{nyee@stanford.edu , bailenson@stanford.edu } 摘要 在社会心理学中,观点采择已被证明是减少负面社会刻板印象的可靠方法。到目前为止,这些练习仅依赖于要求一个人想象自己处于另一个人的心态。我们认为,沉浸式虚拟环境提供了独特的机会,让个人可以直接从另一个人的角度看问题,从而可能大大减少负面刻板印象。在当前的工作中,我们报告了一项初步实验调查,调查了沉浸式虚拟环境中体现观点采择的好处。研究发现,与被置于年轻人化身中的参与者相比,当参与者被置于老年人的化身中时,对老年人的负面刻板印象显着减少。我们讨论了这些结果对社会互动理论和共存的影响。
摘要:跌倒和随后的并发症是导致发病率和死亡率的主要因素,尤其是在老年人中。为了解决这个问题,我们旨在开发一种轻巧的动态装置,以增加鞋子和步行表面之间的摩擦,这些设备在各个表面,尤其是冰之间有效。受自然界中发现的爪子和鳞片的启发,我们开发了一系列的基里加米结构,这些结构可用于鞋类外极端,以在前脚中产生较高的摩擦力。我们通过数值模拟,体外表面相互作用和体内人力板测量评估了这些元面孔,以鉴定能够调节一系列表面摩擦的最佳基里加米设计。我们预计这些系统的潜在应用可以帮助减轻各种环境中跌倒的风险。
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摘要 - 智能步骤是一种基于创新的IOT解决方案,旨在通过配备具有先进功能的智能鞋来增强糖尿病患者的安全和福祉。该项目致力于解决三个对糖尿病管理至关重要的主要任务:秋季检测,步行期间的能量产生和步骤计数监控。首先,智能步骤将秋季检测技术纳入跌倒的情况下,在患者跌倒的情况下迅速提醒护理人员或紧急服务。使用集成传感器,系统可以准确地检测跌落并触发预定义的接触,确保及时的帮助和干预。第二,智能的是,Smart Shoe的生态友好性,自主性和对外部力量的依赖都可以通过使用动力学来衡量
剑桥)△沃里克综合合成生物学中心(WISB)哺乳动物合成生物学,Synthsys Edinburg,Edinburg,nottingham合成生物学研究中心合成生物研究中心(SBRC)已建立Synbiochem生物基础。
跟踪步行者位置的导航系统可用于寻找和营救消防员或其他紧急救援人员,或用于位置感知计算、个人导航辅助、移动 3D 音频以及混合或增强现实应用。在现实世界中部署位置敏感型可穿戴计算(包括混合现实 (MR))的主要障碍之一是,当前的位置跟踪技术需要仪器化、标记或预先映射的环境。对于许多移动应用来说,提前安装标记或仪器是不切实际的,人们正在寻找一种无需准备即可在任何室内或室外环境中可靠工作的跟踪方法。计算机视觉是领先的竞争者,但开发用于通用的强大视觉跟踪器仍然存在巨大挑战。仅用于方向跟踪的实用解决方案是使用惯性传感器,例如微机电系统 (MEMS) 陀螺仪,通过参考地球重力进行俯仰和滚动,参考地磁场进行航向校正。1 独立式传感器可在任意未准备的室内和室外环境中工作。不幸的是,对于位置跟踪或定位,没有同样通用的解决方案,而 MR 系统需要这些解决方案才能进行注册。到目前为止,室外位置跟踪不得不依赖 GPS 或其他无线电导航辅助设备。开发人员已经提出了各种声学
剑有一个非常热情且知识渊博的整洁城镇集团。他们也与当地居民的协会有着良好的关系,他们非常热衷于参与其庄园内的本地生物多样性项目。《剑》整洁的城镇集团在病房和布罗德河河上委托了一份出色的报告,并在Usher's Lake上委托。他们已经种了树木,并且热衷于与活跃于整个剑的植树中的剑林协会一起工作。他们还努力地在整个剑的生活的各个方面促进可持续性。
意外枪击事故,可怕的汽车事故,疾病,龙卷风,火灾,溺水,绑架……这些是我们考虑“安全”时想到的正常事情。枪支安全,驾驶学校,交通法,卫生,医学和安全计划只是我们对这些危险的回应,并确保自己和我们的家人的安全措施。没有警告,并以进步和便利的幌子,今天我们许多人开始意识到我们的数字设备带来了自己的危险。技术当然是一种工具,或者也许可以更好地描述为一台机器:其目的是像任何工具一样帮助我们完成事物,但是它的功率远远超出了正常人或普通工具可以生产的功能(与剑相比,与步行鞋相比,可以使用枪支)。,因此我们必须谨慎使用它,因为滥用强大的机器是危险的。我们担心技术界的新危险是广阔的,大多数是未知的 - 它们需要一种新的安全!本出版物的目标是概述使用我们的信息/通信机(智能手机,平板电脑等)带来的危险。),然后清楚地陈述其使用的道德,最后提供指导和资源以帮助审慎使用。
探索继续寻找利用能源的方法,例如太阳能,风能,水力发电,地热和海洋能量,它们自然会在不耗尽的情况下自然地自给自足。这项研究旨在开发一种创新的能量产生鞋,将人类的步骤转化为电力。通过TRIZ方法以及研究中概述的数据收集技术,利用实验研究设计进行了这项研究,从而得出了有关鞋子发电有效性的牢固结论。使用线性回归或研究原型对数据进行了分析,因为它可以探索两个变量之间的相关性:产生的能量和单个预测指标,例如步行速度或施加力。结果表明,相关分析的值为0.70,表明稳健的正相关,表明脚步数与产生的伏特之间存在牢固的关系。具有0.30的显着F值超过了0.05的p值,有足够的证据断言,回归模型比缺乏自变量的模型更适合数据。可以得出的结论是,发电鞋在试验期间产生了值得注意的电压。该研究受到研究人员进行的实验室测试数量有限的限制。建议将来的研究来进行研究,这些研究将重点放在原型的多个实验室试验中。