59、虚拟现实分级暴露疗法:慢性疼痛治疗的新突破

虚拟现实分级暴露疗法:慢性疼痛治疗的新突破

在传统的运动和神经认知功能评估中,常通过对现实世界中人类表现的观察和评级,或借助功能环境的物理模型来进行。对于有运动和/或神经认知障碍的人,会在人工构建的家庭和工作环境(如厨房、浴室、办公室、工厂环境等)中观察并评估他们的表现。然而,这种方法不仅在构建环境和提供评估所需人力资源方面存在经济成本,而且在对现实世界刺激挑战的系统控制以及详细性能数据捕获能力方面也存在局限性。

1. 慢性疼痛治疗新趋势:虚拟现实分级暴露疗法

近年来,虚拟现实(VR)技术在慢性疼痛治疗领域展现出巨大潜力。研究表明,VR不仅可单独使用,还能与其他治疗方法结合,用于治疗急性和持续性疼痛。尽管针对持续性疼痛的VR干预研究尚处于起步阶段,但使用头戴式显示器(HMD)的沉浸式虚拟环境具有很大的应用前景。

随着模拟技术的发展,研究人员和临床医生在刺激呈现方面有了更大的灵活性。除了HMD,像微软Kinect这样的技术让用户能够通过更自然的身体动作与数字内容进行交互,这种全身交互的趋势在传统游戏和严肃游戏中都越来越明显。用户在计算机生成的模拟环境中,能通过头部和身体的运动获得流畅自然的交互体验。

这些新兴的模拟和严肃游戏技术在评估和治疗的多个领域都具有广阔的应用前景,它们具备身体跟踪传感器、多模态接口、增强图形、认知建模、运动建模、情感计算和实时图形生成等功能。而且,新一代模拟技术不局限于特定的方法或硬件配置,能通过多种交互设备和感官显示系统为用户提供丰富的体验,刺激可以针对单个用户或多人场景在计算机生成的模拟中呈现。

在慢性疼痛干预方面,这些技术进步为结合VR暴露治疗、分心范式和视觉运动处理与慢性肌肉骨骼残疾的有效治疗方法——分级暴露疗

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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