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评估运动监测的加速度计量和循环节奏数据
抽象运动模式分析使用多种方法来识别由可穿戴传感器，视频 - 摄像头和全球导航卫星系统记录的体育活动。本文使用来自心率监视器的数据，导航系统记录的加速度学信号和手机传感器进行了运动分析。在一个丘陵地区记录了实际的骑自行车实验，其路线约为12公里。信号，以发现地理和生理数据之间的关系，包括检测心率恢复延迟作为身体和神经状况的指标。所提出的算法利用了信号分析的方法和人体运动特征的提取方法，这些方法用于研究心率，路线效力，循环速度和循环节奏的对应关系，包括时间和频域。数据处理包括使用Kohonen网络和对运动模式进行分类的两层软计算模型的使用。获得的结果指向平均时间为22.7 s，在循环传感器检测到重负荷后的心率下降50％。进一步的结果指出，人体磨损加速度计记录的信号与从GNSSS数据评估的速度之间的信号之间的对应关系。基于加速度计量数据的下坡和上坡循环的分类分别为培训和测试数据集的精度分别为93.9％和95.0％。这些技术也可以应用于康复和神经系统疾病诊断中的广泛应用。提出的方法表明，可穿戴的传感器和人工智能方法构成了有效的工具，可在不同的运动活动中评估生理状况，包括骑自行车，跑步或滑雪时进行运动监测。
持续性皮质振荡对听觉有节奏刺激的频率选择性
皮质振荡，以通过神经夹带的机制在语音和音乐感知，注意力选择和工作记忆中发挥功能作用。通常认为神经夹带的特性之一是，其对持续振荡的调节作用超过了节奏刺激。我们通过在被动感知范式中研究旋律刺激期间和表达旋律刺激期间和之后通过研究皮质神经振荡来测试了这种现象的存在。旋律由； 60 and; 80 Hz音调嵌入2.5 Hz流中。使用雄性和女性人类中的颅内和表面记录，我们揭示了高c条带的持续振荡活性，以响应整个皮质的音调，远远超出了听力区域。响应2.5 Hz流，在任何频带中均未观察到持续活动。我们进一步表明，我们的数据被阻尼的谐波振荡器模型很好地捕获，可以分为三类的神经动力学，具有独特的阻尼特性和特征性。该模型对人皮层中听觉神经夹带的频率选择性提供了一种机械和定量的解释。
ARRC的发展SOFR市场的节奏过渡计划 *
*In the original formulation of the ARRC's Paced Transition Plan set out in the ARRC's 2017 Second Report, there had been six steps, with a Step 4 that involved CCPs providing a choice between SOFR and EFFR PAI and discounting environments for new trades (by 2020 Q1), and a Step 5 in which the CCPs would move to only offer a SOFR PAI and discounting environment for new trades (by 2021 Q2).与利益相关者协商，CME和LCH随后确定，在当前步骤4中概述的模型是合适的，涉及从EFFR到SOFR PAI的立即切换，并在10月2020年10月2020年清除的新贸易和遗产的单一步骤中进行打折。
节奏Allegro：非水氧化还原流量电池的液体天主解多氧化物
作者的完整列表：Zhao，Yuyue； Argonne国家实验室，化学科学与工程部Zhang，Jingjing； Argonne国家实验室Agarwal，Garvit； YU材料科学部Argonne National Laboratory； Argonne国家实验室，MSD Corman，Rebecca；伊利诺伊大学的伊利诺伊大学，Yilin的Urbana-Champaign王；伊利诺伊大学伊利诺伊大学，莉莉机械科学与工程学的乌尔巴纳·坎普恩（Urbana-Champaign）； Zhangxing的Argonne国家实验室，化学科学与工程部Shi； Argonne国家实验室Doan，Hieu； Argonne National Laboratory，材料科学部Ewoldt，Randy；伊利诺伊州伊利诺伊大学伊利亚的乌尔巴纳·坎普恩·萨克罗布（Urbana-Champaign Shkrob）； Argonne国家实验室，化学科学与工程Surendran Assary，Rajeev；莱伊材料科学部Argonne国家实验室； Argonne国家实验室，Venkat材料科学部Srinivasan； Argonne National Laboratory，Babinec，Susan； lu的Argonne National Laboratory，Argonne Argonne Concormation Socories Science Zhang； Argonne国家实验室
一种室内和受试者内部转移校准方案，用于改善基于感觉运动节奏的反馈性能BCI康复
脑部计算机界面（BCI）是以可靠的方式作为人机相互作用的外在途径（Birbaumer，2006）。残疾人通过神经活动来控制外部设备是有效的（Buch等，2008）。中风患者特别是运动障碍患者，能够执行BCI临床康复任务（Meng等，2016）。在这种处理中，感觉运动节律变化用作主动干预的神经系统调节（Mane等，2019）。在康复期间，要求患者尝试或想象进行运动。然后，电动机尝试（MA）或运动图像（MI）-BCI系统将通过训练有素的分类器基于先前的数据集（Pillette等，2020年），输出同步的感觉生物反馈（例如机器人臂恢复）。在干预中，功能运动是由神经生理活性显着启发的（Xu等，2014）。这是大脑可塑性和功能恢复的持续过程（Remsik等，2019）。最近的研究报道了使用长期感觉运动节律（SMR）-BCI干预措施改善中风患者的肢体运动（Ramos-Murguialday等，2013; Pichiorri等，2015; Bundy等，2017）。尽管如此，BCI康复受到较差的效率识别算法和模型个性变异性的限制（Grosse-Wentrup等，2011）。相关的工作证明，BCI解码精度对于康复结果不足（Mane等，2020）。此外，BCI反馈的失败也减少了受训者的信心（Foong等，2019）。因此，应对模式识别和模型校准进行各种改进，以提高临床应用中的SMR-BCI性能。
解码大脑系统节奏的工具箱...
大脑的摘要节奏是由多个频率的神经振荡产生的。这些振荡可以分解为与特定生理过程相关的不同频率间隔。实际上，可解码频率间隔的数量和范围是通过抽样参数确定的，通常被研究人员忽略。为了改善情况，我们在开放的工具箱上报告了带有图形用户界面，用于解码大脑系统的节奏（Dream）。我们提供了梦想的示例，以研究神经（自发性大脑活动）和神经行为（扫描剂头部运动）振荡的特定于频率的性能。Dream解码了头部运动的振荡，并发现年幼的孩子在所有五个频率间隔中都比大孩子更多地移动头部，而男孩在7至9岁时移动的人数超过了女孩。有趣的是，较高的频带包含更多的头部运动，并且显示出更强的年龄相关性，但性运动相互作用较弱。使用来自人类Connectome项目的数据，Dream将这些神经振荡的幅度映射到了多个频段中，并评估了其重测的可靠性。静止状态的大脑将其自发振荡的振幅从空间上的振幅从腹侧颞区的高振幅排名到腹侧 - 枕骨区域的低位，而频带从低至高增加到高，而在壁和腹侧额叶区域的部分则相反。较高的频段表现出更可靠的振幅测量值，这意味着较高频段的振幅的个体间变异性更大。总而言之，Dream添加了一个可靠且有效的工具，可将人脑功能从多频窗口映射到脑波中。
持续性皮质振荡对听觉有节奏刺激的频率选择性
人类的神经行为研究长期以来一直集中在任务重复执行期间本地活动水平的变化。后来发现扩展网络中的自发神经耦合也会影响性能。在这里，我们打算揭示基本机制，相对重要性以及自发耦合与任务诱导的激活之间的相互作用。为此，我们在休息期间记录了两组健康参与者（男性和女性），而他们执行了视觉感知或运动序列任务。我们证明，对于这两项任务，任务过程中更强大的作用以及通过自发的静止节奏预测性能的自发性节奏耦合。然而，高性能的人呈现出经典任务诱导的激活，而没有更强的自发网络耦合。激活是仅在自发网络相互作用较低的受试者中需要的补偿机制。这挑战了神经处理的经典模型，并要求采取新的策略来训练和提高性能。
教育中的人工智能：改变学习节奏
本系列的第一篇出版物是关于人工智能（AI）的分析说明，未来利用人工智能的潜力可以对学生、教师、学校校长、家长的教育活动以及教育当局的活动产生积极影响。正确有效地使用人工智能将减少课后备课时间，开发创造性和创新性的方法来提高知识获取水平，并为学生选择个性化的教育轨迹。 《联合国人工智能概要》记录了35个联合国机构为应对人道主义危机和气候变化等全球最紧迫挑战而采取的行动。《概要》指出，“尽管人工智能仍处于早期阶段”，但必须“将其用于善事，并通过回答在使用过程中出现的问题来赢得我们的信任”。联合国教科文组织信息技术信息研究所 (UNESCO IITE) 的这份出版物描述了人工智能的潜力，并概述了与其使用相关的道德方面和挑战。
为节奏游戏 osu！创建 AI
4 方法 12 4.1 所用资源 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 4.3 播放节拍图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 17 号