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三个年龄段的健身爱好者男性对外观和表现增强药物的使用情况以及身体形象
背景：因为关于男性身体形象和男性生命周期中补偿行为（例如外貌和提高成绩的药物 (APED) 的使用）的研究结果相互矛盾，本研究的目的是研究年龄和身体形象问题之间的关系，并调查三个年龄段（新成年、成熟和中年男性）使用的 APED 具体类型。方法：使用在线调查和 1020 名健身爱好者男性样本，我们调查了（1）三个人生时期（新成年、成熟成年、中年）使用的 APED / 补充剂的类型，以及（2）人生时期与身体形象之间的关系。结果：新成年参与者对身体功能的欣赏程度明显低于年长参与者。与其他两组相比，成熟成年男性对瘦身和肌肉畸形症状的渴望更高。数据表明，男性对身体形象不满的严重程度因年龄而异。本研究中的所有参与者都参与了 APED 的多重用药，年龄组与 APED 消费量之间存在显著关联。成熟的成年男性拥有更强壮的身体，更渴望瘦身，并且与年轻（和年长）的男性相比，他们消耗的 APED 比例更高。结论：在这个人生阶段，男性可能会开始注意到与年龄相关的身体变化，这可能会导致他们关注自己的健康和功能，他们可能会使用产品来帮助抵消新陈代谢下降和身体健康的整体变化。本研究的结果可能有助于让临床医生熟悉代际动态的重点知识，从而更好地了解每个年龄组在身体衰老方面面临的各种挑战和机遇。
脑健身房的原始研究文章对青少年注意力和焦虑的效果 - 一项实验研究Lubna Khan * 1，Rutika Shivd
意识到感知或思想，事物或一个人的注意[4]。学生注意力障碍的可能因素缺乏压力管理，缺乏关注，身体问题，生活方式，外部因素，例如环境噪音等。[5]缺乏睡眠也会损害包括注意力（6]的学术成功的功能，其功能的重要因素。焦虑是一种令人恐惧和不安的感觉，其特征是由于忧虑，张力，颤抖，躁动，不安，难以集中以及增加呼吸和心律。最常见的焦虑原因是父母，同伴压力，创伤，药物滥用和社交媒体的高期望[7]。当人们试图达到受他人的遗嘱判断，失败，自我怀疑或对失败的期望影响的目标时，我们还会看到焦虑[8]。大脑健身运动是保罗和盖尔·丹尼森（Paul and Gail Dennison）在1970年代由26种活动组成的干预措施。它通过特定的运动，过程和程序集，改善了协调，重点，学术，集中，记忆，写作和阅读等领域[9]。当我们面对挑战时，可以使用这些活动，并且所有学习障碍都可以发布。根据大脑体育馆的文献，大脑活动沿三个维度定义：1。横向尺寸（刺激）2。聚焦维度（版本）3。这些活动建立了身体与大脑之间的神经路径和联系，促进电磁的流动中心维度（放松）[10]用于刺激这些维度的26个活动被描述为横向性维度的中线运动，有助于整合大脑和身体的左侧和右侧，以延长尺寸的活动，将注意力集中在范围内，有助于他们加强在脑中，以使其在大脑和大脑的能力之间进行锻炼，并在大脑的背景下进行连接，并在diiN上进行连接。放松系统并帮助人们处理信息。
健身教练成就证书（CA）
健身教练的成就证书旨在为学生准备在健身培训领域担任私人教练/讲师和小组健身教练。证书中提供的课程是为学生准备参加全国认可的健身组织的准备，并将为运动机能学领域提供坚实的基础。成功完成生物7A和BIO 7B的学生可以将他们代替Bio 50。
人机健身房：在人机协作中进行基准测试加强学习
摘要 - 深入强化学习（RL）在人机协作（HRC）中首次尝试在机器人运动计划中显示出令人鼓舞的结果。但是，在保证安全的限制下对HRC的RL方法进行了公平的比较。因此，我们现在是人类机器人体育馆，这是HRC安全RL的基准套件。我们在模块化模拟框架中提供具有挑战性的现实HRC任务。最重要的是，人类机器人健身房是第一间基准套件，其中包括安全盾牌，可证明可以保证人体安全。这弥合了理论RL研究与其现实世界部署之间的关键差距。我们对六项任务的评估导致了三个关键结果：（a）人类机器人体育馆提供的任务的多样性为最先进的RL方法创造了一个具有挑战性的基准，（b）利用采取行动模仿奖励的专家知识，RL代理人可以超越专家，以及（C）我们的Angents超越训练数据。
端到端加密健身追踪器
在设计速度的安全体系结构时，我们认为公共云是不安全的，无法存储个人未加密的数据。虽然我们遵循最佳实践来确保基础架构，但我们也认为它容易受到恶意入侵的影响。步调的安全模型依赖于椭圆曲线密码学。所有数据都在用户的设备上加密，并且从未通过网络未加密发送。为了实现这一目标，每个用户都有一个唯一的密钥对来加密和一个唯一的密钥对，用于签名数据。这些钥匙对是在创建帐户期间生成的，除所有者以外，其他任何人都不知道私钥。它可以确保没有人，甚至没有步调，可以读取用户的数据，除了最终可以决定与之共享的其他用户。，如果入侵者获得了对基础架构的恶意访问，它还可以防止妥协和数据泄漏。使用以下库使用NACL实现加密：
具有实时姿势的个性化人工智能健身教练
本文展示了使用 Mediapipe 框架实现的 AI 个性化健身房姿势矫正器。如今，健身房和锻炼越来越受欢迎，考虑到这一点，保持正确的姿势对于避免受伤和最大限度地提高锻炼效果至关重要。但是，在没有任何帮助或反馈的情况下保持正确的姿势对任何人来说都是一项挑战。为了解决这个问题，我们的项目提供了一种解决方案，将人工智能和计算机视觉技术应用到现实世界的解决方案中。计算机视觉等技术将对锻炼姿势提供实时反馈。我们将使用 Mediapipe 库分析身体关键点，我们的系统可以准确检测和评估与正确姿势的偏差，根据每个人独特的体格提供个性化的矫正指导。通过大规模测试和与现有方法的比较来评估所提出系统的效率，从而有望通过推广更安全、更有效的锻炼来彻底改变健身行业。
吸入药物用于靶向非小细胞肺癌 有针对性地将功能性食品作为免疫健身助推器在防御病毒感染中 使用自然语言处理和机器学习的自动化施工合同分析进行风险和责任评估
摘要：多年来，在将药物直接运送到肺部的方法中都取得了相当大的进步，该方法在针对特定肺部区域方面具有增强的精度。目前，为了治疗肺癌，药物管理的普遍途径是口服和肠胃外的。这些方法虽然有效，但通常会带有副作用，包括脱发，恶心，呕吐，对感染的易感性和出血。直接将药物输送到肺部具有一系列优势。值得注意的是，它可以大大减少甚至消除这些副作用，并提供更准确的恶性靶向。这种方法对于治疗诸如肺癌和各种呼吸系统疾病等疾病尤其有益。但是，完善吸入药物输送系统的旅程并非没有挑战，这主要是由于呼吸道的复杂结构和功能。这项全面的综述将调查针对肺癌的分娩策略，该策略特别专注于非小细胞肺癌（NSCLC），这是肺癌的主要变体。在此评论的范围内，涵盖了主动和被动的靶向技术，突出了高级工具（如纳米颗粒和脂质载体）的作用。此外，本综述将阐明吸入疗法与其他治疗方法（例如化学疗法和免疫疗法）的潜在协同作用。目标是确定这些组合如何扩大治疗结果，以优化患者的结果和整体福祉。
FOI2024_01232 国防部警察健身房盗窃案：2020-2023 年
尊敬的《2000 年信息自由法》：国防警察局：健身房盗窃案 我们参考您于 2024 年 1 月 22 日发给国防警察局 (MDP) 的电子邮件，该电子邮件已于 2024 年 1 月 22 日收到。根据《2000 年信息自由法》（FOIA 2000），我们将您的电子邮件视为信息请求。您在电子邮件中请求以下信息：我想知道您是否可以提供以下信息。2023 年您所在地区的健身房、休闲中心和健身中心发生的盗窃案。另外，请问我可以请求提供 2020 年以来您所在地区的健身房、休闲中心和健身中心发生的盗窃案吗（如果可能，按年份细分） 信息搜索现已完成 我可以确认 MDP 确实保存了您请求范围内的信息。下面按年份细分。 2020 = 0 2021 = 0 2022 = 0 2023 = 2 请注意，MDP 是根据 1987 年国防部警察法案（1987 年法案）成立的民警部队。它是非领土性的，在英国各地运作。如果您对您的请求的处理或此回复的内容不满意，您可以通过联系信息权利合规团队（地址：Whitehall, SW1A 2HB, MOD 主楼底层，电子邮箱：CIO-FOI-IR@mod.gov.uk）申请独立内部审查。请注意，任何内部审查请求都应在本回复之日起 40 个工作日内提出。
人机健身房：在人机协作中进行基准测试加强学习
摘要 - 深入强化学习（RL）在人机协作（HRC）中首次尝试在机器人运动计划中显示出令人鼓舞的结果。但是，在保证安全的限制下对HRC的RL方法进行了公平的比较。因此，我们现在是人类机器人体育馆，这是HRC安全RL的基准套件。我们在模块化模拟框架中提供具有挑战性的现实HRC任务。最重要的是，人类机器人健身房是第一间基准套件，其中包括安全盾牌，可证明可以保证人体安全。这弥合了理论RL研究与其现实世界部署之间的关键差距。我们对六项任务的评估导致了三个关键结果：（a）人类机器人体育馆提供的任务的多样性为最先进的RL方法创造了一个具有挑战性的基准，（b）利用采取行动模仿奖励的专家知识，RL代理人可以超越专家，以及（C）我们的Angents超越训练数据。
心肺健身是强大而一致的
抽象的目标是检查和总结队列研究的荟萃分析的证据，这些证据评估了基线心肺适应性（CRF）与成年人之间的健康结果之间的预测关联。系统评论的设计概述。数据源从2002年1月至2024年3月搜索了五个书目数据库。所确定的9062篇论文的结果，我们包括了26个系统评价。我们发现了八个荟萃分析，描述了一般人群中五个独特的死亡率。CRF的全因死亡率降低最大（HR = 0.47； 95％CI 0.39至0.56）。每1替代谢的任务（MET）的剂量 - 反应关系较高的CRF水平与全因死亡率降低了11％–17％（HR = 0.89; 95％CI 0.86至0.92，HR = 0.83; 95％CI 0.78至0.78至0.88）。对于事件结果，有9个荟萃分析描述了12种独特的结果。CRF比较高CRF与低CRF（HR = 0.31; 95％CI 0.19至0.49）时，入射心力衰竭的风险降低最大。每1米的CRF水平的剂量反应关系与心力衰竭降低18％有关（HR = 0.82; 95％CI 0.79至0.84）。在患有慢性疾病的人中，有9个荟萃分析描述了九个患者组的四个独特结果。CRF在比较高CRF与低CRF（HR = 0.27; 95％CI 0.16至0.48）时，患有心血管疾病的人的心血管死亡率最大有关。根据建议，评估，开发和评估的评分，所有研究的证据的确定性从非常低至中等。结论我们发现一致的证据表明，高CRF与一般和临床人群中各种死亡率和各种死亡率的慢性状况的风险密切相关。