摘要:近年来,技术彻底改变了生活的所有领域。由于编程是软件技术的核心,因此,对程序员的需求也必须日复一日地增加。随着增强现实(AR)和计算机视觉(CV)领域的进步,我们现在可以为教育领域的独特体验开发应用程序。本研究旨在为小学生开发一种学习编程技能的游戏。为学生提供了作为我们游戏标记的卡片。每个标记在AR中都具有独特的编程块,这会导致我们的游戏角色执行一定的动作。学生需要以正确的方式放置这些块才能完成给定的任务。因此,它使学生能够以吸引他们的方式学习一些基本的编程技能。
本文介绍了一种使用心电图 (ECG) 早期检测心脏异常的新型定制混合方法。ECG 是一种生物电信号,有助于监测心脏的电活动。它可以提供有关心脏正常和异常生理的健康信息。早期诊断心脏异常对于心脏病患者避免中风或心脏猝死至关重要。本文的主要目的是检测可能损害心脏功能的关键心跳。首先,改进的 Pan-Tompkins 算法识别特征点,然后进行心跳分割。随后,提出了一种不同的混合深度卷积神经网络 (CNN) 在标准和实时长期 ECG 数据库上进行实验。这项工作成功地对几种心跳异常进行了分类,例如室上性异位搏动 (SVE)、心室搏动 (VE)、心室内传导障碍搏动 (IVCD) 和正常搏动 (N)。所获得的分类结果显示,使用 MIT-BIH 数据库的分类准确率达到 99.28%,F 1 分数为 99.24%,而使用实时获取的数据库的分类准确率下降为 99.12%。
通过 AR、VR、MR 或 XR 技术进行的技能训练可用于练习以下技能:团队合作、时间管理、注意力控制、想象的身体控制、实际工作中的可视化[2]。利用技术进行工作技能训练例如通过电脑游戏,如果游戏内容、信息、情况和模式发生变化,与工作和现实联系起来,那么玩游戏实际上是一种技能训练方式。技术可以分为工具和情况。1)使用技术练习虚拟工具,如虚拟手术、虚拟机器人控制。[3]当学习者需要使用真实工具时,学习者可以流利而正确地使用它。2)利用技术在虚拟情境中进行训练,如消防训练、虚拟战斗、虚拟工厂和虚拟危险区域。[4]当学习者处于
Among the flagship initiatives with a supra-regional lighthouse character that have already been or are being funded by the state — in many cases together with the federal government — are, for example, the Center for Integrated Quantum Science and Technology (IQST) based in Ulm and Stuttgart, the Competence Center Quantum Computing Baden-Württemberg (KQCBW) and the future cluster “QSens — Quantum Sensors of the Future” (clusters4future倡议的一部分)。这些联合研究项目融合了各个地点量子技术领域的基本和应用研究,并促进了Länd中高科技公司的知识交流。自2019年以来,该州已向支持这一独特卓越发展的发展和扩展的项目和基础设施措施投资了超过1.15亿欧元。
内窥镜型型方法(ETSA)是一种常用的技术,可以微创地去除卖出和羊角菌病变。假设 ETSA中的增强现实(AR)应用是通过将3D重建模型集成到手术领域中来增强术中可视化的。 本研究描述了与内窥镜外科导航高级平台(EndoSNAP,手术剧院,俄亥俄州克利夫兰,俄亥俄州,俄亥俄州,俄亥俄州,美国)相关的工作流程和手术结果,这是一个用于手术规划和销售术中术中导航的AR平台。 我们分析了使用内核NAP进行ETSA肿瘤切除的患者队列。 术前MRI和CT扫描被重建,并使用手术排练平台软件合并为单个360°AR模型。 然后将模型导入到内osnap中,该模型与内窥镜和神经验证系统集成在一起,以实时术中使用。 记录了患者人口统计学,肿瘤特征,切除程度(EOR)以及内分泌和神经系统结局。 包括新诊断的18名成年患者(83%),复发性(17%)肿瘤包括在内。 病理学由垂体腺瘤(72%),颅咽管瘤(11%),脑膜瘤(11%)和脊全瘤(6%)组成。 56%的患者存在视觉压缩,其中70%的术前视觉缺陷。 在17%的肿瘤中观察到海绵窦侵袭。 分别在56%和28%的病例中注意到术前激素过量和不足。 平均EOR为93.6±3.6%。ETSA中的增强现实(AR)应用是通过将3D重建模型集成到手术领域中来增强术中可视化的。本研究描述了与内窥镜外科导航高级平台(EndoSNAP,手术剧院,俄亥俄州克利夫兰,俄亥俄州,俄亥俄州,俄亥俄州,美国)相关的工作流程和手术结果,这是一个用于手术规划和销售术中术中导航的AR平台。我们分析了使用内核NAP进行ETSA肿瘤切除的患者队列。术前MRI和CT扫描被重建,并使用手术排练平台软件合并为单个360°AR模型。然后将模型导入到内osnap中,该模型与内窥镜和神经验证系统集成在一起,以实时术中使用。记录了患者人口统计学,肿瘤特征,切除程度(EOR)以及内分泌和神经系统结局。包括新诊断的18名成年患者(83%),复发性(17%)肿瘤包括在内。病理学由垂体腺瘤(72%),颅咽管瘤(11%),脑膜瘤(11%)和脊全瘤(6%)组成。56%的患者存在视觉压缩,其中70%的术前视觉缺陷。海绵窦侵袭。分别在56%和28%的病例中注意到术前激素过量和不足。平均EOR为93.6±3.6%。平均术前肿瘤体积为21.4±17cm³,术后降至0.4±0.3cm³。术后并发症包括需要手术修复的CSF泄漏(17%),癫痫发作,与先前存在的半球外伤有关(6%),肺栓塞(6%),深静脉血栓形成(6%)和鼻窦炎(6%)。这些发现表明,通过内部NAP的AR-增强可视化是ETSA的可行且潜在的有益辅助功能,可用于Sellar和Parasellar肿瘤切除。
普通的英语摘要背景和研究的目标是起搏器是一种小型电气设备,用于治疗某些异常的心律(心律不齐),可能会导致您的心脏跳动太慢或错过跳动。在手术过程中,正在接受心脏直视手术的Harefield医院的所有患者均插入了临时的起搏器,因为电导传导干扰很常见。暂时的起搏管理可能会变得复杂,因为某些参数会迅速变化,并且无法对起搏器设置进行编程,从而导致较低的血压或危险的心律。因此,临时起搏器需要日常检查。但是,英国的临时起搏器管理中的标准化培训有限,没有模拟器培训。目的:1。创建一个起搏模拟器来培训医生如何最好地管理和调整临时起搏器2。建立一个自动警报系统来检测不良的起搏器设置,并清楚地显示如何正确调整设置
尽管进行了数十年的研究和众多隐形斗篷原型的出现,但达到了一个空气两栖斗篷,能够实时操纵电磁散射,以与不断变化的景观造成巨大的挑战。障碍是多方面的,从需要复杂的振幅可调式跨面到缺乏能够解决诸如非唯一性和不完整输入等固有问题的智能算法。
前哨淋巴结活检提供了子宫内膜癌中全淋巴结清扫术的侵入性替代方案,从而减少并发症,同时保持诊断准确性。此病例报告强调了一名34岁的妇女接受机器人辅助手术的子宫内膜癌的妇女的整合和增强现实(AR)的整合。术前成像结合了单光子发射计算机断层扫描和计算机断层扫描确定的前哨淋巴结,使用混合现实(MR)技术可视化。这种方法使手术团队能够准确地了解淋巴结与周围临界结构之间的三维空间关系。全息投影在手术过程中提供了精确的指导,改善了淋巴结识别并最大程度地减少了侵入性。未检测到淋巴结转移,但是由于腹膜中肿瘤播种,证实了国际妇科和妇产科联合会(FIGO)的诊断。患者接受了成功的辅助化疗,未观察到复发。本报告证明了全息图和AR增强空间意识和手术精度的重要潜力。这些技术代表了患有妇科癌症患者的哨兵淋巴结活检的有希望的进步,这有助于降低手术侵入性和减轻外科医生的压力。