摘要 — 中风等疾病导致上肢功能障碍,导致日常活动困难。研究表明,使用虚拟现实游戏进行康复训练有助于患者恢复手臂功能。研究发现,确保患者积极参与并在过程中付出努力对于获得更好的训练效果非常重要。本文介绍了一种帮助患者提高参与度并在虚拟现实介导的上肢康复训练中提供运动辅助的方法。通过改变屏幕上呈现的光标和物体之间的拖动速度,向患者产生虚拟力的幻觉,作为唯一的反馈,从而实现注意力增强和运动辅助。我们使用所提出的方法展示了两种游戏形式,包括目标接近游戏和迷宫跟踪游戏。对人类参与者的评估实验结果表明,与没有注意力增强和运动辅助的游戏相比,所提出的方法可以提供路径引导,显着提高用户的路径跟随性能,并且需要用户更多的参与。
Xiegu G90 是一款出色且功能丰富的 HF 收发器,具有出色的天线调谐器和完整的 20w 输出。1.8 英寸 LCD 提供 48 Khz 频谱显示。随着 Spectrum DSP M-Plus 添加到 Xiegu G90,1.8 英寸显示屏变为缩放窗口,显示最接近调谐频率的电台的特写。通过 CAT 连接完美同步,Spectrum DSP 成为电台的一部分,不仅提供可从 6 到 192 Khz 缩放的宽带频谱窗口,还提供独立的 192 Khz 调谐窗口,用户只需拖动触控笔即可立即收听电台,而无需旋转拨盘。当您找到所需的电台时,只需单击一下即可同步 G90。还提供 DSP 噪声和陷波滤波。这种组合产生了一种更好的选择,即升级到许多具有更大屏幕的新型 DSP 收发器,而这些收发器通常缺少 ATU 或完整的 20W 输出等项目。
计算神经科学的核心目的是将大量神经元种群的活性与潜在的动态系统联系起来。这些神经动力学的模型理想情况下应既可以解释又适合观察到的数据。低级复发性神经网络(RNN)通过具有可拖动动力学表现出这种解释性。但是,尚不清楚如何最佳地拟合低级别的RNN与由对潜在随机系统进行嘈杂观察的数据组成的数据。在这里,我们建议与随机的低级RNN一起使用各种顺序蒙特卡洛方法。我们在由连续和尖峰神经数据组成的几个数据集上验证了我们的方法,在该数据集中,我们获得的尺寸潜在动力学比当前方法的当前状态较低。此外,对于具有分段线性非线性的低级模型,我们展示了如何有效地识别单位数量中多项式而不是指数成本的所有固定点,从而分析了针对大型RNN的推断动力学分析。我们的方法都阐明了实验记录的基础动力系统,并提供了一种生成模型,其轨迹与观察到的可变性相匹配。
酪氨酸磷酸化是一种重要的翻译后修饰,可调节多细胞生物中许多生化信号网络的作品。迄今为止,在人类蛋白质中观察到了46,000种酪氨酸,但对大多数这些位点的功能和调节知之甚少。为了测试磷酸化的作用,主要挑战是产生重组磷酸蛋白。 mu-对酸性氨基酸的标记通常无法复制磷酸化的酪氨酸残基的大小和电荷,而合成氨基酸掺入的成本很高,产量相对较低。 在这里,我们展示了一种方法,灵感来自于如何通过二次焦油互动来发现细胞中的天然玫瑰氨酸激酶,从而增强了酪氨酸激酶的先天催化特异性,而无需过多。 我们设计了用于多种方法的多种方法,用于在大肠杆菌中产生高产量的磷酸蛋白产物。 在这里,我们测试磷酸化作为靶向相互作用(SH3-聚丙烯序列)的函数的函数,该磷酸化是跨不同特异性山脉激酶的不同反应方法。 该系统提出了一种廉价且可拖动的系统,用于产生磷蛋白和磷酸肽,我们演示了如何用于测试EGFR和PD-1靶标的抗体特异性。 这种方法是通过体外反应和共表达方法的灵活性来增强重组蛋白上的重组蛋白的共同作用的一种概括方法。 我们将其称为SISA-KIT,用于信号启发的合成增强激酶工具包。主要挑战是产生重组磷酸蛋白。mu-对酸性氨基酸的标记通常无法复制磷酸化的酪氨酸残基的大小和电荷,而合成氨基酸掺入的成本很高,产量相对较低。在这里,我们展示了一种方法,灵感来自于如何通过二次焦油互动来发现细胞中的天然玫瑰氨酸激酶,从而增强了酪氨酸激酶的先天催化特异性,而无需过多。我们设计了用于多种方法的多种方法,用于在大肠杆菌中产生高产量的磷酸蛋白产物。在这里,我们测试磷酸化作为靶向相互作用(SH3-聚丙烯序列)的函数的函数,该磷酸化是跨不同特异性山脉激酶的不同反应方法。该系统提出了一种廉价且可拖动的系统,用于产生磷蛋白和磷酸肽,我们演示了如何用于测试EGFR和PD-1靶标的抗体特异性。这种方法是通过体外反应和共表达方法的灵活性来增强重组蛋白上的重组蛋白的共同作用的一种概括方法。我们将其称为SISA-KIT,用于信号启发的合成增强激酶工具包。
摘要:世界人口和资源稀缺的增加导致引入了环境概念,例如可持续性和可持续供应链设计(SSCD)。但是,研究人员在如何衡量SSCD中的可持续性方面缺乏共识。因此,作者提出了一种新颖的方法,通过开发一个综合,可拖动和代表性的指标框架来衡量SSCD的可持续性。方法论涉及书目检查和统计技术的定量方法。首先,作者通过制定研究问题和搜索协议,搜索相关文章,并对全文评论进行了质量评估,从而获得了系统文献综述,以获取从文献中衡量SSCD可持续性的指标。然后,他们通过合并相关指标来定义代表其包容关系的聚合标准。作者随后使用集群分析(CA)(一种多元统计技术)来分组指标。因此,将十二个集群与541篇研究文章区分开,分组来自不同可持续性维度的51个指标。它显示了可持续性维度之间的密切联系,即必须对它们进行整体评估。然后,我们提议将51个指标减少到5,以评估SSCD中的可持续性,从而使我们专注于减少的指标。
导入 – 使用此按钮或说明工作表上的“导入”链接导入数据。隐藏列 – 用户可以通过选择要隐藏的列中的任何单元格,然后单击此按钮来隐藏列。单击列中的任何单元格即可选择单个列。按住键,同时单击列中的任意单元格,或通过单击并拖动列范围内的任意一行单元格来选择列范围。前两列(A 和 B)不能用这种方法隐藏。取消隐藏列——只要您没有移动光标,单击此按钮将取消隐藏您刚刚隐藏的列。您也可以通过选择隐藏列或列范围两侧的列中的单元格,然后单击此按钮来取消隐藏特定的列或列范围。取消隐藏所有列——此按钮可恢复查看所有隐藏的列。隐藏行——用户可以通过选择要隐藏的一行或多行中的任意单元格,然后单击此按钮来隐藏行。通过单击行中的任意单元格可选择一行。通过按住键的同时单击行中的任意单元格。通过单击并上下拖动任意一列单元格来选择一行范围。取消隐藏行 — 只要您没有移动光标,单击此按钮将取消隐藏刚刚隐藏的行。您也可以通过突出显示隐藏行或行范围两侧的行中的单元格,然后单击此按钮来取消隐藏特定的行或行范围。取消隐藏所有行 — 此按钮恢复以查看所有隐藏的行。清除所有过滤器 — 此按钮清除您设置的所有过滤器,包括当前工作表以外的工作表上的过滤器。您无法将数据导入设置了过滤器的工作簿。当您单击“说明”工作表上的“导入”链接时,所有过滤器都将被自动清除。排序 — 允许用户按最多三列的任意组合对工作表中的行进行排序。排序可以是升序或降序。使用标准 Excel 排序功能指定排序。主菜单 – 这将带您进入“说明”工作表,其中包含指向工作表的快速链接。通配符统计 – 出现一个窗口,允许您选择要在统计报告中使用的通配符列。通配符值从具有深绿色背景的数据工作表列标题单元格中提取。注意:通配符标题可以更改为有意义的标题。自定义 – 您可以使用此按钮重新排序和重命名支付池。您还可以将通配符值移动到所需的顺序。输出图表 – 调出一个用户表单,允许将任何/所有图表输出为 Excel 或 PowerPoint 格式。图表仅导出为图像。仅在
从 ATP 开始 http://www.biologyinmotion.com/atp/index.html 1a. 能量是如何从食物分子转化为肌肉分子的? 1b. ATP 类似于什么物体? 1c. 那么,当你吃东西时,你真正补充的是什么? 2a. 按照指示拖动食物分子。发生了什么? 2b. 按照指示将“p”拖到能量转移箭头。ATP 发生了什么?立方体和球发生了什么? 儿童生物学 - 光合作用 http://www.biology4kids.com/files/plants_photosynthesis.html 光是什么能量?植物吸收哪些波长?你看到什么颜色? 叶绿素有哪四种类型?光反应中会发生什么?光独立反应(卡尔文循环)中会发生什么? 忙碌的叶子 http://www.ftexploring.com/photosyn/chloroplast.html 叶子中的叶绿体位于哪里?栅栏状叶肉细胞和海绵状薄壁组织叶肉细胞之间的区别是什么?描述类囊体:描述基粒:光反应在叶绿体的什么地方发生?光独立反应在叶绿体的什么地方发生?儿童生物学 – 呼吸(线粒体)http://www.biology4kids.com/files/cell_mito.html 每个细胞的线粒体数量取决于什么?线粒体的内膜叫什么?这里发生了什么?褶皱增加表面积有什么好处?线粒体内的液体区域叫什么?
摘要 - 在整个网络上的空间灵活交流中,移动储能系统(MESS)提供了提高功率分配系统对紧急情况的弹性的承诺机会。尽管在电源分配系统(PDSS)中可再生能源(RESS)的综合增长显着增长,但由于其继承的不确定性和随机性,大多数恢复和恢复策略并不能释放此类资源的全部潜力。本文在PDSS中开发了一种新型的恢复机制,用于与随机性RESS集成的混乱路线和调度,以实现敏捷系统响应和恢复,以面对高影响力低概率(HILP)事件的后果。提出的综合模型作为非凸线非线性随机优化拟合与关节概率约束(JPCS)的介绍。该问题等效地重新重新重新配置为可通过商业现成的求解器来解决的可拖动的混合式线性编程(MILP)模型。关于IEEE 33节点和123-节点测试系统的案例研究证明了所提出的框架在提高系统弹性方面的有效性和可扩展性。这是通过在存在随机ress的情况下与动态网络重新配置共同管理的有效路由和调度的有效路由和调度来实现的。
本研究提出了一种自学习算法,用于闭环缸唤醒控制,靶向较低的阻力和较低的升力弹力,并带有稀疏传感器信息的额外挑战,以深度加固学习(DRL)为起点。通过将传感器信号提升为动态特征(DFS),DRL性能可显着改善,该功能可以预测未来的流量状态。所得的基于DF的DRL(DF-DRL)自动在没有动态模型的情况下在工厂中学习反馈控制。结果表明,DF-DRL模型的阻力系数比基于直接传感器反馈的香草模型低25%。更重要的是,DF-DRL仅使用一个表面压力传感器,可以将阻力系数降低到雷诺数(RE)= 100时的最先进性能,并显着减轻了提升系数。因此,DF-DRL允许在不降低控制性能的情况下部署流量的稀疏感应。该方法在更复杂的流动场景下还表现出强大的鲁棒性感染,在RE = 500和1000时分别将阻力系数分别降低了32.2%和46.55%。此外,在三维湍流中,拖动系数在RE = 10 000的三维湍流中降低了28.6%。由于表面压力信息在现实情况下比流速信息更为直接,因此本研究为
仿真在解释大型强子对撞机(LHC)实验的碰撞数据以及与理论预测的测试对齐中起着至关重要的作用。在模拟碰撞数据中所带来的独特挑战,包括高维特征空间和缺乏可拖动的可能性模型,启发了一系列深度学习解决方案[1,2]。特别是,对于模拟检测器中的粒子相互作用,核心挑战是有限的计算资源,以对热量计中的粒子阵雨建模所需的极端细节主导。在这里,基于Geant 4 [3 - 5]的蒙特卡洛模拟的传统方法是强大但资源高度的 - 占据了地图集模拟链中最大的时间[6]。在未来的高光度LHC运行中,热量计模拟将需要应对更高的数据速率,从而可能成为物理分析的限制因素,而在该领域没有显着进展[7]。为了大大加快热量计模拟的速度,已经采取了许多努力。虽然快速的淋浴模型已成功部署在LHC实验[8,9]中,但准确性却有限。最近,深层生成模型的出现导致了它们的广泛流行和解决这项任务的潜力。应用于量热计的第一个生成模型