English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Dusme yaslilar icin olum ve yaralanmalarda en onemli nedenlerden biridir. Gercek zamanli dusme tespiti yaslilarin guvenligi icin buyuk onem tasimaktadir. Bu calismada, dusme tespiti icin iskelet eklem verilerine dayali yeni bir yontem onerilmistir. 21 denegin katilimi ile olusturulan FUKinect-Fall veri setindeki uc boyutlu (3B) iskelet verileri once iki adet ( xy ve zy ) iki boyut (2B) eklem verilerine indirgenmistir. Daha sonra secilen referans ekleme gore ic ice gecmis daireler uzerine kodlanmis bolgeler olusturulmustur. Her bir eksende kalan 19 eklemin bir eylem suresince bulundugu bolge ortalamalarini iceren ozellik matrisi cikartilmistir. Bu ozellik matrisi k-En Yakin Komsu (k-EYK) ve Destek Vektor Makinasi (DVM) ile siniflandirilmistir. Yapilan deneysel calismalarda %97,08 dogrulukta dusme tespiti yapilmistir.

Eklem tabanlı etkili düşme tespiti