鋭い

人間の人がどれほど健康的であるかを正確に定量するようにするための大きな方法があります。静止した脈拍数、血圧、ならびに血液酸素化のようなものはすべて、異なる臨床的成果を予測するために利用することができるだけでなく、それだけでなく利用することができます。しかし、あなたが考えていないかもしれない人は歩行速度、または人が歩くスピードです。歩行速度は、鬱血性心不全や慢性障害的肺疾患などの広範囲の条件の発症を予測するための実行可能な方法であることがわかりました。人々が病気、高齢者または虚弱であることになったので、彼らは彼らのヘルスバーのメソッドが赤のヘルスバーの方法のときにあなたのお気に入りのRTSのビットリフレメンのように遅くなる傾向があります。ただし、これはどのようにこれを決定するのでしょうか。 MITのCSAILは、歩行速度を完全に無線で決定する方法で昇格しました。 あなたはここで論文をチェックアウトすることができます（PDF）。 WiGateガジェットは、低電力無線信号を送信し、それから反射を測定して経時的な人の場所を決定する。ただし、これは十分ではありません – 具体的には、テレビを見ながら移動していない人が誤検知を引き起こすのを防ぐために、歩行速度を測定することが重要です。アルゴリズムはデータセットからウォーキングアクティビティを分離するために利用され、ガジェットがバックグラウンドに座ることができ、個々の対話のない歩行速度データを必要としています。 このタイプの受動的追跡は、介護住宅に優れたアプリケーションを持っているかもしれません。それはあらゆる種類の人間の介入に対する要求なしに臨床的に適切なデータの収集を可能にするでしょう。ガジェットは、患者の歩行パターンがより大きな問題を示すときに担当者に警告するかもしれません。 このオープンソースECGのようなHackadayでは、ここでは非常に優れた健康と健康研究の調査がここにあります。休憩後のビデオ。

[ThomasKølbıkゼスパーセン]およびAalborg大学のロボットビジョンコースの彼のクラスメートはMATLABコードとURScriptを使用してユニバーサルロボットUR5をプログラムしてデュプロレンガを積み重ねる。デュプロレンガは、ホーマーの頭のための黄色、彼のシャツのための黄色、そして彼のズボンのための青のための黄色の低いシンプソンの文字に積み重ねられています。 テーブルの上に取り付けられたビデオカメラはレンガを走査し、要素の位置、色、および向きを識別するのに役立ちます。これには、コンピュータがレンガの一部であり、何が違うのかを決定するのに役立つBLOB分析が含まれます。 4コネクティビティで再帰的な草原アルゴリズムを実行した後、コンピュータは各ピクセルを番号に与え、それをブロブに割り当てます。 方向を識別するために（レンガはすべてスタッドサイドアップと重ならないと見なされています）ブロブは象限に分割され、各象限内で、ブロブの中心とその最も遠いピクセル間の距離が測定されます。この技術は、正方形ではないレンガと同様に機能する可能性が低いです。ピクセル内の各レンガの位置はデカルト座標に変換され、それを拾うためのロボットのためのシンチがあります。 MATLABとURScriptコード用の[Thomas]のGithubを参照してください。 もっと多くのUR5プロジェクトを探していますか？昨年発表した下部衣服製造ロボットをチェックしてください。

iPhone-devチームがiPhone 3Gをロック解除しています。彼らは完全に働いている脱獄を持っていますが、それはまだ個々のフレンドリーな形式ではありません。 [Musclenerd]今日の午後のオンラインビデオデモを行いました。それは彼が起動していないiPodを示す彼から始まります。彼はすでにカーネルに修正されていますが、ibootの署名検査に失敗しています。彼はその後、チームのRecoveryToolを利用してiBootの穴を悪用し、署名チェックをパッチアウトします。 iPodは通常、携帯端末、Cydiaなどの非App Storeソフトウェアアプリケーション、およびNESエミュレータ（iPodの内部スピーカーを利用する）のようなアプリケーションストアソフトウェアアプリケーションを示しています。 redsn0w脱獄は、iPodが起動するたびにテザーによって使用されなければなりません。この問題のまわりの方法を発見するまで、チームは何かを解放しません。起動プロセスへのより多くの洞察を得るために、25 C3でiPhoneトークをハッキングすることを確認してください。