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World File Search System眼疲劳
使用基于梯度的优化来提高锂电池健康估算的准确性：电动汽车应用中的案例研究
摘要：眼睛疲劳对眼部肌肉具有疲劳作用，而眼动性能是对眼睛疲劳状态的宏观反应。为了提前检测和防止眼睛疲劳的风险，这项研究设计了眼疲劳检测实验，收集了实验数据样本并构建了实验数据集。在这项研究中，完成了眼睛追踪特征提取，并通过双向重复测量ANOVA ANOVA讨论了不同疲劳状态下的眼睛跟踪特征的显着性差异（方差分析）。实验结果证明了眼睛跟踪信号的眼睛疲劳检测的可行性。此外，本研究还考虑了不同特征提取方法对眼睛疲劳检测准确性的影响。本研究研究了基于手动特征计算（SVM，DT，RM，ET）的机器学习算法的性能和基于自动特征提取（CNN，自动编码器，变压器，变压器）的深度学习算法。基于方法的组合，本研究提出了特征联合自动编码器算法，并且在实验数据集上进行眼疲劳检测的算法的准确性从82.4％提高到87.9％。
计算机视觉综合症 - 顺势疗法结合人体工程学干预
摘要 电脑和其他数字视觉屏幕（智能手机、平板电脑、iPad、iPhone）的引入给我们的生活带来了巨大的变化，并很快成为我们日常生活中不可或缺的一部分。社会上数字视觉屏幕的使用正在增加，预计未来几年也将呈现同样的趋势。尽管这些设备具有巨大的优势，但如果使用不当，也会出现健康问题。电脑视觉综合症，也称为数码眼疲劳，包括一系列眼部、视觉症状和其他肌肉骨骼症状，据估计，在数码屏幕用户中其患病率为 50% 或更高。 关键词：电脑视觉综合症 (CVS)、数码眼疲劳、视觉显示终端 (VDT)、人体工程学。 介绍 视觉显示终端在现代学术、职业和社会生活的许多方面都至关重要。VDT 是一个广义的术语，用于描述电脑、手机、平板电脑、iPad 和电子阅读器。几十年前，在电脑和其他视觉显示设备发明之前，办公室工作涉及一系列活动，包括打字、归档、阅读和写作等。所有这些活动都需要不同的姿势和视觉，导致每项活动之间自然而然地出现间隙。随着
支持学习的物理策略
参考文献 Bergouignan 等人（2016 年）。频繁中断长时间坐着对自我感知的能量水平、情绪、食物渴望和认知功能的影响。《国际行为营养与身体活动杂志》：13:113 Hedge, A.（nd）。Hedge 的 3S 理想工作模式。http://ergo.human.cornell.edu/hedges3Ss.JPG。2020 年 3 月 20 日访问。 Heiting, G. 和 Wan, L.（2019 年 6 月）。电脑眼疲劳：10 个缓解步骤。https://www.allaboutvision.com/cvs/irritated.htm。梅奥诊所（2019 年 4 月 27 日）。办公室人体工程学：您的操作指南。https://www.mayoclinic.org/healthy-lifestyle/adult-health/in-depth/office-ergonomics/art-20046169。
针对燃煤电厂工人头盔式增强现实系统的人体工程学研究
12 名经验丰富的发电厂操作员参与了这项研究。测量了左右胸锁乳突肌、胸锁乳突肌、头半棘肌和上斜方肌的表面肌电图 (sEMG)，并使用小型摄像机记录了右眼的眨眼率。结果显示，三种条件下所有八块肌肉的第 50 和第 90 百分位 sEMG 通常没有显著差异。虽然眨眼率在实验条件下没有显著差异，但出现了一种趋势，即 HoloLens 的平均眨眼率低于 HMT-1 和 No AR（~ 4.5 次眨眼/分钟；减少 28%）。眨眼率较低是眼睛疲劳的风险因素，来自此实验的数据表明 HoloLens 可能会导致眼睛疲劳。必须对长时间持续使用 HoloLens 进行测试，以确定 HoloLens 是否会给电力公用事业现场工作人员带来眼疲劳风险。