XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System节奏
5 md.devendran@gmail.com 摘要：压力已成为当今快节奏世界的一个重要问题，影响着个人的身心健康。
5 md.devendran@gmail.com 摘要：压力已成为当今快节奏世界的一个重要问题，影响着人们的身心健康。这个项目名为“使用机器学习算法根据睡眠习惯检测人体压力”，旨在通过利用数据驱动的洞察力来识别压力水平来解决这一问题。所提出的系统分析睡眠模式，包括睡眠时间、中断和质量，以有效地对压力水平进行分类。通过利用决策树、随机森林、逻辑回归和支持向量机等先进的机器学习算法，该模型处理来自可穿戴设备或睡眠监测应用程序的数据以提取相关特征。分析睡眠潜伏期、效率和干扰等关键参数以及年龄、生活方式和身体活动等其他影响因素。该项目采用强大的数据集进行训练和测试，确保预测压力水平的高准确性和可靠性。该系统不仅可以识别压力水平，还可以提供可行的见解和建议，以改善睡眠质量和整体幸福感。采用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等评估指标来衡量模型的性能。该项目的成果展示了机器学习在增强医疗保健应用方面的潜力。它提供了一种可扩展且高效的压力检测工具，促进了压力相关疾病的早期干预和更好的管理。
节奏：可穿戴鞋设备-IJRPR
Rhythmdrop是一个创新的平台，可以合并技术和创造力，以重新定义我们如何体验音乐。通过整合可穿戴技术和物联网（IoT），它将物理运动转变为动态的音乐作品。连接到鞋子的可穿戴设备捕获了用户的动作，使他们可以进行互动和沉浸式的音乐之旅，其动作直接影响了声音的发电。节奏的核心是基于运动是人类表达的基本方面的观念。使用加速度计和陀螺仪等传感器记录运动数据，使用户能够通过日常活动创建音乐。无论是跳舞，锻炼还是步行，每个运动都会有助于独特的音景，使音乐创作易于访问和愉悦。节奏通过鼓励体育锻炼和艺术自我表达来增强用户参与度。通过实时数据处理和低延迟通信，系统可确保音乐输出能够响应且适应用户的动作，从而促进运动和声音之间的无缝连接。这种技术的整合创造了一种个性化且不断发展的音乐体验，可适应个人创造力。超出其艺术潜力，节奏
静息节奏与血糖之间的关联...
糖尿病是成年人口中常见的慢性病，是心血管疾病（CVD），肾衰竭，认知能力下降和死亡率的主要贡献者。据估计，超过10％的美国人口患有糖尿病[1]，糖尿病的总成本在2017年为3270亿美元[2]。最近几十年来，各个年龄段，性别和种族/族裔的糖尿病患者的普遍性大大增加[3]。相对于非西班牙裔白人，非西班牙裔黑人，西班牙裔和亚洲人的糖尿病差异也很大[4]。数十年的研究已经确定了糖尿病的生活方式风险因素，尤其是不健康的饮食和身体不活动。最近，昼夜节律的疾病已成为糖尿病的新风险因素[5]。静止的节奏包括在24小时内发生的睡眠，体育活动和久坐行为。这是昼夜节律内部节奏的中心行为表现，它在代谢组织（例如骨骼肌）中的Circadian时钟夹带中起着重要作用[6]。因此，昼夜节律的破坏与弱化和/或破坏的休息活性效率之间存在双向关系[6]。鉴于双向关系，努力训练如何干预静止运动节奏以改善代谢健康的努力已经获得了吸引力[7]。我们最近发现，多个静息参数，包括较低的振幅和较不健壮的总体节奏性，与老年男性的糖尿病的较高的患病和糖尿病发生率有关[10]。先前的几项研究已将24小时行为的静息模式与代谢功能障碍（例如，成人种群中的代谢功能障碍（例如，较高的体重指数（BMI），代谢综合征，血脂异常和糖尿病）相关联[8-10]。然而，将静息节奏特征和脱节的证据仍然有限。此外，几乎所有以前的研究都以白色为主的老年人进行，目前尚不清楚这些研究的发现如何推广到其他人群。鉴于在美国糖尿病中现有的种族差异[4]，重要的是研究更多样化的人群中静息节奏和糖尿病之间的关联。Using the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2011–2014, a nationally survey of the US population that oversampled racial/ethnic minority groups, we investigated the association between characteristics of rest-activity rhythms and multiple glycemic markers, including glycated hemoglobin (HbA1c), fasting glucose and insulin, homeostatic model assess- ment of insulin resistance （HOMA-IR），以及来自口服葡萄糖耐量测试（OGTT）的结果。由于样本大而多样化，我们还能够通过不同的年龄，性别，种族/种族和BMI群体来检查这种关联。
使用机器学习阐明个人有节奏的能力
人类可以轻松地提取像音乐这样的复杂声音的节奏，并像舞蹈一样进行定期节拍。这些能力是通过音乐训练调节的，未经训练的人有很大差异。这种变异性的原因是多维的，通常在单个任务中很难掌握。到目前为止，我们缺乏一个综合模型，无法捕捉音乐家和非音乐家的节奏指纹。在这里，我们利用机器学习，基于有和没有正式音乐训练的人的行为测试（带有感知和运动任务）来提取节奏能力模型（n = 79）。我们证明，有节奏能力的变异性及其与正式和非正式音乐经验的联系可以通过包括最小的行为措施（包括最少的行为措施）成功捕获。这些发现强调了机器学习技术可以成功地用于提炼节奏能力，并最终阐明了个人的可变性及其与正式音乐训练和非正式音乐经验的关系。
认知中的节奏：重新审视证据
MR 得到了德国科学与创新部 (MICIIN)、Ram on y Cajal 项目下的德国国家研究机构 (AEI) (RYC2019-027538-I/0.13039/501100011033) 以及巴斯克科学基金会 (Ikerbasque) 的支持。LD 获得了欧洲研究理事会 (ERC) 颁发的欧盟“地平线 2020”研究与创新计划的资助（资助协议编号 852139）。LD 和 NAB 获得了德国国家研究署 (ANR) - 德国研究联合会 (DFG) 计划的资助（资助协议编号 J18P08ANR00 – LD；BU 2400/8-1 – NAB）。 CSYB 得到了英国学术院/利华休姆信托基金 (SRG19/191169) 的支持。所有作者均为苏格兰-欧盟临界振荡网络 (SCONe) 的成员，该网络由爱丁堡皇家学会资助（RSE Saltire 促进网络奖授予 CK，参考编号 1963）。
节奏和时间的心理学和神经科学基础
摘要 文化产物，例如舞蹈和音乐，具有时间特性，广义上称为节奏。当个体同步他们的动作时，出现的时间结构提供了一种团结感和共同命运，即使个体可以很容易地调入和调出这个共享的时间空间。在本章中，我们简明扼要地讨论了导致大脑节律和节律行为出现的内生性和外生性因素，以及它们的相互作用如何促成人类复杂的表达形式。自愿与外部节奏耦合和分离的能力在我们的环境（外部驱动）和我们的内部状态（内部驱动）之间产生了潜在的紧张关系，这种紧张关系可以以惊喜的形式被利用来获得艺术效益。 简介 节奏无处不在：在行星的运动中，它决定了我们白天/夜晚的节奏，在人类喜欢阅读的韵律中，在他们产生的音乐和舞蹈中。在生命的每个尺度上，从分子到鸟群，节奏标记时间并为信息流提供指标。在乔治·利盖蒂 (György Ligeti) 的《交响诗》(Poème Symphonique) (1962) 中，一百个节拍器尽可能同时启动，每个节拍器都设置为不同的节奏，标记几分钟的时间。这首交响诗可以被认为是大脑节律的理想化隐喻：数百个神经群可以同时、以相同或不同的频率、同相或异相地有节奏地活跃。大脑功能内生的多个时间指标可能用于信息的编码、分割、调节和传输。本章从广泛的神经科学角度介绍了节奏和节奏处理的心理和神经约束，将各个专业领域的细微差别留给本书的其他章节。我们首先讨论节奏在人类作品中的重要性和定义，然后转向神经振荡的作用，说明节奏在预测、注意和预期方面的具体作用——这些概念是艺术作品的核心。最后，我们强调了生物学和心理学固有的矛盾，即外生时间性与内生身体节律之间的交织，正是这些交织使得个体的生物钟具有相对性。 1 节律 在本章中，节律被定义为信号（例如声音、身体运动或神经动态）在广泛时间尺度上的周期性模式。时间模式不必严格等时才符合节律的条件；事实上，这些节律可能非常复杂，例如人类容易产生的音乐、舞蹈或语音中的层次嵌套结构。在本章中，我们的案例研究主要是准等时单流
早期生命的节奏：婴儿的肠道菌属节奏和昼夜节律成熟
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年1月6日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.06.631487 doi：biorxiv preprint
节奏机器人（2024）：敏感的即兴环境
节奏机器人[1]是一种积极控制的动力学雕塑和对集体智力和集体行为的研究的艺术探索，转化为我们对神经网络行为，动物行为（例如，羊群和学校的行为）和社会行为的理解。这项工作的灵感来自Rhythm Bath [2]，这是Susan Marshall的舞蹈装置，探讨了观众的节奏夹带，这些观众被邀请与舞者一起参加表演空间。节奏机器人扩展了此询问，以考虑机器人的节奏运动如何引起类似的夹带，以及机器人组的同步运动是否可以创建一个平静而冥想的公共空间[3]。在为人类机器人互动设计操场时，我们考虑了人类代理如何影响展览的节奏以及如何使机器人的行为可解释对观众。该产品是一组温柔，节奏地旋转的机器人，可以互相响应在网络上的变化以及坐在或四处走动的人类观众。作品借鉴了基本动力学模型的表现力，以鼓励探索人类机器人反馈循环中的歧义。
alpha节奏和阿尔茨海默氏病
1) Claudio Babiloni* Clabab, 2) Xianghong Arakaki Xiaara, 3) Sandra Baez Sanbae, 4) Robert J. Barry Robjbar, 5) Alberto Benussi Albben, 6) Katarzyna Blinowska Katbli, 7) Laura Bonanni Laubon, 8) Barbara Borroni Barbor, 9) Jorge Bayard Jorbbay, 10) Giuseppe Bruno Giubru, 11) Alessia Cacciotti Alecac, 12) Filippo Carducci Filcar, 13) John Carino Johcar, 14) Matteo Carpi Matcar, 15) Antonella Conte Antcon, 16) Josephine Cruzat Joscru, 17) Fabrizia D'Antonio Fabdan, 18) Stefania of the Penna Stedpen，19）Claudio del Pure，20）Pierfilippo de Sanctis Pieres，21）Javier Escudero Javescu，22）Giovanni Fabbrini Giofab，23）Francesca R Farina Frarfar，24）24）Francisco J. Francisco J.Fratfra，25）Peter Fuhr，26）Peter Fuhr，26） Bahar Güntekin Bargun, 28) XUANYII XUAGUO, 29) Mihaly Hajos Mihhaj, 30) Mark Hallett Marhal, 31) Harald Hampel Harham, 32) Lutfu Hanoğlu Lothan, 33) Ara Haraldsen Irahar, 34) Mahmoud Hassan Mahhas, 35) Christofer Hatlestad-Hall Chrhat，36）AndrásHorváthAndhor，37）Agustine Ibanez Aguiba，38）Francesco Infarinato Mesta，39）Alberto Jaramillo Jimenez Albjjim，40）Jaeseung Jeong Jeojo，41）Yang Jiang Yanjia，42）MacOmiej kamski kamiiaki kamiia kami giiiiia kamo giaamgoomod。 Giakoc，44）Sanjeev Kumar Sankum，45）45）Giorgio Leodori Gioleo，46）Gang Li Ganli，47）Roberta Lizio Robliiz，