手势作为一种先进的交互方式,在人机交互中得到了广泛的应用。本文提出了一种基于机械能量消耗(MEE)和机械效率(ME)的舒适度评价模型来预测手势的舒适度。该舒适度评价模型基于肌肉和关节的数据,考虑了19块肌肉和7个自由度,能够模拟静态和动态手势的MEE和ME。因此,可以通过对MEE和ME进行归一化并赋予不同的决策权重来计算舒适度分数(CS)。与传统的基于测量的舒适度预测方法相比,一方面,该舒适度评价模型可以在不使用肌电图(EMG)或其他测量设备的情况下为手势的舒适度提供量化值;另一方面,从人机工程学的角度来看,结果提供了一个直观的指标来预测哪种动作对关节和肌肉来说更具有疲劳或损伤的风险。通过实验验证了所提模型的有效性。将本文提出的舒适度评价模型与基于运动范围(ROM)的模型以及基于运动和手势评估方法(MMGA)的模型进行比较,发现由于忽略了运动过程中的动态手势和相对运动学特性,模型的预测结果略有不同。
越来越多的物联网(IoT)设备的使用会产生对数据传输的更大需求,并给网络带来了增加的压力。此外,与云服务的连接性可能是昂贵且效率低下的。雾计算提供与用户设备接近的资源,以克服这些缺点。但是,在物联网应用程序中的服务质量(QoS)和雾资资源管理的优化正变得具有挑战性。本文介绍了需要执行延迟敏感任务的车辆流量应用程序中的动态在线卸载方案。本文提出了两种算法的组合:动态任务调度(DTS)和动态能量控制(DEC),旨在最大程度地减少整体延迟,增强用户任务的吞吐量并最大程度地减少雾层的能量消耗,同时最大程度地利用资源约束的雾气节点的使用。与其他方案相比,我们的实验结果表明,这些算法可以将延迟减少高达80.79%,并将雾节点的延迟减少高达66.39%。此外,此方法将任务执行吞吐量提高了40.88%。
摘要 在目标导向瞄准中,表演者在向下瞄准时往往会比向上瞄准时更容易射偏,因为他们试图避免射偏误差,从而尽量减少突然对抗重力所需的时间和能量消耗。本研究旨在通过直接调节潜在误差的感知成本以及发生误差的可能性,进一步检验时间和能量最小化的原则,即分别操纵动作次数和目标大小。参与者在朝小/大目标的一/两个目标移动中,在向上/向下方向上执行快速瞄准动作。与向上方向相比,向下瞄准时的主要运动终点显示出更大的射偏,与大目标相比,小目标显示出更大的射偏。同时,整体运动时间表明,向下产生的运动比向上慢,但仅限于瞄准大目标时。无法调节作为动作次数和目标大小函数的集中趋势,表明最小化特征在表演者的预响应计划中非常突出。然而,在存在较大目标的情况下持续最小化能量可能会无意中浪费移动时间。
简介:肥胖代表着一种大流行,是卡路里摄入量和能量消耗之间的长期慢性失衡,导致世界超过30%的人口(超过20亿人)超重或肥胖。研究表明,Tregs通过减少细胞因子IL-6,IL-10等的产生来调节巨噬细胞和T淋巴细胞,例如巨噬细胞和T淋巴细胞,而microRNA可以调节炎症细胞的基因表达。益生菌已越来越多地研究用于调节肠道菌群。目的:是要开发系统的综述来描述肠道菌群,益生菌和肥胖之间关系的主要考虑因素,以列出用于激活调节性T细胞的细胞和分子机制以及对炎症过程的控制。方法:遵循Prisma平台系统审查规则。搜索是从3月至2024年5月在科学,Scopus,PubMed,Science Direct,Scielo和Google Scholar数据库中进行的。研究质量是基于年级工具,根据Cochrane仪器分析了偏见的风险。结果和结论:总共发现了122篇文章,并全面评估了40篇文章,并在当前的系统
由于CMOS技术的物理规模限制,摩尔定律接近终结,替代计算方法已引起了相当大的关注,这是改善计算性能的方法。在这里,我们评估了一种新方法的性能前景,基于与约瑟夫森 - 界面的无序超导循环进行节能神经形态计算。突触权重可以存储为与多个约瑟夫森 - 界面(JJ)相连的三个超导环的内部捕获式磁通状态,并以以控制方式以离散通量(量化的通量)施加的输入信号调节。稳定的捕获的磁通状态将传入通量通过不同的途径,其流量统计量代表不同的突触权重。我们使用这些Fluxon Synapse设备的阵列探讨了矩阵 - 矢量 - 义务(MVM)操作的实现。我们研究了MNIST数据集的在线学习的能源效率。我们的结果表明,与其他最先进的突触设备相比,Fluxon Synapse阵列可以减少100倍的能量消耗。这项工作提出了概念验证,该概念将为基于超导材料的高速和高能节能的神经形态计算系统铺平道路。
摘要 - 连接和自动驾驶汽车(CAVS)预计可以减轻交通拥堵,尤其是在路交叉口,这是城市道路网络的主要瓶颈。本文提出了一种信号车辆耦合的最佳控制策略,用于骑士和人类驱动的车辆的混合交通流量。该方法遵循两层体系结构,该结构将信号车辆控制任务制定为两个通过混合排的概念串联的优化问题,以便中央协调员可以有效地解决它们。尤其是上层设计的,以最大程度地减少交叉路口中所有车辆的总等待时间,而下层则是通过充分利用信号计划,交叉车辆的数量以及在上层中获得的目标交叉速度来最大程度地减少汇总的车辆能量消耗。提供了广泛的仿真结果,以检查所提出的信号车辆关节控制框架的性能,并以不同的CAV穿透率,交通需求和电动汽车比率揭示新算法引入的影响。与现有方法的比较证明了在燃料使用和交通吞吐量方面提出的方法的好处。
对食欲控制的任何解释都应包含对物理过程的描述,这些过程可能有助于与抑制饮食的人一起进食。然而,直到15年前,一系列独立研究计划投入了身体成分和食欲的生理作用,这项事业被大大忽略了。这些结果表明,无脂肪的质量(FFM)而不是脂肪质量与客观测量的饮食大小和能量摄入(EI)呈正相关。这些发现伴随着证明,静息代谢率(RMR)也与EI呈正相关,而FFM的影响很大程度上由RMR介导。这些发现将驱动器的作用重新引入了食欲控制模型,并指示如何将其与抑制过程集成在一起。EI的决定因素适合进化的观点,在该观点中,高代谢率器官和骨骼组织的能量需求构成了滋补饮食驱动的状态。这种方法应导致食欲的综合模型的发展,这些模型包括人体成分(FFM)和能量消耗(RMR),作为食欲的滋补生物学信号,沿侧面的其他传统滋补(源自源自)和情节信号(胃肠道衍生)。本文是讨论问题的一部分,“肥胖的原因:理论,猜想和证据(第一部分)”。
最大限度地减少代谢能量消耗 (MEE) 对提高运动障碍人士的活动能力至关重要,因为需要高能量的运动会导致活动减少。康复计划和设备使用 MEE 来确定其有效性,但由于时间延迟和非真实条件,使用间接量热法会受到限制。肌电图 (EMG) 可以深入了解肌肉如何激活;因此,本研究的目的是通过利用 EMG 信号开发实时 MEE 反馈系统。参与者以不同的步频(首选、+/- 15%、+/- 30%)完成了五种步行条件,同时收集了呼吸气体交换、地面反作用力和 EMG 信号。实时 EMG 信号被数字积分并分成步幅,然后按力成本 (COF) 系数缩放。MEE 具有先前文献中看到的预期二次关系 (R 2 = 0.967),以及 COF 数据 (R 2 = 0.701)。 EMG 方法稳定在 75.1% - 133.1% 之间,不在 MEE 的近距离范围 (90% - 110%) 内;因此,未来的研究必须研究其他数学方法。我们的结果表明 MEE 和 EMG 活动之间存在定性关联,可用于提高残疾人士的行动能力和生活质量。
摘要:移动性和低能耗被认为是医疗监测系统 (HMS) 中使用的无线体域传感器网络 (WBASN) 的主要要求。在 HMS 中,使用能量有限的电池供电传感器节点来获取有关身体的重要统计数据。因此,需要节能方案来保持传感器节点的长期稳定连接。空闲监听、过度传输和接收控制消息、数据包冲突和数据包重传以及路径选择不当等活动会消耗大量能量,这可能会导致更多的能量消耗。自适应调度与节能协议的结合可以帮助在适当的时间选择合适的路径,以最大限度地减少控制开销、能耗、数据包冲突和过度空闲监听。本文提出了一种基于区域的节能多路径路由 (REMR) 方法,该方法将整个传感器网络划分为簇,最好有多个候选簇来代表每个簇。簇代表 (CR) 通过各种簇路由数据包。对于路由,需要考虑每条路径的能量需求,并选择能量需求最小的路径。同样,对于数据包路由,需要考虑端到端延迟、更高的吞吐量和数据包投递率。
- 健康与安全问题:据报道,热泡沫设备的一部分变得非常热。闭幕式进行工作可能会导致旅行危险。一名参与者通过水和土壤污染的潜力。- 对资源的要求:这是一个常见的困难。有人说,没有足够的人员有效地使用热泡沫,因此需要专业的承包商和设备。普遍同意,足够的资源对于确保正确应用热泡沫至关重要,否则它将无效。- 植物物质的有效性/再生:常见的投诉并非所有目标植物都被杀死,或者植物恢复了。有些人发现热泡沫对较不成熟的植物,苔藓和藻类更有效。有评论说它难以杀死根源。- 访问设备的实用性:由于使用热泡沫所需的设备,在某些地区被认为很难进入。有些报告的方法是嘈杂的,可能会很慢。- 成本:这是一个反复出现的挑战,几位参与者援引使用热泡沫或雇用专家承包商和设备的成本。- 使用水和能量:一些参与者在使用这种方法时报告了大量的水和能量消耗。
