OpenSim
PulseAugur coverage of OpenSim — every cluster mentioning OpenSim across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
2 天有情绪数据
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无标记生物力学系统可对脊髓损伤患者进行步态评估
研究人员开发了一种用于评估脊髓损伤患者步态的单目无标记生物力学系统。该系统使用单一的矢状面视频驱动OpenSim模型，在下肢运动学方面与传统的运动捕捉技术达到了最先进的一致性。该方法还能准确预测力板测量的地面反作用力，并揭示了以相似速度行走的患者之间独特的力学策略，表明其在可扩展、临床上有意义的生物力学评估和数据驱动的表型分析方面具有潜力。
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埃隆·马斯克将 SpaceXAI 更名为 SpaceXSI，此前特朗普发布了“超级智能”指令 · 追踪 8 个来源
埃隆·马斯克宣布，SpaceX 的人工智能部门 SpaceXAI 将更名为 SpaceXSI。此次更名是为了响应美国总统唐纳德·特朗普的一项指令，该指令要求联邦机构使用“超级智能”（SI）一词，而不是“人工智能”（AI）。马斯克表示他更喜欢“SI”这个术语，并指出更名是为了与这一新术语保持一致。
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新AI模型助力儿科脑瘫康复
研究人员开发了一种实时肌肉骨骼代理模型，以辅助脑瘫儿童的个性化康复。该模型采用OpenSim衍生参数和神经网络构建，能够以低推理延迟准确重现关节运动学和肌腱长度。研究强调了在此规模下直接估算肌肉力量的挑战，并强调了稳健的不确定性量化对于确保数字孪生的临床可信度的必要性。
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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。