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World File Search System运动学
Robert Kenner、Valentin Gischig、Zan Gojcic、Yvain Quéau、Christian Kienholz 等人。点云在大型斜坡不稳定性中岩石运动学分析的潜力：瑞士阿尔卑斯山的例子：Brinzauls、Pizzo Cengalo 和 Spitze Stei。山体滑坡，2022 年，�10.1007/s10346-022-01852-4�。�hal- 03616418�
摘要 激光雷达测量和无人机摄影测量提供的高分辨率点云非常适合调查斜坡变形。然而，今天这些点云中包含的信息很少得到充分利用。这项研究展示了瑞士的三个大规模斜坡不稳定的例子，出于灾害预防的原因，这些斜坡受到积极监测。我们使用通过地面激光扫描获取的点云来 (1) 识别各个岩石隔室运动行为的差异；(2) 突出显示移动岩体中的活动剪切面；(3) 确定驱动斜坡位移的运动过程；(4) 根据岩石滑坡的 3D 表面运动模拟基底滑动面；(5) 计算精确的位移角；(6) 提供对不稳定岩石体积的估计。这些信息对过程理解做出了重要贡献，从而支持了灾害管理中的决策。
不同运动学对 JIZAI 镍钛旋转器械静态和动态扭转行为的影响：体外研究
背景/目的：使用传统方法检查镍钛旋转器械的静态扭矩与临床情况相矛盾，而且该方法对于顺时针和逆时针旋转运动的有效性值得怀疑。本研究旨在使用临床扭矩极限设置在静态/动态测试条件下检查不同运动学对 JIZAI 器械 (#25/.04) 扭转行为的影响。材料和方法：在静态测试中，将 JIZAI 的 5 毫米尖端固定在圆柱形虎钳中，并以自动扭矩反转、最佳扭矩反转 (OTR) 或往复 (REC) 进行连续旋转 (CR) 直至断裂（各 n Z 10）。在动态测试中，使用单长度技术使用 JIZAI 和 CR、OTR 或 REC 对直根管和严重弯曲根管进行器械治疗（各 n Z 10）。使用带有扭矩/力测量单元的自动塑形装置记录断裂时的静态扭矩、断裂时间 (T f )、动态扭矩和旋入力。使用单因素方差分析或带有 Bonferroni 校正的 Kruskal e Wallis 检验和 Mann e Whitney U 检验进行统计学分析 (⍺ Z 0.05)。结果：运动学不影响静态或动态扭矩 (P > 0.05)；然而，确实影响直根管中的旋入力 (P < 0.05)。REC 具有明显较长的 T f ，而严重弯曲的根管在 CR 中产生明显更大的扭矩和旋入力 (P < 0.05)。结论：在目前的实验条件下，扭矩以外的参数对不同的运动学表现出明显的影响。 OTR 的动态扭矩和旋入力与其他旋转模式相似，不受管道弯曲度的影响。
γ 中的运动学高扭曲修正 γ → M ¯ M
我们估计了在 Q 2 ¼ − q 2 1 较大和 s ¼ ð q 1 þ q 2 Þ 2 较小时对 γ ð q 1 Þ γ ð q 2 Þ → M ð p 1 Þ ¯ M ð p 2 Þ 振幅的运动学高扭曲（高达扭曲 4）修正，其中 M 是标量或伪标量介子。众所周知，该过程在领先扭曲处分解为可扰动计算的系数函数和广义分布振幅（GDA）。考虑到 Belle 和 Belle II 可获得的运动学，s=Q 2 和 m 2 =Q 2 阶的运动学高扭曲贡献在截面中非常重要。我们利用从 Belle 测量中提取的 ππ GDA 和渐近 ππ GDA 作为输入，对 γ γ → π 0 π 0 的截面进行了数值估计，以研究运动学修正的幅度。为了了解 m 2 =Q 2 量级的目标质量修正如何影响截面，我们还使用模型 ηη GDA 对 γ γ → ηη 进行了计算。在 s > 1 GeV 2 的范围内，运动学高扭曲修正占总截面的 ∼ 15%，这个影响是不可忽略的。由于 ππ GDA 是获取介子能量动量张量 (EMT) 的最佳方式，我们的研究表明，准确评估 EMT 形状因子需要考虑运动学高扭曲贡献。
一种生物学上可信的脉冲神经网络，用于解码海马和运动前皮层的运动学
摘要 — 本研究提出了一种脉冲神经网络，用于根据神经数据预测运动学，从而实现准确且节能的脑机接口。脑机接口是一种解释神经信号的技术系统，可让运动障碍患者控制假肢。脉冲神经网络具有低功耗和与生物神经结构非常相似的特点，因此有可能改进脑机接口技术。本研究中的 SNN 使用泄漏积分和激发模型来模拟神经元的行为，并使用局部学习方法进行学习，该方法使用替代梯度来学习网络参数。该网络实现了一种新颖的连续时间输出编码方案，允许基于回归的学习。SNN 是在从灵长类动物运动前皮层和大鼠海马记录的神经和运动数据上进行离线训练和测试的。该模型通过寻找预测运动数据与真实运动数据之间的相关性来评估，运动前皮层记录的峰值皮尔逊相关系数达到 0.77，海马体记录的峰值皮尔逊相关系数达到 0.80。该模型的准确性与卡尔曼滤波解码器和 LSTM 网络以及使用反向传播训练的脉冲神经网络进行了对比，以比较局部学习的效果。
文章使用人工神经网络估计机器人的运动学和工作空间
摘要：目前，在特定而复杂的工业操作中，机器人必须满足某些要求和标准，如高运动学或动态性能、工作空间的特定尺寸或机器人移动元件尺寸的限制。为了满足这些标准，必须对机器人进行适当的设计，这需要多年的实践以及人类设计师的适当知识和经验。为了协助人类设计师进行机器人设计，已经开发了几种方法（包括优化方法）。本文解决的科学问题是开发一种人工智能方法，使用前馈神经网络来估计机器人的工作空间大小和运动学。该方法应用于由基座平台、移动平台和六个运动旋转万向球面开环组成的并联机器人。数值结果表明，通过适当的训练和拓扑结构，前馈神经网络能够根据末端执行器的姿态正确估计工作空间体积值和广义坐标值。
使用基于深度学习的无标记跟踪在深脑刺激植入帕金森氏病的过程中自动提取上limb运动学活性：概念验证研究
最佳的深脑刺激（DBS）治疗治疗运动障碍通常依赖于术中运动测试来确定目标测定。但是，在当前的实践中，运动测试依赖于主观解释和电机信息的相关性。计算机视觉的最新进展可以提高评估准确性。我们描述了我们对基于深度学习的计算机视野的应用，以进行无标记的跟踪，以测量接受DBS手术的患者的运动行为，以治疗帕金森氏病。视频记录是在术中术中获得的（n = 5患者），作为精确植入DBS电极的护理标准的一部分。运动学数据。手动和自动化（精度为80.00％）的方法都用于从阈值衍生的运动学幻觉中提取运动学发作。通过对抛物线贴合拟合进行建模上肢挠度来压缩主动运动时期。半监督分类模型，支持向量机（SVM），对抛物线拟合拟合定义的参数进行了训练，可靠地预测运动类型。在所有情况下，跟踪均经过良好的校准（即，重新投影像素误差0.016-0.041;准确性> 95％）。SVM预测的分类表现出很高的精度（85.70％），包括两个常见的上肢运动，臂链拉力（92.30％）和手工夹（76.20％），并使用每位患者的剩余过程验证了精度。常规电机测试程序这些结果表明，对于评估DBS手术的最佳大脑目标至关重要的运动行为的成功捕获和分类。
运动学特征与脑血流动力学之间的相关性表明单指和双指运动协调性的变化
方法：招募 21 名右利手受试者，要求他们在同一平面上以相同方向（同相，IP）和相反方向（反相，AP）完成单指和双指的圆周运动。记录每个任务的运动数据（包括半径和角速度）以及使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 同步的血氧浓度数据，覆盖前额叶皮层、运动皮层和枕叶等六个脑区。使用一般线性模型定位激活的脑区，并使用与基线相比血氧浓度的变化来评估脑区激活程度。使用小世界特性、聚类系数和效率来测量运动过程中大脑活动中的信息交互。
设计运动学习研究的十项指南
抽象运动学习是几个学科的核心重点，包括运动机能学，神经科学和康复。但是，鉴于这些领域的不同传统，在试图解释运动学习实验的证据和主张时，这种跨学科性可能是一个挑战。为了解决此问题，我们提供了一组十个指南，用于设计从任务选择到数据分析的运动学习实验，主要是从基于实验室的实验的角度来看。该准则并非旨在用作严格的规则，而是要提高人们对运动学习关键问题的认识。我们认为，解决这些问题可以增加该领域的工作鲁棒性及其与现实世界的相关性。关键字：运动学习|技能|实验|任务|分析|练习
一种约束嵌入方法，用于与混合四肢平行运动学操纵器的动力学建模
平行运动学操纵器（PKM）的特征是封闭的运动环，由于四肢平行排列，但也是由于四肢中存在运动环。此外，许多PKM都是由通过串行组合运动环构建的四肢构建的。这样的四肢称为混合动力，形成了特定类别的复杂四肢。设计和基于模型的控制需要精确的动态PKM模型，而无需简化模型。动力学建模需要在PKM的标准运动学建模中具有运动关系，在该模型中，仅计算了操纵器的正向和逆运动解（相关输入和输出运动）。这与杂种四肢的PKM更加涉及。在本文中采用模块化建模方法，分别处理四肢，并且动作的单个动态方程（EOM）随后将其组装到整体模型中。运动模型的关键是四肢内单个循环的约束分辨率。此局部约束分辨率是一般约束嵌入技术的特殊情况。提出的方法最终允许对一般PKM进行系统的建模。该方法用于IRSBOT-2，其中每个肢体包含两个独立的回路。©2022作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。