤器15、16、22-24或通过基于主成分分析的过滤器使用单个基线测量结果。