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维护策略选择和评估的本体模型
维护管理活动中的摘要，工程师需要选择维护策略，以执行技术维护措施。单个设备由几个具有不同故障模式的组件组成。每个人都应该有一种维护策略；虽然某些组件可以运行使用纠正性维护，但其他组件则无法承受失败，并且应实施预防或预测策略。选择和评估维护策略是一项复杂的任务，应检索许多来源的信息。来自故障模式，效果和批判性分析的信息，成本 - 利益风险分析，计算维护管理系统，经常被工程师选择和评估维护策略。通常不会随着时间的推移评估选定的策略以检查其有效性。该策略可能需要调整或由更有效的策略代替，例如，基于条件的策略代替了基于时间的策略。为了促进维护策略的选择和评估，当前的研究提出了一种用于维护策略选择和评估的本体论模型（OMSSA）。OMSSA是维护策略中的正式术语框架，可用于开发智能计算代理，可以帮助您选择和评估维护策略的决策过程。为了促进其未来的重复利用和与工业领域中其他本体论的融合，OMSSA通过使用顶级领域中立本体论（基本的正式本体论）来建立本体论发展的状态发展状态。
本体感受性神经肌肉促进的有效性
背景：糖尿病周围神经病是2型糖尿病患者最常见的并发症之一。该研究的目的是发现糖尿病周围神经病患者的本体感受性神经肌肉促进，感觉运动训练，常规运动和全身振动器的比较影响。方法：这是对60名受试者的比较类型的实验研究。该研究是在理疗系M.G.R.博士的。教育与研究所在该机构审查委员会批准后八周。在过去的七年中，选择了临床诊断为45至60岁的糖尿病患者。使用随机抽样方法将选定的参与者分为三组。密歇根州神经病筛查工具，Berg平衡量表以及时间和测试用于评估干预之前和之后。结果：在这项研究中，全身振动器对PNF训练的比较效应，带有感觉运动训练的全身振动器以及对MNSI，BBS和TUG4的常规训练显示MNSI和TUG的后测试后有显着差异，但A组，B组，B组和C之间的BBS差异无差异。分别为0.0697和0.0014。A组更有效，与B组和C组相比，MNSI，BB和TUG的平均差异为3.625、4.80和3.150：关于使用MNSI，BBS和TUG收集的数据的统计分析。可以得出结论，与WBV和常规训练相比，PNF与全身振动器一起是一种更有效的干预措施。关键字：糖尿病周围神经病，PNF，感觉运动训练，常规运动，全身振动器，平衡。
本体感受性神经肌肉促进的影响...
AIMS中风是大脑中局部和突然的神经系统疾病，可以降低肌肉力量。这项研究旨在确定本体感受性神经肌肉促进运动对中风患者肌肉力量的影响。材料和方法于2017 - 2018年进行了随机对照组的临时临床试验。中风患者被转交给伊朗Yasuj City的Shahid Beheshti医院神经病学系。通过便利采样选择了60名合格的中风患者，并使用随机块分配分配给干预和对照组。数据是通过基线，干预后立即在上次干预后立即通过肌肉力量问卷收集的。使用SPSS 21软件进行统计分析，并采用Wilcoxson和Mann-Whitney U.研究结果在干预前后的研究样本之间没有统计学上的统计学差异。但是，在干预后一个月，两组之间报告了统计学上的显着差异（p <0.05）。测试组平均肌肉强度的差异显着（p = 0.001）。实施本体感受性神经肌肉促进技术的结论可改善中风患者的肌肉力量。
人形机器人的GhatGPT时刻已至
从进展看，特斯拉居首，且从芯片、数据训练、大模型到本体制造、运控模型均自研自产，25年已制定千台量 产目标。其次为英伟达，其具备强大的算力能力+数据训练平台优势，利用微软芯片、数据、大模型、开发平 台，为人形机器人公司打造底层开发生态，已与14家人形公司合作。其次为Google，从放弃本体聚焦机器人 大模型，到再次牵手机器人公司合作下一代人形机器人，具备大模型能力。 OpenAI目前通过投资和自己小规模 研发机器人本体，尚未All in。苹果和Meta目前专注机器人细分感知领域，平台推出机器人感知系统ARMOR 可用于机械臂，Meta此前收购Digit触觉传感器团队。
本体感受与视觉偏见和自闭症谱系障碍
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2025年1月12日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.10.25320221 doi：medrxiv preprint
基因本体学富集分析和可视化工具
描述：用于识别和可视化基因排名列表中的丰富GO术语的工具。它可以以两种模式之一运行： *搜索富集的GO术语，这些术语在排名的基因列表的顶部，或 *与基因的基因目标列表中的基因列表中的富集术语搜索。
本体感受深部腱反射 Jose 博士...
Jose Palomar Level 医生是墨西哥哈利斯科州首府瓜达拉哈拉人。他 17 岁时开始在瓜达拉哈拉自治大学 (UAG) 接受医学院教育，并在陆军和军队大学 (UDEFA) 接受骨科手术和创伤学培训。他在 24 岁时进行了第一次骨科手术，1984 年至 1988 年间，他在 SSA 哈利斯科州研究所的重建和整形外科团队任职。随后，他在德克萨斯州达拉斯的德克萨斯背部研究所接受了微创脊柱手术的专门培训。
用于加速研发和理解的量子传感器本体
在本文中，我们 1) 介绍我们的量子科学组织 (QSO)，这是一个由量子科学和工程师志愿者和利益相关者组成的非营利组织；2) 列出我们的 QSO 章程；3) 概述我们的量子本体项目和元科学；4) 考虑各种方法，包括人工智能机器学习和 OpenAI 广受研究的 ChatGPT；4) 解释为什么量子本体对于弥合通信鸿沟和加速量子科学与工程的进步是必要的；5) 将 ChatGPT 与基于本体的人工智能进行对比，展示 ChatGPT 无法胜任当前任务；6) 回顾量子本体的历史；7) 提供量子物理知识和应用领域的示例；8) 预览 QSO 用于开发和提供量子知识即服务 (QKaaS) 的全球安全基础设施的测试版。QSO 的五个录制演示文稿可通过下面的视频索引访问。
MAMBO：用于多尺度材料和应用的轻量级本体
摘要：计算和实验工具的进步最近导致了新型先进功能材料开发的重大进展，与此同时，材料数据和信息总量也迅速增长。然而，要有效发挥先进数据密集型方法的潜力，需要在材料研究和开发背景下系统而有效地组织知识。语义技术可以支持知识的结构化和形式化组织，为数据的集成和互操作性提供平台。在本文中，我们介绍了材料和分子基础本体 (MAMBO)，旨在组织分子材料和相关系统（纳米材料、超分子系统、分子聚集体等）计算和实验工作流领域的知识。MAMBO 结合了相邻领域材料科学本体的最新努力，旨在填补当前最先进的材料开发和设计知识建模方法的空白，针对分子尺度和更高尺度领域的交叉领域。 MAMBO 专注于操作流程、轻量级和模块化，能够扩展到更广泛的知识领域，并集成与计算和实验工具相关的方法和工作流程。MAMBO 有望推动数据驱动技术在分子材料中的应用，包括用于材料设计和发现的预测机器学习框架和自动化平台。
建筑系统和能源存储系统的本体集成
建筑本体定义了建立数据的概念和组织。这些知识可以在自动数据访问和支持建筑物中的数据驱动应用程序方面提供帮助。随着电池和能源存储的技术进步，越来越多的数据驱动的建筑物应用程序涉及建筑系统和能源存储系统（ESS），例如峰值剃须（PLS）。但是，现有的建筑本体论，例如砖，并非旨在包括来自ESS系统的概念。鉴于建筑物应用程序的出现，开发可以涵盖有关建筑和ESS系统知识的本体已经变得很重要。建筑系统和ESS系统属于不同的工业领域，并且已经独立发展的建筑本体和ESS本体。为了最大程度地重复利用知识，我们利用本体集成技术。我们提出了一个建筑能源存储本体集成（BE-SOI）系统，该系统可以通过适当的ESS本体论扩展建筑本体。我们的系统处理本体整合中的歧义，不连贯和冗余问题。我们通过扩展具有不同ESS本体论的著名建筑本体的Brick来评估BESOI对四个建筑物的应用程序进行评估。结果表明，Besoi可以将砖的覆盖范围从68.09％扩展到应用程序概念的95.74％。