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World File Search System依折
可行的晶格时空和在多折宇宙中没有量子引力异常
在一个多折的宇宙中，重力从纠缠中通过多重机制出现。结果，重力样效应出现在它们是真实或虚拟的纠缠粒子之间。远距离，无质量的重力是由无质量虚拟颗粒的纠缠导致的。大量虚拟颗粒的纠缠导致非常小的尺度上的重力贡献。多重机制也导致了一个离散的时空，具有随机的行走分形结构和非交通性几何形状，该几何形状是Lorentz不变的，并且可以用显微镜黑洞对时空节点和颗粒进行建模。所有这些恢复在大尺度上的一般相对论，半古典模型保持有效，直到比通常预期的尺度较小。重力可以添加到标准模型中。这可能有助于解决标准模型（SM）的几个开放问题，而没有重力以外的其他新物理学。这些考虑暗示了重力与标准模型之间的更强关系。
心脏疾病预测 - 使用 - 式 - 光学学习 - ...
在我们的工作中，我们还实施了交叉验证，以提高模型的准确性。交叉验证是用于评估模型性能的机器学习中的一种技术。它有助于确保预测模型对看不见的数据的概括。它涉及将数据分配到不同的集合中，并将结果从不同的分区集获得。有不同类型的交叉验证，例如分层的k折交叉验证，k折的交叉验证，遗留一个交叉验证等[10]。是工作，我们使用了k折的交叉验证。在k折的交叉验证中，数据集分为k折，每个倍数用作验证集，并且测量了每次迭代的精度，最终精度是所有k迭代的平均值[11]。
设计基于脑部计算机界面的分类模型，用于挖掘Covid-19的精神状态，折磨了Mariner的
Corona-Virus（Covid-19）极大地削弱了整个世界，最终摇摆了人们的生活方式，人民的认知健康[1]。为了限制Covid-19的传播，大多数国家都施加了部分或完全的封锁。但是，nowa-days，大多数国家已经开始了解锁的阶段。大多数服务已经重新启动，并且个人可以按照政府的咨询和预防措施自由移动。完整的世界贸易业务和全球基于海事行业和海员的重要性。运输被公认为是全球性和外汇的支柱。超过200万海员正在全球工作，并支持所有海上交易[2]。与其他专业人员一样，极端的工作条件，工作责任，不稳定的时间表，化学危害，打捞潜水，石棉病和心理社会因素正在引起海员和水手们的高度压力（心理障碍）。不幸的是，Covid-19的影响也对航运和海洋产业的影响也被看到。该研究表明，在这种大流行期间（共同19）（样本研究的50％）（在样本研究中）并不感到安全，并且超过50％的员工对处理这种全球流行病采取的预防措施不满意[3]。所有这些担忧都在毁灭他们的心理和身体状态。毫无疑问，人民已经开始工作。然而，仍然非常害怕患有19 covid-19的感染。个体的精神状态受到了极大的影响，因此，大多数人都患有不同的精神病和神经精神疾病。单个Covid-19受害者可以在船上造成混乱。这种混乱会引发不同旅行的人的压力以及其他人类心理障碍
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原始研究频道镜训练对盲折的直线行走Saira Talwar†1，Johneric W. Smith‡2和John
摘要国际运动科学杂志17（1）：438-444，2024。频道镜训练已显示可改善运动表现的视觉运动控制和动态视力；但是，没有研究考虑使用这种培训来提高步行过程中的运动觉知识，适用于高风险人群。目的：这项研究的目的是评估频镜训练对盲折直线步行的影响。方法：37名大学生健康参与者（年龄：20.141.23岁；女性：n = 32，男性：n = 5）完成了这项研究。在此预测试前的准实验研究中，没有癫痫病或平衡障碍史的参与者完成了为期四周的渐进式频镜训练方案。评估感觉运动反馈参与者在蒙住眼睛时行走27.5 m。完成了盲折的直线步行测试，并测量了与端点的偏差。一个配对样本t检验用于分析计算出的偏差角。结果：从PRE（14.485.95）到发布（11.606.78）偏差角（t（36）= 2.71，p = 0.01）的显着差异。结论：这是第一个研究频道训练对视力限制步行任务的影响的研究，这需要反馈重新加权。这些发现对于依赖非视觉系统的临床环境或性能可能是有益的。具体来说，视觉系统为临床（8）和健康人群（1，12）的步行和运动表现提供了重要的提示。关键词：感觉运动，反馈重新加权，本体感受，姿势协调介绍闭环反馈，来自原理，视觉和前庭系统提供了信息，以保持运动期间保持稳定性和姿势控制（14）。对一个或多个感觉运动系统的操纵将中枢神经系统重定向以依靠提供的信息来维持协调，也称为“感觉重新加权”（4，15）。例如，通过破坏视力，将更大的依赖应用于体验和前庭反馈以执行任务。先前的研究使用视觉训练来增强视觉运动控制（3）和动态视敏度（11），并在下游转换为练习或竞争（8，12）。因此，通过有限的视觉反馈训练，
二价金属离子在酶促DNA连接中的作用
图1-1：依赖性DNA连接酶结构域结构。对齐结构域的对齐。与DNA结合结构域（DBD，RED）一起突出显示了构成核心催化域的腺苷域和寡核苷酸结合（ob折，黄色）结构域。列出了每种蛋白质列出的活跃位点的位置。chvlig没有大的DBD，而是在OB折内包含一个小的20个氨基酸“闩锁”（闩锁，蓝色），可以帮助DNA结合。也为Lig3独有的锌指域（Znf，橙色）。n-和c末端蛋白质相互作用基序和细胞定位信号未显示。
基于围岩物理力学性质非线性劣化评价黏土隧道稳定性
简便、快速、可靠的隧道稳定性评价方法可以促进隧道工程的建设和发展。现阶段与隧道稳定性有关的问题可以通过理论分析法、模型试验法或数值分析法进行很好的分析，但对于重要性较高、决策设计周期较短、施工工期较紧迫的工程，上述方法难以得到有效的分析。本文针对黏土隧道稳定性评价问题开展研究。首先，提出以应力、应变状态为变量的状态函数，预测隧道开挖引起的围岩应力、应变状态，以表征围岩的物理力学状态（又称稳定状态）；其次，模拟围岩物理力学性质的非线性劣化，给出隧道稳定性储备系数的表达式及计算方法；最后，通过黏土隧道算例，将所提方法的计算结果与强度折减法、极限平衡法进行了比较。通过对拱顶、边墙、拱底3个特征点的对比可知，黏土隧道的稳定储备系数小于强度折减法和极限平衡法计算的结果；采用本文方法计算得到的极限位移值比强度折减法计算的结果更接近现场监测数据，因此本研究可以更好地应用于黏土隧道的稳定性评价。
基于追踪研究的大学生成绩预测
摘要 为了提高学生成绩，许多大学使用机器学习来分析和评估他们的数据，从而提高大学的教育质量。为了从追踪研究数据集中获得新的见解，即大学成绩与学生在商业和行业工作能力之间的相关性，作者将使用人工神经网络 (ANN) 开发一个基于追踪研究数据集预测学生成绩的模型。为了获得与标签相对应的属性，将使用 Phi 系数相关来选择具有高相关性的属性作为特征选择。作者还使用合成少数过采样技术 (SMOTE) 执行过采样方法，因为这个数据集是不平衡的，并使用 K 折交叉验证评估模型。根据 K 折交叉验证，结果表明 K = 3 的评估分数标准差较低，是分割数据集的最佳 K 候选者。所有分数评估（准确度、精确度、召回率和 F-1 分数）的平均标准差为 0.038。将 SMOTE 应用于不平衡数据集（数据分为 65 个训练数据和 35 个测试数据）后，准确率值从 0.77 提高到 0.87，提高了 10%。关键词：人工神经网络、不平衡数据集、K 折交叉验证、学生表现、追踪研究。引言