这个外骨骼旨在帮助患有瘫痪的患者更快地康复。 硬件组件: Arduino UNO和Genuino UNO× 1 用于Arduino Mega UNO R3板的Adafruit Phenovo 16通道伺服电机驱动器屏蔽I2C× 1 高扭矩伺服电机× 3 SparkFun无线游戏杆套件× 1 3d打印部件× 7 电缆× 1 手套× 1 OpenBuilds Gear背包× 1 铝板× 1 尼龙搭扣带× 10 软件应用程序和在线服务: Arduino IDE circuito.io 手动工具和制造机器: 钳子 多功能工具，螺丝刀 剥线钳和切割器，18-10 AWG /0.75-4mm²容量线 烙铁（通用） 热胶枪（通用） 人类的肢体运动是进化发展的结果，但是由于中风或者意外事故的伤害，会导致运动受到限制，残障人士需要进行大量的康复运动才有可能勉强恢复到正常行动中来，因此，我们在这个项目中的目标是开发一种新型的外骨骼，以便于行动受限的手臂轻松移动，并使他们能够以自己的效率工作，包括日常琐事。随后，我们首先开发原型模型。用手臂和手来检查我们的概念是否有效。我们的两个概念是线技术和用于为外骨骼提供运动的连杆机构。最终模型是使用3D打印生成的，该模型为模型提供了强度，可以作为一个刚体来承受高负荷，同样容易由同一个人或任何其他人操作。使用高扭矩伺服电机使用四杆连杆机构为整个系统提供扭矩。使用Arduino和操纵杆完成操作和控制。通过上述行动，外骨骼能够令人满意地满足规定的要求。 通过设计和制造项目的整个过程，我们推断并基本理解扭矩对于正确选择电机以驱动整个系统的重要性和作用。Exo手套表现出相当令人满意的效果，平均运动范围为0到47 度，足以抓住日常物体。可以施加的力量大约是9.3 N. 唯一的挫折是物体无法由于两者之间没有摩擦，所以保持不当。 对于臂部分，发现角度为00至1000，用于提升日常活动所需的习惯物体。因此，电动机的使用可以确保传递足够的扭矩以满足所需的任务。平均效率为80％，随着提升负荷的增加而降低至近59％。这个问题的潜在解决方案可能是使用更强大的高扭矩马达。一个四杆机制被用于使其半灵活并取得预期结果的安排。由于导线缺乏刚性，因此对导线部分进行初步试验并未证明其有效。此外，Bowden Cable变速器需要更大的扭矩。高扭矩电机和用于传输的鲍登线缆的组合可以使外骨骼完全灵活，而不会影响卓越的性能。

受击屏幕闪红特效.rar

医学成像中的深度学习：如何在MRI检查中自动检测膝盖受伤？ 该存储库包含一个卷积神经网络的实现，该网络对MRI检查中特定的膝盖损伤进行分类。 它还包含我在上撰写的一系列帖子的材料。 数据集：MRNet 数据来自斯坦福大学ML Group研究实验室。 它由斯坦福大学医学中心进行的1,370次膝盖MRI检查，以研究前交叉韧带（ACL）眼泪的存在。 有关ACL撕裂问题和MRNet数据的更多信息，请参阅我的博客文章，您可以在Jupyter Notebook中调查数据并构建以下数据可视化： 要了解有关数据以及如何实现此可视化窗口小部件的更多信息，请阅读 代码结构： 下表总结了该项目的体系结构： 有关该代码的更多详细信息，请参阅我的第二篇。 如何使用代码： 如果您想自己重新训练网络，则必须通过此向斯坦福大学索取数据。 下载数据后，创建一个data文件夹并将其放置在项目的根目录下。 您

基于价格传导链的研究：大宗飞扬，谁最受伤？（2021）（13页）.pdf

Unity ASE连接的第一视角流血受伤受攻击屏幕流血效果Shader ，可以控制受伤是否显示血屏幕开关，闪烁，边缘发光，叠加颜色。

unreal4 实现了AI机器人自动巡逻，发现敌人互相通知并追赶攻击，受伤自动躲避，失去敌人恢复巡逻等简单AI。