THE VAULT 第 40 期 由柏林 Krowne Communications GmbH 出版。 出版商:Krowne Communications GmbH,Kurfürstendamm 194, 10707 Berlin 主编:Steve Atkins 艺术总监:Nina Eggemann 合伙人导演:Yvonne Runge 编辑贡献:Steve Atkins、Daniela Previtali、Klaus Schmeh、Robert Bach、Lutz Richter 照片:ISTOCKPHOTO、INFINEON TECHNOLOGIES、WIBU-SYSTEMS、MÜHLBAUER、EVIDEN、FREEPIK AI IMAGE EDITOR、KROWNE COMMUNICATIONS 版本:2024 年 7 月。 未经出版商书面明确许可,不得全部或部分复制本出版物的任何部分。 所有产品版权和商标均归其各自所有者所有。所有产品名称、规格、价格和其他信息在印刷时均正确无误,但如有更改,恕不另行通知。出版商对虚假或误导性信息或遗漏不承担任何责任。
健康监测和早期疾病检测在当代医疗保健中具有巨大的重要性,从而提供了从反应性转向主动和预防方法的范式。在其新生阶段检测健康问题可以及时干预,通常在症状表现出现之前。但是,传统疾病检测方法通常涉及侵入性程序,或要求个人束缚在监视设备上。非接触式传感技术,例如红外传感器,雷达和计算机视觉,可以无侵入性的重要健康数据收集。例如,配备这些传感器的可穿戴设备可以实时监视心率,呼吸速度和体温,从而提供连续的数据流,而不会破坏用户的日常活动。同时,由人工智能(AI)和机器学习(ML)算法推动的智能处理在理解无接触式传感设备产生的大量数据方面起着关键作用。将非接触式感应与智能处理技术相结合可以极大地使未来的医疗保健受益。鉴于这种潜力,该特殊部分提供了一个涵盖全面算法,框架,技术以及非接触式感应和智能处理以进行健康监测和早期疾病检测的应用。
摘要 - 在基于学习的接触任务中,由于演示数据有限以及培训和部署条件之间的差距,仔细的力控制对于适应环境变化至关重要。这在擦拭任务中尤其重要,因为操纵柔软和可变形的物体(例如,海绵),在擦拭表面高度和海绵特性中,需要适应力的适应力。为了解决此问题,我们介绍了一种将实时触觉反馈与预训练的对象表示结合的方法,从而使机器人能够适应未看到的表面高度和对象属性。在实际硬件上进行了测试,该方法通过分析力轨迹,展示了适应性的显着进步,成功地适应了操纵环境的变化。索引术语 - 摄像模仿学习,基于力的接触 - 富含富含力的操纵,对象表示
摘要 - 在本文中,我们提出了一种控制机器人系统的通用方法,该机器人系统与环境建立和破坏。有关参考轨迹的近似值。这些动态使上层计划问题可以理解联系时间和力量,并在线生成全新的接触模式序列。为了获得可靠且快速的数值收敛,我们为这些LCP触点动力学设计了一个结构探索的内点求解器,以及用于跟踪问题的自定义轨迹优化器。我们演示了CI-MPC的实时解决方案率,以及在四足机器人上硬件实验中生成和跟踪非周期行为的能力。我们还表明,控制器可以建模不匹配模型,并且可以通过在模拟中发现和利用各种机器人系统的新接触模式来响应干扰,包括Pushbot,Planar Hopper,Planar hopper,Planar Quadruped和Planar Bip。
世界目前正在经历显着的人口转变,其特征是人口老龄化的人数迅速增加。这个人口里程碑预计将在未来几年达到前所未有的水平(联合国,2019年)。医疗保健和生活水平的进步导致个人的寿命增加,从而显着增加了全球人口中老年人的比例(Quora,2022)。在2022年,全球65岁以上的个体人口超过7.7亿,这意味着十分之一以上的人是老年人(Alvarez,2023年)。东亚和东南亚是65岁以上的老年人数量最多的家园,占约2.6亿个人,其次是欧洲和北美的年龄段超过2亿年龄较大的年龄较大的人,是老年人百分比最高(超过17%)(超过17%)(联合国,2019年)。这些数字预计将在未来三十年中增加,到2030年,全球范围内有六人一数字65岁或超过65岁,预计到2050年,这一数字将翻一番,达到15亿人。尤其是在低收入和中等收入国家,预计80%的老年人居住,医疗保健挑战可能是显着的[世界卫生组织(WHO),2023年]。慢性非传染性疾病,包括心脏病,癌症和慢性呼吸道疾病,通常伴随着衰老的过程(Prince等,2015)。通过将可靠的设备和传感器嵌入房屋中,AAL创建了“智能家庭”环境(Domb,2019年)。比较这些条件需要专门的医疗保健服务,以监控各种健康指标,包括体育活动,心率,血压和睡眠质量(很快,2019年)。积极的辅助生活(AAL)技术,即旨在利用技术进步维持老年人生活独立性的技术,已成为满足老龄化人口的医疗保健需求的有希望的解决方案。与人工智能(AI)结合使用时,智能家庭技术(SHTS)有可能协助家庭中的日常功能并监测,治疗和管理慢性健康状况(Philip and Williams,2019年)。此外,智能家园可以使护理人员为老年人提供更好的医疗保健,甚至可以减少对看护人的依赖(Frisardi和Imbimbo,2011年)。智能家居设备可以以不引人注目的方式连续捕获与健康相关的信息,从而为老年人提供更安全的独立生活(Wang等,2021)。将SHT与AI的整合在一起,具有不断观察,建模和理解人类行为的潜力,并确定了对干预措施的早期警告(Chen等,2014)。
根据2011年欧洲委员会(EC)CBRN词汇表[1]:«CBRN是化学,生物学,放射学和核问题的首字母缩写,可能通过其意外或故意释放,传播或影响而损害社会。术语CBRN是冷战术语NBC(核,生物学和化学)的替代品,该术语替代了五十年代使用的上一个术语ABC(原子,生物学和化学)。“ n”涵盖了核弹爆炸的影响和易裂变材料的滥用,“ R”代表放射性材料的分散,例如,通过肮脏的炸弹»和cbrne:«是一个首字母缩写,包括CBRN爆炸性物质或事件,包括CBRN爆炸性或事件»。cbrne材料可以被武器化(W-CBRNE)或非wep核(NW-CBRNE)。W-Cbrne材料包括大规模杀伤性武器(WMD),并故意用于犯罪和恐怖活动。nw-Cbrne材料,也称为危险品材料(Hazmat),与无意的事件或军事行动有关,作为次要危害。在这两种情况下,都会对受影响的人群(例如中毒,感染,辐射,尤其是恐慌的传播)产生严重后果。尽管在历史时期已经报道了使用有害气体的使用,但在战场上首次大规模使用化学战代理商(CWA),这是第一次世界大战[2],臭名昭著地称为Ypres的第二次战役(1915年4月22日),德国人在其中使用了氯气。尽管《化学武器公约》 [3],但近期也称其使用。间谍机构还涉嫌雇用它们。此外,CWA现在像东京地铁上一样是恐怖分子弓箭中的箭[4]。如前所述,严重的CBRNE事故的发生也可能是无意的,因为以下两个众所周知的化学事件证明了:(1)Seveso事故,1976年(除了数百例氯酸案件,生育能力降低,并增加了
1 Biosystems & Integrative Sciences Institute (Bioisi), Faculty of Sciences of the University of Lisbon, 1749-016 Lisbon, Portugal 2 Grapevine Pathogen Systems Lab, Bioisi School of Sciences of the University of Lisbon, 1749-016 Lisbon, Portugal 3 Department of Vegetable Biology, Faculty of the University of Lisbon, Campo Grande, 1749-0 16 Lisbon, Portugal 4 Quinta dos Murças, spare the Company, Pions, 5050-011 Weight of R is water, Portugal 5 NBI-Natural Business Intelligence, Regia Douro Park, 5000-033 Vila Real, Portugal 6 CE3C-Center for Ecology, Evolution and Environmental Changes & Change-Global Change and Sustainability Institute, science s from the University of Lisbon, Campo Grande, 1749-016 Lisbon, Portugal 7 Department of Que Mica and Bioka, Faculty of Sciences of the University of Lisbon, Campo Grande, 1749-016 Lisbon, Portugal 8 Energy Technologies and Renewable Sorces Department, National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Skirt Research Center, 75026 Rotondella, MT, Italy 9 Mare-Marine and Environmental Sciences Center & Arnet-Aquatic Research Infrastructure Network Associate Laboratory, Faculty of Sciences of the University of Lisbon, Campo Grande, 1749-016 Lisbon, Portugal * correspondence: DIV>1 Biosystems & Integrative Sciences Institute (Bioisi), Faculty of Sciences of the University of Lisbon, 1749-016 Lisbon, Portugal 2 Grapevine Pathogen Systems Lab, Bioisi School of Sciences of the University of Lisbon, 1749-016 Lisbon, Portugal 3 Department of Vegetable Biology, Faculty of the University of Lisbon, Campo Grande, 1749-0 16 Lisbon, Portugal 4 Quinta dos Murças, spare the Company, Pions, 5050-011 Weight of R is water, Portugal 5 NBI-Natural Business Intelligence, Regia Douro Park, 5000-033 Vila Real, Portugal 6 CE3C-Center for Ecology, Evolution and Environmental Changes & Change-Global Change and Sustainability Institute, science s from the University of Lisbon, Campo Grande, 1749-016 Lisbon, Portugal 7 Department of Que Mica and Bioka, Faculty of Sciences of the University of Lisbon, Campo Grande, 1749-016 Lisbon, Portugal 8 Energy Technologies and Renewable Sorces Department, National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Skirt Research Center, 75026 Rotondella, MT, Italy 9 Mare-Marine and Environmental Sciences Center & Arnet-Aquatic Research Infrastructure Network Associate Laboratory, Faculty of Sciences of the University of Lisbon, Campo Grande, 1749-016 Lisbon, Portugal * correspondence: DIV>
与标准护理相比,心力衰竭患者中基于家庭的远程监控可以降低全因死亡率和与心力衰竭相关的住院治疗的相对风险。但是,技术使用取决于用户接受,这使得在开发中包括潜在用户很重要。在一个家庭的医疗保健项目(一个peasibil-ity项目)中,选择了一种参与式方法,以准备未来开发心脏病患者中基于非接触式摄像机的远程监控。对项目研究患者(n = 18)进行了有关接受和设计期望的调查,然后从结果中得出了增强措施和设计建议。研究患者对应于潜在未来用户的目标群体。83%的响应量显示出很高的接受度。接受调查的人中有17%的人更持怀疑态度,接受中等或低接受。后者是女性,主要是独自生活,没有技术实验。低接受度与更高的努力期望和较低的自我效能感和较低的整合性与每日节奏相关。对于设计,受访者发现该技术的独立操作非常重要。此外,人们对新的测量技术表示担忧,例如对稳定监视的焦虑。接受新一代的医疗技术(基于非接触式摄像机的测量技术),对远程人士的老年用户(60+)已经很高。在开发过程中应考虑有关设计的特定用户期望,以增加潜在用户的接受。
我们使用国家SARS-COV-2遗传监测数据确定了BA.1和BA.2(1月1日至2022年1月1日)和BA.5感染(2022年1月1日,2022年1月1日)和BA.5感染的占优势周期(超过90%)。随后,我们计算了每个间隔中每一个间隔中的相对风险(RR)的相对风险(RR),该个体在每个BA.1和BA.2中都有第一次感染的个体,与个体也接种了疫苗,但没有任何先前记录的感染。再感染定义为在同一个人中的两个阳性测试,至少相隔90天。我们发现RR从BA.1或BA.2感染后3个月至8个月之间从0·06左右增加到0·35左右(图B,附录P 12)。的确,RR最初会迅速增加,然后更慢,稳定在0·37左右。