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孤独症初筛方法及相关装置: 本发明公开了一种孤独症初筛方法及相关装置，该方法包括：根据至少一个测试任务对被测试儿童进行测试，获取测试过程中至少一个筛查指标分别对应的测试结果；对至少一个筛查指标分别对应的测试结果进行量化处理，以得到至少一个筛查指标分...; 赵众张晓斌曲行达胡新尧

一种不良坐姿检测方法及相关设备: 本发明公开了一种不良坐姿检测方法及相关设备，所述方法包括：获取检测区域内目标对象的人体图像，扫描所述人体图像，筛选得到人脸窗口区域；检测人脸窗口区域中的人脸特征点、肩部特征点和像素特征点；筛选预设数量的人脸特征点，根据预...; 胡新尧邓高锋曲行达

晃动环境下交互设备对操作绩效和上肢肌肉活动的影响研究被引量：1: 2022年; 目的研究晃动环境下人机交互设备的操作绩效和上肢肌肉活动。方法采用两因子组内设计的人因学实验,测试了15名受试者在三种晃动条件下(静止,轻度晃动,中度晃动)使用多种交互设备完成基础人机界面交互任务的操作绩效和上肢肌肉活动,采用重复测量的方差分析处理实验数据。结果随着晃动程度的增加,操作绩效显著降低,三角肌和上斜方肌的肌肉活动水平更高。交互设备对任务操作绩效和主观感知疲劳度有显著影响,晃动环境和交互设备有显著交互作用。结论交互设备的使用和配置应尽可能控制设备的晃动程度。; 杨坤华张奇良张钰莹曲行达陶达; 关键词：肌肉活动人机交互

个性化人体数字孪生模型创建方法、在线驱动方法及装置: 本发明公开了一种个性化人体数字孪生模型创建方法、在线驱动方法及装置，根据人脸图片自动生成三维人脸模型，再筛选并结合数字虚拟人创建框架中的身体对象文件，能够简单高效地创建个性化人体数字孪生模型。不需要具备艺术设计背景就能够...; 胡新尧欧浩鹏曲行达

基于机器学习和儿童神经心理行为检查量表鉴别孤独症谱系障碍和全面发育迟缓儿童的研究被引量：5: 2023年; 目的探索儿童神经心理行为检查量表2016版(以下简称“儿心量表”)鉴别孤独症谱系障碍(autism spectrum disorder,ASD)和全面发育迟缓(global developmental delay,GDD)的效能及其所需指标。方法回顾性选取18~48月龄的ASD(n=277)和GDD(n=415)患儿为研究对象,采用儿心量表评估两组儿童在大运动、精细运动、适应能力、语言、社会行为、警示行为6大能区的发育水平,并将获得的智龄和发育商(developmental quotient,DQ)共13个指标的数据作为特征,应用5种机器学习(machine learning,ML)分类器进行模型训练,计算各分类器对两组被试的分类准确度、灵敏度和特异度。结果警示行为DQ同时在5个分类器中作为第一个特征被选中,且在使用警示行为DQ单个特征时,分类准确度达到78.90%;当警示行为DQ与警示行为智龄、大运动智龄和语言能力智龄协同作用时,最高分类准确度为86.71%。结论ML结合儿心量表能有效区分ASD和GDD儿童;警示行为DQ在ML中起重要作用,而与其他特征联合能提高分类的准确度,对临床高效、准确鉴别ASD和GDD儿童有一定的提示意义和参考价值。; 周刚张晓斌曲行达罗美芳彭琼玲马丽亚赵众; 关键词：孤独症谱系障碍儿童

一种基于多模态生理参数融合的VR晕动状态检测方法: 本发明用于智能健康与生物反馈技术领域，公开了一种基于多模态生理参数融合的VR晕动状态检测方法，该检测方法包括如下步骤：S1、通过数据采集模块进行数据采集：心电信号采集以3导联数电极点的形式固定在心脏周围，采样频率为102...; 陶达曹阳龙王铁雁曲行达黎宇江

基于单个惯性传感单元的步态时空信息计算方法及系统: 本发明公开了一种基于单个惯性传感单元的步态时空信息计算方法及系统，所述方法包括：获取安装在人体腰部的惯性传感单元采集的运动信息，并对所述运动信息进行滤波处理，得到第一运动数据；对所述第一运动数据依次进行积分、小波变换和微...; 胡新尧钟志康曲行达余士灵区浩鹏郑际涵

一种基于卷积神经网络的道路目标检测方法及装置: 本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种基于卷积神经网络的目标检测方法及装置，方法包括：将实时图像导入目标检测网络，输出所述实时图像包含的目标对象；所述目标检测网络包括卷积层，逆卷积层，特征增强快，特征融合块，第一回归器...; 李国法杨一帆赖伟鉴朱方平陈耀昱曲行达; 文献传递

测量足底压力中心轨迹的方法、模型建立方法及智能鞋垫: 本发明提供了一种测量足底压力中心轨迹方法、模型建立方法及智能鞋垫，测量足底压力中心轨迹方法采用低成本的力敏传感器测量电信号，然后通过非线性回归模型计算足底压力中心位置，使得在低成本条件下准确地测量足底压力中心轨迹获得实现...; 胡新尧彭东晟曲行达; 文献传递

碰撞前跌倒检测方法及装置: 本发明揭示了一种碰撞前跌倒检测方法及装置，方法包括：判断跌倒检测指数时间序列是否自相关；若不自相关，使用被检测个体的跌倒检测指数时间序列建立统计过程控制模型；若自相关，通过ARIMA模型处理跌倒检测指数时间序列，并输出非...; 胡新尧曲行达

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曲行达