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OpenSim
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新数据集支持从图像中估算人类力矩
研究人员推出了VID,这是一个新的数据集和基准,旨在直接从单目RGB图像中估算人类关节力矩。该方法旨在将生物力学分析从受控的实验室环境扩展到实际应用中,消除了对运动捕捉或力台等专用设备的需求。VID数据集包含同步的图像、运动学数据和生物力学标签,使得训练模型能够从视觉输入预测力矩。参考模型VID-Network在现有方法上取得了显著改进,误差减少了39.81%。
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深度学习基准预测步态中的髋部肌肉力
研究人员开发了一个深度学习基准 Gait2Hip-60,用于从步态运动学预测髋部肌肉力和关节力矩。该研究比较了 LSTM、Transformer 和 Mamba 模型,发现 Transformer 模型在预测健康成人这些参数方面取得了最佳性能。虽然 Transformer 模型在少量股骨头坏死患者队列中显示出中等的预测能力,但临床应用仍需进一步验证。
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NVIDIA 发布实验性 Rust 到 CUDA 编译器后端
NVIDIA AI 研究人员推出了 cuda-oxide,这是一个实验性编译器,允许开发人员使用 Rust 编写 GPU 内核,并直接将其编译为 PTX(NVIDIA 的 GPU 中间表示)。这个新工具旨在将 CUDA 编程模型直接引入安全的 Rust 环境,无需 C++ 或其他中间语言。该项目使用了一个自定义的 rustc 代码生成后端和一个名为 Pliron 的原生 Rust MLIR 类框架,允许主机和设备代码共存于单个源文件中。