53、智能助行器在人体步行定量分析中的新应用

智能助行器在人体步行定量分析中的新应用

在当今社会,人口老龄化是一个全球性问题,尤其对发达国家影响显著。在法国,由于高昂的护理成本和护理机构有限的床位,照顾者、体弱者及其家人选择让老年人在家中接受适当的帮助,以维持最佳状态。助行器因其简单易用且能利用使用者剩余的行动能力,成为了众多老年人的选择。

智能助行器的发展与功能

随着机器人技术的进步,通过添加传感器和执行器,开发更智能的助行器成为可能。这些助行器的功能不再局限于提供物理支持和行动辅助,还包括感官辅助、认知辅助和健康监测等。有些助行器还专注于坐立转换、导航帮助、避障和跌倒检测等功能。

为了研究助行器功能的扩展,开发了一种基于市售三轮助行器的智能助行器。它在两个固定后轮上安装了编码器,在前部配备了3D加速度计/陀螺仪,用于实时确定助行器的轨迹。一个小型、低能耗的fit - pc计算机管理测量并记录所有数据。与其他助行器相比,这款助行器成本低、易于在家中使用,且功能易于扩展。

传统步行研究的局限性

许多研究通过比较年轻人和老年人来探讨年龄对步行的影响,计算了一些步态参数,如步长、步态周期、步宽、步频和步行速度等,也考虑了步态变异性。然而,这些常见的步态参数不足以敏感地评估老年人的健康状态,而且以往研究的结果往往因实验条件不同而不一致。此外,大多数研究是在有限空间内使用专业实验室设备进行的,这些设备在许多诊所可能无法使用,更无法用于日常活动。

智能助行器的优势

智能助行器不仅可以准确计算上述经典步态参数,还能避免对使用者施加限制。它可以获取助行器的轨迹,并与参考轨迹进行比较,从而建立一些以往研究中未考虑的原始步态参数,更全面地描述步态特征。 <

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全与AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程与代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获与WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行与vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令与网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件与端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写与能效优化策略。
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