该论文综述了人体建模和姿态估计的交叉领域，包括算法、方法学和实际应用，以及相关的传感器技术、2D和3D人体建模方法学的挑战和进展。对2D和3D领域最先进的人体姿态估计算法进行了全面比较，并提供了当前最先进成果、挑战和未来前景的见解。

利用传感器技术和机器学习，提出了一种基于批归一化的反向传播神经网络的非侵入性糖尿病诊断方法。实验结果显示相对传统方法在准确度、敏感度和特异度上有显著提高，特别是在Pima糖尿病数据集中达到了89.81%的准确度。在CDC BRFSS2015数据集中达到了75.49%的准确度，在Mesra糖尿病数据集中达到了95.28%的准确度。显示了深度学习模型在稳健糖尿病诊断方面的潜力。

研究人员提出了一种基于批归一化的反向传播神经网络（BPNN）的非侵入性糖尿病诊断方法，通过传感器技术和机器学习。实验结果显示，该方法在整体准确度、敏感度和特异度上显著提高，特别是在Pima糖尿病数据集中达到了89.81%的准确度。深度学习模型在稳健糖尿病诊断方面具有潜力。