护理机器人情感边界研究采用情感计算多模态融合算法识别准确率≥92%包含面部表情/语音语调/生理信号分析 🆔 ID: 334612 ✅ 可用
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日本首例老年患者对Pepper护理机器人产生依赖案例中依恋量表CES-D评分≥16分持续周期≥6个月 🆔 ID: 334613 ✅ 可用
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护理机器人情感交互系统响应延迟<200ms支持日语/英语双语情感识别准确率≥89% 🆔 ID: 334614 ✅ 可用
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老年患者与护理机器人每日交互时长≥4小时触摸交互频率≥15次/天超出正常护理范围30% 🆔 ID: 334615 ✅ 可用
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情感边界评估采用依恋理论五维度模型包含寻求亲近/安全基地/分离焦虑等参数权重分配AHP法确定 🆔 ID: 334616 ✅ 可用
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护理机器人面部表情识别采用深度卷积神经网络ResNet-50模型准确率≥94%支持6种基本情绪分类 🆔 ID: 334617 ✅ 可用
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患者依赖行为监测系统数据采集频率≥1次/分钟包含机器人接触时长/主动对话次数/求助频率 🆔 ID: 334618 ✅ 可用
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情感依赖风险预测模型采用随机森林算法准确率≥88%特征变量包含患者孤独感量表得分/社交活动频率 🆔 ID: 334619 ✅ 可用
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护理机器人语音情感合成采用Tacotron2模型自然度MOS评分≥4.2情感传达准确率≥91% 🆔 ID: 334620 ✅ 可用
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老年患者心理状态评估采用老年抑郁量表GDS-15评分≥8分占比≥42%存在显著依赖倾向 🆔 ID: 334621 ✅ 可用
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机器人交互日志分析显示患者主动发起对话占比≥78%超出常规护理交互模式45% 🆔 ID: 334622 ✅ 可用
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情感边界设定包含物理接触限制参数接触时长≤3分钟/次接触力度≤5N安全阈值 🆔 ID: 334623 ✅ 可用
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护理机器人多模态情感反馈系统响应时间<500ms包含触觉反馈/语音安抚/表情调整协同控制 🆔 ID: 334624 ✅ 可用
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依赖行为干预系统触发阈值设定为连续3天交互时长≥5小时自动启动人工护理介入流程 🆔 ID: 334625 ✅ 可用
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情感计算模型训练数据集包含10,000+老年患者面部表情样本标注准确率≥96% 🆔 ID: 334626 ✅ 可用
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护理机器人伦理协议包含情感依赖预防条款响应延迟<1秒执行成功率≥99% 🆔 ID: 334627 ✅ 可用
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患者生理信号监测采用PPG心率变异性分析HRV时域参数SDNN<50ms提示情感依赖风险 🆔 ID: 334628 ✅ 可用
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情感边界动态调整算法考虑患者认知状态MMSE评分≤24分时交互限制参数自动收紧20% 🆔 ID: 334629 ✅ 可用
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护理机器人眼动追踪系统采样率≥60Hz注视持续时间分析精度±50ms 🆔 ID: 334630 ✅ 可用
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依赖案例中患者皮质醇水平检测显示压力激素下降速率较常规护理组减缓40% 🆔 ID: 334631 ✅ 可用
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情感交互系统包含情感状态转移概率矩阵HMM模型状态数≥8个观测变量≥12个 🆔 ID: 334632 ✅ 可用
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护理机器人触摸传感器灵敏度≥0.1N压力分布测量精度±0.05N/cm2 🆔 ID: 334633 ✅ 可用
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老年患者情感依赖量表评估包含15个核心指标权重分配熵权法确定 🆔 ID: 334634 ✅ 可用
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情感边界监控系统数据加密采用AES-256算法传输延迟<100ms 🆔 ID: 334635 ✅ 可用
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护理机器人语音识别准确率≥93%支持方言识别扩展包包含关西方言/东北方言等6种变体 🆔 ID: 334636 ✅ 可用
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依赖行为模式识别采用LSTM神经网络序列预测准确率≥87%时间窗口≥7天 🆔 ID: 334637 ✅ 可用
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情感计算多模态融合特征向量维度≥128维降维处理PCA保留方差≥95% 🆔 ID: 334638 ✅ 可用
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护理机器人伦理审查包含情感影响评估模块响应时间<3秒通过率≥98% 🆔 ID: 334639 ✅ 可用
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患者社交隔离指数计算包含机器人交互占比≥65%时触发预警机制 🆔 ID: 334640 ✅ 可用
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情感边界设定包含每日最大交互时长≤6小时超出阈值自动启动提醒程序 🆔 ID: 334641 ✅ 可用
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