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watson关怀理论下人性照护联合运动激励干预对老年T2DM患者疾病负担、特质焦虑和血糖控制的影响

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中国健康心理学杂志 2024年

作者：刘静娟刘双双杨毛毛肖童郑州大学第一附属医院静配中心郑州大学第一附属医院内分泌及代谢病科二病区郑州大学第一附属医院内分泌及代谢病科河南省胸科医院心内科

目的探讨watson关怀理论下人性照护联合运动激励干预对老年2型糖尿病（T2DM）患者疾病负担、特质焦虑和血糖控制的影响。方法选取2021年1月—2024年1月在我院接受诊疗的老年T2DM患者170例，经随机数字表法完成随机分组，将患者纳入联... 详细信息

目的探讨watson关怀理论下人性照护联合运动激励干预对老年2型糖尿病（T2DM）患者疾病负担、特质焦虑和血糖控制的影响。方法选取2021年1月—2024年1月在我院接受诊疗的老年T2DM患者170例，经随机数字表法完成随机分组，将患者纳入联合组与对照组，两组例数均为85例。对照组予以运动激励干预，联合组在对照组基础上予以watson关怀理论下人性照护。比较两组干预前后血糖水平、疾病负担、心理状态、自护能力及生活质量。结果干预后，两组空腹血氧（FBG）、餐后2h血糖（2hPG）及糖化血红蛋白（HbA1c）水平同干预相比较均下降，且联合组相对更低（t=5.594、5.291、5.400，P运动激励干预对老年T2DM患者疾病负担、心理状态及血糖水平的改善具有加强作用，同时也更有利于提升患者自护能力及生活质量。

关键词：老年 T2DM watson关怀理论下人性照护运动激励疾病负担焦虑血糖

求解运动激励结构动态响应的固定边界-模态叠加法

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机械工程学报 2016年第13期52卷 87-93页

作者：刚宪约李丽君柴山李双山东理工大学交通与车辆工程学院淄博255049

针对运动激励下结构动态响应的模态叠加法求解问题,在分析传统的大质量法、大刚度法的局限性的基础上,提出一种新的运动激励转化方法——固定边界-模态叠加法:基于响应等效和约束反力动力平衡原理,将运动激励转化为其作用单元的等效节... 详细信息

针对运动激励下结构动态响应的模态叠加法求解问题,在分析传统的大质量法、大刚度法的局限性的基础上,提出一种新的运动激励转化方法——固定边界-模态叠加法:基于响应等效和约束反力动力平衡原理,将运动激励转化为其作用单元的等效节点载荷,并在运动激励自由度上施加固定约束,进而可以采用一般的力激励模态叠加算法进行结构动态响应计算。固定边界转化方法没有改变原有结构的固有振动特性,在理论上是精确的,克服了大质量法、大刚度法需要补充新的单元修改有限元模型和人为选择参数的缺点,并且可以通过局部有限元网格细化,提高转换载荷矢量近似计算的精度。通过一个平面应力结构的频率响应分析和一辆轻型货车三维板壳模型的瞬态响应分析验证了固定边界-模态叠加法的有效性。

关键词：运动激励模态叠加固定边界转换载荷矢量

MEMS周期运动测试中频闪成像与运动激励的同步控制

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传感技术学报 2008年第7期21卷 1174-1177页

作者：胡晓东孙彬刘一胡小唐天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072

微结构运动测试技术已成为MEMS测试技术的重要组成部分。由于MEMS器件中微结构的运动频率较高,频闪成像法得到了广泛的应用。本文针对静电型MEMS周期运动测试的要求,设计并研制了一种基于FPGA的频闪成像和运动激励同步控制系统,用于MEM... 详细信息

微结构运动测试技术已成为MEMS测试技术的重要组成部分。由于MEMS器件中微结构的运动频率较高,频闪成像法得到了广泛的应用。本文针对静电型MEMS周期运动测试的要求,设计并研制了一种基于FPGA的频闪成像和运动激励同步控制系统,用于MEMS器件的周期运动激励和微结构高速周期运动过程中清晰图像的获取。实验表明,频闪照明的最小脉冲宽度为10 ns,运动相位的调整间隔小于3.75°,能够满足周期运动频率为1 MHz微结构运动测试的要求。

关键词： MEMS测试频闪成像运动激励同步控制

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频闪成像与运动激励同步控制系统

频闪成像与运动激励同步控制系统

作者：孙彬天津大学

学位级别：硕士

微结构运动特性不仅可用于评价MEMS器件性能,而且也可用于分析微结构材料特性和机械力学特性等与MEMS可靠性相关的参数,因此微结构运动测试技术已成为MEMS测试技术的重要组成部分。由于MEMS器件中微结构的运动频率较高,频闪成像法得到... 详细信息

微结构运动特性不仅可用于评价MEMS器件性能,而且也可用于分析微结构材料特性和机械力学特性等与MEMS可靠性相关的参数,因此微结构运动测试技术已成为MEMS测试技术的重要组成部分。由于MEMS器件中微结构的运动频率较高,频闪成像法得到了广泛的应用。本文针对静电型MEMS周期运动测试的要求,设计并研制了一种基于FPGA平台的频闪成像和运动激励同步控制系统。论文的主要内容包括以下几个方面:1.对频闪成像技术及其在微结构周期运动测试中的应用进行分析,确定了其中频闪照明、运动激励及图像采集等信号的控制时序及波形、频率、幅度、偏置等技术指标,提出了基于FPGA平台的频闪成像和运动激励同步控制系统的总体设计方案,并结合直接数字频率合成技术,对其应用于运动激励信号产生的可行性进行分析;2.完成了基于FPGA平台的频闪成像和运动激励同步控制系统的电路设计与单元调试,该电路能与PC机进行串口通讯,在获取相应的工作参数后,输出3路微结构运动激励信号、1路频闪照明脉冲激励信号和2路数字CCD采集图像触发信号;3.采用模块化设计思想完成了FPGA平台系统软件的设计,并完成了基于VC的PC机串口通讯程序的设计工作;4.基于频闪成像和运动激励同步控制电路输出频闪照明脉冲激励信号,完成了半导体激光器(LD)驱动电路的设计与调试,构成频闪照明光源;5.完成了频闪照明与微结构运动激励信号的同步性能测试与延时补偿。

关键词： MEMS测试频闪成像运动激励同步控制 FPGA 半导体激光器

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运动激励下身管动力学特性研究

四川兵工学报 2013年第4期34卷 1-3页

作者：史跃东罗忠钱超海军工程大学科研部武汉430033

身管振动是影响火炮射击精度的重要因素,针对弹丸膛内高速运动冲击下的身管振动问题,建立了移动弹丸作用下身管的横向振动模型,导出了无质偏弹丸激励下的动力学方程,并采用分离变量法求解了身管振动的动力学响应;对不同弹速激励下的身... 详细信息

身管振动是影响火炮射击精度的重要因素,针对弹丸膛内高速运动冲击下的身管振动问题,建立了移动弹丸作用下身管的横向振动模型,导出了无质偏弹丸激励下的动力学方程,并采用分离变量法求解了身管振动的动力学响应;对不同弹速激励下的身管振动响应进行了数值仿真,讨论了弹丸运动速度与炮口振动幅度的变化规律;研究结果表明:欲抑制火炮发射时的炮口振动,弹丸膛内的运动速度应尽量取得大些;建立的模型与采用的分析方法,亦可用于电磁轨道炮的动力学研究。

关键词：动力学运动激励振动弹丸身管

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运动特征激励的无候选框视频描述定位

中国图象图形学报 2023年第10期28卷 3077-3091页

作者：郭义臣李坤郭丹合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学) 合肥230601 智能互联系统安徽省实验室(合肥工业大学) 合肥230601

目的视频描述定位是视频理解领域一个重要且具有挑战性的任务,该任务需要根据一个自然语言描述的查询,从一段未修剪的视频中定位出文本描述的视频片段。由于语言模态与视频模态之间存在巨大的特征表示差异,因此如何构建出合适的视频—... 详细信息

目的视频描述定位是视频理解领域一个重要且具有挑战性的任务,该任务需要根据一个自然语言描述的查询,从一段未修剪的视频中定位出文本描述的视频片段。由于语言模态与视频模态之间存在巨大的特征表示差异,因此如何构建出合适的视频—文本多模态特征表示,并准确高效地定位目标片段成为该任务的关键点和难点。针对上述问题,本文聚焦于构建视频—文本多模态特征的优化表示,提出使用视频中的运动信息去激励多模态特征表示中的运动语义信息,并以无候选框的方式实现视频描述定位。方法基于自注意力的方法提取自然语言描述中的多个短语特征,并与视频特征进行跨模态融合,得到多个关注不同语义短语的多模态特征。为了优化多模态特征表示,分别从时序维度及特征通道两个方面进行建模:1)在时序维度上使用跳连卷积,即一维时序卷积对运动信息的局部上下文进行建模,在时序维度上对齐语义短语与视频片段;2)在特征通道上使用运动激励,通过计算时序相邻的多模态特征向量之间的差异,构建出响应运动信息的通道权重分布,从而激励多模态特征中表示运动信息的通道。本文关注不同语义短语的多模态特征融合,采用非局部神经网络(non-local neural network)建模不同语义短语之间的依赖关系,并采用时序注意力池化模块将多模态特征融合为一个特征向量,回归得到目标片段的开始与结束时刻。结果在多个数据集上验证了本文方法的有效性。在Charades-STA数据集和ActivityNet Captions数据集上,模型的平均交并比(mean intersection over union,mIoU)分别达到了52.36%和42.97%,模型在两个数据集上的召回率R@1(Recall@1)分别在交并比阈值为0.3、0.5和0.7时达到了73.79%、61.16%和52.36%以及60.54%、43.68%和25.43%。与LGI(local-global video-text interactions)和CPNet(contextual pyramid network)等方法相比,本文方法在性能上均有明显的提升。结论本文在视频描述定位任务上提出了使用运动特征激励优化视频—文本多模态特征表示的方法,在多个数据集上的实验结果证明了运动激励下的特征能够更好地表征视频片段和语言查询的匹配信息。

关键词：视频描述定位运动激励多模态特征表示无候选框计算机视觉视频理解

基于ARCS激励模型的老年健步走运动产品设计研究

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工业设计 2024年第7期 44-47页

作者：林璐闫莹莹浙江理工大学艺术与设计学院杭州330100

为提高老年群体参与健步走运动锻炼的积极性,文章从运动激励的角度出发开展老年健步走运动相关的产品设计研究,并利用计算机化行为研究的E-Prime软件,建立SAM情绪测试实验程序。同时,通过对实验所得的情感体验数据进行单因素方差分析,... 详细信息

为提高老年群体参与健步走运动锻炼的积极性,文章从运动激励的角度出发开展老年健步走运动相关的产品设计研究,并利用计算机化行为研究的E-Prime软件,建立SAM情绪测试实验程序。同时,通过对实验所得的情感体验数据进行单因素方差分析,证实引入ARCS模型的健步走运动对于激发老年人积极情绪价值的有效性,并得出ARCS模型激励要素的优先性,基于此提出老年健步走产品设计的策略,以期为老年运动相关产品设计提供新的思路。

关键词：工业设计 ARCS模型老年运动运动激励产品设计

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基于运动信息的组合动作识别研究

基于运动信息的组合动作识别研究

作者：麻磊南京林业大学

学位级别：硕士

随着科技领域的迅速发展,人类对于视频领域的需求变得越来越大,视频内容不断丰富,呈现爆炸式视频信息数据需要进一步高效的处理分析。动作识别是基于视频信息的任务中的一个基本问题。基于视频的应用对它的需求变得越来越高,如智能监控... 详细信息

随着科技领域的迅速发展,人类对于视频领域的需求变得越来越大,视频内容不断丰富,呈现爆炸式视频信息数据需要进一步高效的处理分析。动作识别是基于视频信息的任务中的一个基本问题。基于视频的应用对它的需求变得越来越高,如智能监控、自动驾驶、个人推荐、娱乐等。因此,海量的视频数据需要更加合理有效的分析处理方法,以适应视频时代的需求。组合动作识别是计算机视觉领域的一个新挑战,它专注于揭示动词和名词的不同组合,使得动作和物体的组合在训练集和测试集中不重叠,而不是将视频中的主客体交互视为单个动作实例。对于现有的动作识别方法,组合动作识别仍然是一个有待解决的问题。因为其非常依赖数据驱动方法学习的视觉特征与预测结果之间的相关性。本文主要研究内容如下:(1)针对组合动作识别的设置,对数据集进行组合划分。首先选择了三个具有代表性的数据集,IKEA Assembly、Something-Else和EPIC-KITCHENS数据集,对三个数据集的种类数量以及特性等方面作了详细的介绍,然后说明了组合设置的具体意义,最后按照组合设置对数据集做了数据预处理操作,包括读取视频、抽帧,重新设置尺寸,最终完成对数据集训练集和测试集的分割,实现了动作和物体的组合在训练集和测试集不重叠的组合划分要求。(2)为了从相邻视频帧中自主挖掘局部区域的动态线索,提出了运动激励模块。该模块提出从移动的物体或手中挖掘时间线索,通过在特征层面估计动作性来寻找动作相关的注意图,并根据学习到的注意图从原始特征图中提取动作相关的特征,达到模型自主学习局部区域动态线索的目的,同时增强了动作识别算法的组合泛化能力。通过充分的实验,验证了本文的方法相比较于其他方法的有效性和可解释性。(3)为了对物体对象进行充分的建模,提出了以物体为中心进行运动推理的视频Transformer模块。该模块利用在网络中融合以物体为中心的表示,并将它们传播到Transformer层,从而影响整个网络的时空表示,达到对物体的外观及其交互以及对物体轨迹之间的相互作用进行建模的目的。本文进行了完整的论证实验,充分地验证了以物体为中心进行运动推理的设计能够显著地提高模型的性能。本文基于运动信息的组合动作识别中,首先按照组合设置对IKEA Assembly、Something-Else和EPIC-KITCHENS三个数据集进行了进行组合划分,形成训练集和测试集。然后提出了运动激励模块,可以自主挖掘局部区域的动态线索。最后提出了以物体为中心进行推理运动的视频Transformer模块来对物体对象交互运动进行充分的建模,并进行了实验,验证了算法的有效性。本文的方法可以对视频数据形成有效合理的分析处理。

关键词：组合动作识别运动信息运动激励注意力机制

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基于时序特征和注意力的人体行为识别研究

基于时序特征和注意力的人体行为识别研究

作者：李冠儒淮北师范大学

学位级别：硕士

随着运算能力的大幅提升,基于深度学习的人体行为识别技术成为计算机视觉相关领域的研究焦点,被广泛应用于人机交互、智能监控和虚拟现实等领域。人体行为识别技术相比传统的图像检测技术,需要处理时序信息,仍存在许多建模优化问题。首... 详细信息

随着运算能力的大幅提升,基于深度学习的人体行为识别技术成为计算机视觉相关领域的研究焦点,被广泛应用于人机交互、智能监控和虚拟现实等领域。人体行为识别技术相比传统的图像检测技术,需要处理时序信息,仍存在许多建模优化问题。首先,人体行为时间跨度长短不一,为时序特征建模带来困难;其次,模型提取的特征未区分不同时间、空间和通道的重要性,研究如何突出重要特征具有重大意义;此外,用于人体行为识别的深度学习模型存在复杂度高的问题。针对上述问题,本文从时序特征提取和注意力机制角度,对使用RGB视频帧为输入的人体行为识别任务展开研究。主要工作如下:（1）提出了一种基于时序聚合激励的人体行为识别模型。针对人体行为识别算法中时序特征提取困难的问题,该模型在主流二维卷积神经网络提取的空间特征基础上,先通过运动激励模块计算相邻特征图之间的差异,提取特征级运动信息;再通过全局时间聚合模块,对时间维度上所有输入特征图进行计算,提取全局时间信息,因此该模型可以有效提取时序特征。由于采用二维卷积神经网络作为主干网络,模型的复杂度相对较低。通过在UCF-101和HMDB-51两个行为识别数据集上进行实验,模型准确率分别达到96.6%和72.8%,超过了大多数行为识别算法,证明了该模型的有效性。（2）提出了基于时间、空间、通道的注意力模块。深度学习网络提取的视频特征在不同时间、空间和通道维度上对行为识别重要性不一致。如果网络对提取到的特征不加以区分,就会引入噪声,无法突出贡献度高的重要特征,导致网络识别性能下降。本文提出的注意力模块以空间注意力机制和通道注意力机制为基础,并引入时间信息提取机制,形成对应的时间-空间注意力机制和时间-通道注意力机制,从而解决传统注意力机制没有考虑时间维度信息的问题,或者单独考虑时间信息,未将时间信息与空间和通道信息相结合的缺点,让网络能在提取人体行为特征时更具有针对性。为了验证该注意力模块的有效性,在多个基线网络上进行实验,网络性能均得到显著提升。此外,将该注意力模块添加到第三章的时序聚合激励网络模型中,在UCF-101和HMDB-51两个数据集上进行实验,模型准确率分别提高了0.3%和0.5%,进一步证明了该注意力模块的有效性。

关键词：行为识别运动激励注意力机制深度学习