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三維運動軌跡跟蹤系統在機器人導航中的應用
2024-11-08 機器人導航技術是現代機器人研究中的一個重要領域，尤其在自主移動機器人、無人駕駛、工業自動化等應用中，精準的定位與軌跡跟蹤是機器人能夠高效、安全執行任務的基礎。傳統的二維導航系統多用于平面運動的場景，而三維運動軌跡跟蹤系統則擴展了機器人的操作空間，能夠更好地適應復雜和動態的環境。三維運動軌跡跟蹤系統通過多種傳感器（如激光雷達、視覺傳感器、慣性測量單元等）實現對機器人在三維空間中位置與姿態的實時追蹤。其應用不僅提高了機器人在復雜環境中的導航能力，還增強了機器人對動態變化的適應性。...
如何在實驗中處理嚙齒動物與人的互動？
2024-11-07 確保實驗動物的福利一個重要部分是動物與實驗人員之間的正確互動。對動物的不正確處理會造成壓力，進而影響研究成果。因此，實驗人員正確處理動物并了解不同技術對研究成果的影響非常重要。在本文中，我們將通過一個研究實例來探討不同技術的影響、利弊，以及這將如何影響您的研究。不同處理技術的利弊有許多不同的操作處理技術，但有三種在小鼠研究中最為普遍。它們分別是管道式處理、用手捧起和從尾根部拎起動物。雖然抓尾巴是過去常用的方法，但有可能誘發嚙齒類動物的焦慮。此外，使用抓尾巴的方法而不抓尾巴根部...
氣質視角下嬰兒手勢交流的發展研究
2024-11-06 當你在戶外與一個小嬰兒進行互動時，如果他發現了一只色彩斑斕的風箏在高空翱翔，會伸出手指向天空想讓你也看到。這看似是一個再簡單不過的手勢，但也是兒童社會交流發展過程中的一個關鍵時刻。這種“指向手勢”顯示了兒童分享注意力和興趣以及傳達特定需求或信息的能力。來自荷蘭阿姆斯特丹大學兒童發展與教育研究所的研究團隊，就針對這一社交行為進行了探究，結合自然觀察與實驗室觀察的方法，討論了嬰兒與不同互動者的早期情感交流對指向手勢的預測作用以及不同氣質特征的影響。社會情感交流和參照性交流社會情感...
SfN 2024:諾達思帶您探索神經科學的主要趨勢
2024-10-30 神經科學學會（SfN）2024年會議已經結束！對于我們諾達思團隊來說，這是一次鼓舞人心的活動，我們與各位專家學者進行了交流，討論了已知的研究范式，還探索了（行為）神經科學的最新發展。今年出現了幾個主要趨勢，它們與我們通過動物運動軌跡跟蹤系統(EthoVisionXT)等靈活、可靠的解決方案推進行為研究的目標密切相關。以下是我們的看法：復雜的行為設置：創新與傳統的平衡在SfN2024大會上，有趣的現象之一是研究人員正在超越傳統范式，行為研究設置的復雜性不斷增加，如定制迷宮或復雜...
腸道微生物群影響我們的感受
2024-10-25 長期以來，我們一直認為大腦是身體的最高指揮者，它在發出指令的同時接收到最小的反饋，如疼痛等信號。然而，最近的研究反駁了這一觀點。我們現在知道，大腦和腸道之間的交流要復雜得多，而且更令人驚訝的是，腸道對大腦有著深遠的影響。事實上，消化系統不僅會發出飽腹感的信號，而且在調節我們的情緒和行為方面也起著至關重要的作用。腸道：你的“第二大腦”科學家們已經開始了解消化系統和生活在其中的細菌對我們整體健康和幸福中所起的巨大作用。腸道對情緒和行為的影響是如此之大，以至于它通常被稱為“第二大腦...
行為觀察分析系統在企業管理中的應用
2024-10-10 在快速變化的商業環境中，企業面臨著越來越多的挑戰，包括提高員工效率、增強客戶滿意度和優化決策過程。行為觀察分析系統（BOAS）作為一種先進的數據分析工具，能夠幫助企業全面了解員工和客戶的行為模式，從而提升管理效率和業務成果。行為觀察分析系統是一種通過收集和分析行為數據，以識別趨勢和模式的工具。系統可以通過多種方式收集數據，如視頻監控、傳感器、在線行為追蹤等。這些數據經過分析后，能夠提供深入的見解，為企業的決策提供支持。一、提升員工績效1.績效評估：通過分析系統，企業能夠實時監...
如何半社會化飼養被栓系的動物？
2024-09-13 行為神經科學研究中的一個挑戰是如何社會化飼養被拴系動物。拴系是指將腦電圖電極或輸液管等裝置固定在動物身上，對于持續的生理監測和藥物輸送非常重要。然而，這樣的設置不僅限制了動物的活動，還妨礙了動物的社交活動，而社交活動對嚙齒動物的健康和自然行為起到重要作用。嚙齒類動物社會化飼養的利與弊優點豐富行為：社交互動有助于理毛、玩耍和社會等級等自然行為的發展。這些互動對嚙齒類動物的認知和情感發展至關重要，對嚙齒動物的生理健康大有裨益。減輕壓力：群居的嚙齒類動物通常壓力較小。壓力的降低可減...
了解動物步態分析系統的Phase Dispersions
2024-09-09 最近，Noldus再次對動物步態分析系統(CatWalkXT)進行了創新。最新升級的CatWalkXT10.7進行了許多改進，讓我們一起來看看吧！Phasedispersions和Coupling10.7中更新的主要內容之一是Phasedispersions和Coupling參數的可視化和計算方式。盡管舊方法并沒有錯誤，但我們發現以前表示這些參數的方式并不直觀，可能會導致對參數值的錯誤解釋。由于Phasedispersions和Coupling是最難掌握的兩個參數，而且這需要...

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