导读:本文包含了人体移动论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:医疗监护,心率预测,移动智能终端,随机森林
人体移动论文文献综述
魏琪,林增刚,郭阳明,孔德岐,张双[1]（2019）在《面向移动智能终端的人体心率监护系统设计与实现》一文中研究指出高质量的长期健康医疗监护逐渐成为全世界人们关注的焦点;为预防突发心脏病所带来的风险,论文结合临床最常见的健康指标心率,采用基于随机森林的心率预测模型,设计了一款面向移动智能终端的可穿戴、可交互,具有实时心率采集、异常心率检测和心率异常预警等功能的小型人体心率监护系统;实验结果表明,该心率监护系统能实现用户心率的实时监测和未来时刻心率的预测,心率预测正确率可达86.67%,预测精确度可以满足用户的需求。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年11期）
刘雪飞[2]（2019）在《移动通信基站的电磁辐射水平及其对人体健康的影响》一文中研究指出有数据分析,全世界使用移动电话的人数是非常多的,其中中国使用的比例占据第一位。无线电通讯在方便人们交流沟通的时候也会有人考虑到通讯基站的电磁辐射会不会给自身带来伤害。本文与有关依据相结合,对移动通信基站的电磁辐射水平和其对人体健康的影响做了简要的分析。(本文来源于《科技视界》期刊2019年20期）
王卿[3]（2019）在《基于移动学习的人体解剖学数字化资源建设研究》一文中研究指出目的探讨基于移动学习的人体解剖学数字化资源建设在解剖教学中的作用。方法选取我校临床医学专业2015级4个班、2016级4个班学生为研究对象,然后各随机抽取每年级2个班为对照组,另2个班为观察组。结果 2个年级观察组的理论成绩和技能成绩均高于对照组的理论成绩和技能成绩,且差异有统计学意义(P<0.05)。结论在传统教学方法基础上结合基于APP的"碎片化"学习模式,提高了学生自主学习能力和实验操作能力。(本文来源于《中国中医药现代远程教育》期刊2019年09期）
禹忠,吴光绪,谢永斌,王军选[4]（2019）在《5G移动通信频率对人体比吸收率仿真》一文中研究指出5G新空口标准中将引入毫米波通信用来提高数据传输速度和容量。为了确定在使用毫米波通信时对人体辐射影响,利用时域有限差分法(finite difference time domain,FDTD)研究了26 GHz的移动终端对心脏和下肢组织电磁辐射影响。将移动终端26GHz毫米波8 8阵列天线分别放置在心脏组织正前方10mm处和右侧下肢离地高800mm、正前方10mm处对组织进行辐射,并以此来计算对应位置的比吸收率。研究结果表明,阵列天线对心脏组织及下肢组织的比吸收率均低于国际安全标准,且下肢部位的比吸收率要低于心脏部位。(本文来源于《西安邮电大学学报》期刊2019年03期）
宜欣[5]（2019）在《中国移动助力完成全国首例5G远程人体手术》一文中研究指出本报讯 3月16日，中国移动携手华为公司助力中国人民解放军总医院，成功完成了全国首例基于5G的远程人体手术——帕金森病“脑起搏器”植入手术。本次手术通过5G网络，跨越近3000公里，成功实现了位于北京的中国人民解放军总医院第一医学中心与海南医院间的帕金森(本文来源于《人民邮电》期刊2019-03-19）
董辉,王亚男,童辉,吴祥,杨旭升[6]（2019）在《基于自适应Kalman滤波的移动机器人人体目标跟随》一文中研究指出本文研究了复杂背景环境下基于视觉的移动机器人人体目标跟随问题。首先,考虑目标状态的随机性给系统建模带来的影响,采用RGB-D相机获取包含目标的彩色图像和深度图像,从而确定目标与机器人之间的相对位置关系并建立移动机器人跟随模型。其次,考虑系统量测误差的不确定性对滤波器稳定性的影响,采用假设检验的方式引入自适应因子,设计自适应卡尔曼滤波器(AKF),实现对移动机器人跟随状态的预测和更新。最后,通过实验验证了所提方法的有效性。本文设计的基于AKF方法的移动机器人目标跟踪方法不依赖于历史量测数据,适用于噪声统计特性时变的状态估计问题。(本文来源于《高技术通讯》期刊2019年03期）
吕文龙,孙芹,程皙,王倩倩,刘雨薇[7]（2019）在《基于智能手机的移动学习在高职人体解剖学教学中的应用》一文中研究指出随着智能手机的日益普及,移动学习已成为学生获取知识的重要辅助。本文主要探索基于智能手机的移动学习在高职人体解剖学教学中的应用,以更好地适应课程教学及学生学习的需求。(本文来源于《科教文汇(中旬刊)》期刊2019年01期）
朱伟[8]（2019）在《移动机器人动态人体跟踪与识别》一文中研究指出随着社会经济类型的逐步转变,人类的双手渐渐从机械劳动中解放,大量机械劳动由机器人代为进行。移动机器人的发展经历了从最初的遥控行驶搬运各种货物,到现在的自动跟踪可为特定人员提供跟踪服务,目标人体的检测跟踪与识别技术是其主要的技术上升点。近年来,数字图像处理技术日渐成熟,基于视觉图像处理的目标人体跟踪与识别技术成为众多的学者和企业的研究热点。针对室内场景的移动机器人动态人体跟踪与识别,有两种方法:经典方法和深度学习方法。经典方法主要依据图像的颜色、轮廓、纹理等特征,检测人体目标,获取人体所在位置。深度学习的方法主要采用卷积神经网络获取输入图像的卷积特征向量,并采用分类器对上述向量划分种类。具体的研究内容如下:第一,研究传统的经典移动机器人动态人体跟踪方法并进行改进。采用灰度投影法对移动机器人的动态背景进行补偿,得到静态背景,将适用于不同人体跟踪情况的Camshift算法、粒子滤波算法、跨帧差分法进行结合,为每种跟踪方式设定评价条件来判断算法是否有效,跟踪过程在各种方式间进行切换,既避免了单一跟踪方法的缺陷,又使跟踪效果更加准确。但经典方法通常只适用于跟踪场景较为简单的情况。第二,研究基于卷积神经网络的移动机器人动态人体跟踪方法并进行改进。将改进的Faster-RCNN神经网络与改进的卡尔曼滤波算法进行结合对移动机器人环境下的动态人体进行跟踪。对Faster-RCNN卷积神经网络进行改进,去掉原有的全连接层的分类层,只采用普通卷积神经网络(CNN)及区域建议网络(RPN)生成人体候选位置,将这些位置作为卡尔曼滤波算法的实时观测数据,结合卡尔曼滤波算法的估计数据,求得运动人体的最优位置。该方法相较于经典的动态人体跟踪方法具有精确度高,实时性高,人体目标出现遮挡情况时可进行预测跟踪,即鲁棒性高的优点。第叁,采用多任务卷积神经网络(MTCNN)与Facenet网络进行人脸对齐与人脸识别。采用多任务卷积神经网络对上述跟踪的人体区域进行识别,找到人脸位置,并进行人脸对齐,找到人脸的五个关键点。将对齐的人脸图像送入Facenet网络进行识别,实现人体身份识别。最后,对移动机器人的控制方法进行研究。针对移动机器人动态人体跟踪与识别的特点,采用四轮差速机器人搭载双目相机进行跟踪和获取图像。移动机器人与运动人体的距离和角度作为机器人的输入,采用模糊控制的方法,对机器人的运动进行控制,达到对运动人体随动跟踪的目的。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2019-01-01）
王玥[9]（2018）在《变衣科技 可穿在2亿人身上移动的“人体广告”》一文中研究指出做户外广告领域的"拼多多"。创业邦(微信搜索:ichuangyebang)独家获悉,以柔性屏技术为驱动的科技传媒公司变衣科技近日完成千万元Pre-A轮融资,由真成投资和德同资本共同投资,创业邦(微信搜索:ichuangyebang)(本文来源于《创业邦》期刊2018年11期）
柳新平,徐旭东[10]（2018）在《基于移动互联网的人体解剖学教学模式的探索》一文中研究指出人体解剖学是一门古老的基础医学学科,在互联网+教育的背景下,传统的教学模式需要与时俱进,以适应新的教学环境的变化。我们经过两个学期的教学实践,在基于移动互联网的人体解剖学教学模式方面积累了一定的经验,取得了较好的教学效果,提出来与大家共勉。(本文来源于《解剖学研究》期刊2018年04期）
人体移动论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
有数据分析,全世界使用移动电话的人数是非常多的,其中中国使用的比例占据第一位。无线电通讯在方便人们交流沟通的时候也会有人考虑到通讯基站的电磁辐射会不会给自身带来伤害。本文与有关依据相结合,对移动通信基站的电磁辐射水平和其对人体健康的影响做了简要的分析。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
人体移动论文参考文献
[1].魏琪,林增刚,郭阳明,孔德岐,张双.面向移动智能终端的人体心率监护系统设计与实现[J].计算机测量与控制.2019
[2].刘雪飞.移动通信基站的电磁辐射水平及其对人体健康的影响[J].科技视界.2019
[3].王卿.基于移动学习的人体解剖学数字化资源建设研究[J].中国中医药现代远程教育.2019
[4].禹忠,吴光绪,谢永斌,王军选.5G移动通信频率对人体比吸收率仿真[J].西安邮电大学学报.2019
[5].宜欣.中国移动助力完成全国首例5G远程人体手术[N].人民邮电.2019
[6].董辉,王亚男,童辉,吴祥,杨旭升.基于自适应Kalman滤波的移动机器人人体目标跟随[J].高技术通讯.2019
[7].吕文龙,孙芹,程皙,王倩倩,刘雨薇.基于智能手机的移动学习在高职人体解剖学教学中的应用[J].科教文汇(中旬刊).2019
[8].朱伟.移动机器人动态人体跟踪与识别[D].哈尔滨工程大学.2019
[9].王玥.变衣科技可穿在2亿人身上移动的“人体广告”[J].创业邦.2018
[10].柳新平,徐旭东.基于移动互联网的人体解剖学教学模式的探索[J].解剖学研究.2018