XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System运动
认知的智能正方形步进运动系统 -
该系统将由图像中所示的多层传感垫组成，其中垫子上的每个正方形都可以检测和分析用户的步骤或运动。该垫子将与解释数据的软件应用程序同步，从而洞悉用户的余额，协调和整体移动性。我们将在早期阶段使用Arduino作为微处理器，但将用最终产品中的自定义PCB替换。硬件嵌入了传感器，将与该软件无线通信，该软件将对个人的运动方案进行自定义。该系统是考虑到在家部署的设计，可以通过与行业合作伙伴的合作来完善，以确保其稳健性和用户友好性。
运动员的微生物组：其特征和多样性
摘要。运动员的微生物组在研究人员中最感兴趣，因为结肠的微生物组成在养分的吸收，维生素的合成和宿主体内的免疫反应中起着关键作用。这篇综述的目的是研究高性能运动员中的肠道微生物群与低活动性生活方式的人之间的关系，以及这些变化对与运动员的身体表现和运动表现相关的微生物代谢产生的影响。总共分析了42篇研究论文，其中包括11项专业研究，研究了不同类型的强烈体育活动对肠道微生物组成的影响，以及19项研究的重点是个人细菌和身体性能的相关性。肠道微生物组成已被发现与运动表现有关，并且可能会提高性能和恢复。体育活动已被证明会增加α多样性和微生物代谢产物，例如短链脂肪酸。运动之间的α多样性没有显着差异。运动员的微生物组的特征是较高量的短链脂肪酸，这可以是运动过程中的能量底物。短链脂肪酸的产生与直肠菌群spp有关。，粪便核酸杆菌。运动员的微生物组也证明了Prevotella spp。的存在，在运动员中，这可能与表现相关。已经表明，运动员中的Veillonella antypica的存在与耐力正相关。尽管发现这一发现是矛盾的，但专门从事各种运动的运动员的运动成就和健康与诸如Akkermansia Municiphila，Faecalibacterium prausnitzii，Eubacterium cantale，Eubacterium thacterium contale，Roseburia hominis，faecalibacterium prausnitzii有关。此外，已经表明，肠道的微生物组成和酶之间存在联系，这被认为是与运动员健康相关的代谢产生的关键
2024 CSA夏季运动和丰富营地
6月24日的一周布拉德利花园艺术派对与马尔·马尔坎德女士和斯卡德里女士编码营与里奇特先生C的体育与运动会营地Crim先生与Challandes和Macmath的创意营读者读者戏剧探险队的Charter Camp Science Armio Ambl Mring Gay Armio Arm Inter Arm Criencation Ar Ampecip of Hoffman Eisenhower Arte Orke Criencation-horlich' Rocketeer Edible Science游戏时间夏令营Lego Robot Battle Ground PM Open Studio Hillside Arcade Game Game Challenge挑战Spike Prime Robotics Milltown Camp Music Lab Music Lab Divas和Doodles与Boehme夫人和Smith PE Games及其Mers Smith＆Smith Mr. smith＆Smith＆Smith＆Smith Mr. Chartowich Pokemon和Lego Animations and Lego Animations
布氏鲸的提示速率和运动学 - navfac exwc
该团队将把他们的 PAM 工具应用于跨越十年的 PMRF 数据集，以研究布氏鲸的发声和提示率，并比较随时间和运动行为状态的提示率。工作将包括手动验证先前在数据集中识别的布氏鲸叫声。分析结果还将与已发布的提示率进行比较，以评估随时间、位置或种群的稳定性。将根据环境变量（例如一年中的时间、季节、风和波浪数据）以及其他情境数据（例如与最近的呼叫布氏鲸的距离）检查轨迹运动学。
EEG-TCNet：用于嵌入式运动想象脑机接口的精确时间卷积网络
摘要 —近年来，深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时，DL 模型的规模也不断扩大，需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战，该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中，我们提出了 EEG-TCN ET，一种新颖的时间卷积网络 (TCN)，它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明，EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数，我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后，我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性，这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明，EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外，在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。
原始文章进行了为期8周的可行性研究，对上肢运动性能和功能性
原始文章对基于Tele的监督进行为期8周的可行性研究，以对上肢运动性能和功能能力的剧本练习，Subhasish Chatterjee。Abstrac t Background Telerehabilitation，使偏远地区的患者更容易获得康复，并且在运输挑战方面已被广泛实施，以恢复中风。随着通信技术的发展，Telerehabilitation正在成为一个更可行的选择。仍然未知，但是，这种分娩策略在中风患者的康复方面有多成功。在此前瞻性，单组，治疗性试验中的材料和方法，根据选择标准招募了12例患者。在基线签署了签署的患者同意书后，对患者进行了身体评估，并熟悉患者。患者通过现场会议，每周3天接受了基于电视的监督，每周3天，每周3天进行30分钟的监督。在切换任务之前，有30秒的休息时间。分别在基线，第4周和8周干预的基线时采取了结果指标，FMA UE和中套。计算描述性统计数据以获取基线时的人口统计信息和结果度量。为了评估数据的正态性，采用了Shapiro-Wilk测试。由于发现数据是正态分布的，因此进行了重复测量ANOVA和事后分析，以评估小组内基线，第4周和第8周的数据。Bonferroni校正用于解决多个比较。p值小于0.05被认为表明统计学上的显着差异。结果每个结果度量都表明有很大的改善（p <0.05）。根据组内分析，在FMA UE和Mesupes（p <0.001）中观察到了明显的区别。结论基于Tele的以任务为导向的练习有效地改善了中风患者的上肢运动性能和功能能力。
大多数：运动预测的多模式场景象征化
许多现有的运动预测方法都依赖于符号感知输出来生成代理轨迹，例如边界框，路图信息和traf-fight。这种符号表示是现实世界的高级表现，它可能会使运动预测模型容易受到感知错误的影响（例如，在检测开放式录音障碍时失败），而缺少场景中的显着信息（例如，糟糕的道路条件）。另一种范式是从原始传感器中端到端学习。但是，这种方法缺乏解释性，需要大量的培训资源。在这项工作中，我们提出将视觉世界的标记化为一组紧凑的场景元素，然后利用预先训练的图像基础模型和LiDAR神经网络以开放式播音方式进行编码所有场景元素。图像基础模型使我们的场景令牌可以编码开放世界的一般知识，而LiDAR神经网络编码几何信息。我们提出的表示形式可以有效地用几百个令牌编码多帧多模式观察，并且与大多数基于变压器的体系结构兼容。为了评估我们的方法，我们使用了带有凸轮嵌入的Waymo开放运动数据集。通过Waymo开放运动数据集进行的实验表明，我们的方法会导致对最先进的表现的显着改善。
低剂量的大麻提取物改善帕金森氏病患者的非运动症状：病例系列
肠道微生物群是一种通过门静脉与肝脏紧密相关的复杂微生物生态系统，已成为肝脏健康和疾病的关键调节剂。许多研究强调了其在肝病的发作和进展中的作用，包括酒精性肝病，代谢功能障碍相关的脂肪分裂性肝病（MASLD），代谢功能障碍 - 相关的脂肪性肝炎（MASH），肝脏肿瘤，肝脏肿瘤，cirrhosis，cirrhosis，cirrhosis和Hepatocatocomama carccomoma（Hepatocolbilor carccoccoma）（HCC）（HCC）。本综述提供了目前对肠道菌群对HCC进展影响的影响的目前洞察，尤其是其对HCC肿瘤微环境（TME）内免疫细胞的影响。此外，我们探索了肠道菌群靶向的干预措施，例如抗生素，益生菌，益生元和粪便菌群移植（FMT），以调节HCC中免疫疗法的免疫反应并改善免疫疗法的结果。通过综合最近的研究的见解，该评论旨在强调基于微生物群的策略，以增强免疫疗法结果，从而推进HCC治疗中的个性化方法。
用活动摄像头在夜间看到运动
我们专注于一项非常具有挑战性的任务：在夜间动态场景时进行成像。大多数以前的方法都依赖于常规RGB摄像机的低光增强。，他们不可避免地会在夜间长时间的长时间和动作场景的动作模糊之间面临困境。事件摄像机对动态变化的反应，其时间分辨率较高（微秒）和较高的动态范围（120dB），提供了替代解决方案。在这项工作中，我们使用活动摄像头提出了一种新颖的夜间动态成像方法。具体来说，我们发现夜间的事件表现出时间段落的特征和空间非平稳分布。conse-我们提出了一个夜间活动重建网络（NER-NET），主要包括可学习的事件时间戳校准模块（LETC），以使临时尾随事件和非均匀照明式落后事件保持一致，以稳定事件的spatiotalmorporal分布。此外，我们通过同轴成像系统构建了配对的真实低光事件数据集（RLED），这包括空间和时间对齐的图像GTS和低光事件的64,200个。广泛的实验表明，在视觉质量和泛化能力方面，所提出的方法优于最先进的方法。