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急性运动对长期发作记忆的影响
研究发现揭示了急性运动与程序/声明性记忆之间的关系。先前的系统评价报告了急性锻炼对情节长期陈述性记忆的小/中等影响。一个有些忽视的问题是练习对特定类型的情节记忆处理的影响。这项系统综述和荟萃分析的主要重点是评估在自由，提示回复和识别情节记忆之前，之中和之后的急性锻炼效果。PubMed，Scopus和EBSCO数据库，并进行了42个实验进行荟萃分析。在编码改进的存储器（d = 0.23）之前进行练习，并且对内存的a freecall（d = 0.40）测试要比提示回复（d = 0.08）或识别（d = - 0.06）多得多。在编码改进的内存（d = 0.33）和a vected识别（d = 0.62）内存之后进行练习，比自由度（d = 0.19）或提示回复（d = 0.14）存储器多得多。编码过程中的练习不会影响内存（d = - 0.04）。主持人的分析表明，在编码在年龄，运动类型和测试中的基础上，练习在编码之前会影响记忆。在编码后进行运动时，年龄和锻炼类型，而不是测试的时机会影响记忆性能。编码前后练习对情节记忆具有选择性影响。其他实验评估了如何应对锻炼的影响记忆编码的方式。
Robodexvlm：视觉语言模型模型的任务计划和灵活机器人操纵的运动控制
摘要 - 本文介绍了Robodexvlm，这是一个用于机器人任务计划的创新框架，并掌握了配备灵敏手的协作操纵器的检测。以前的方法着眼于简化且有限的操纵任务，这些任务通常忽略了以长期培训方式抓住各种对象相关的复杂性。相比之下，我们提出的框架利用灵巧的手能够抓住不同形状和大小的对象，同时根据自然语言命令执行任务。所提出的方法具有以下核心组件：首先，设计了一个具有任务级恢复机制的稳健任务计划器，该机制设计了视觉语言模型（VLMS），这使系统能够解释和执行长序列任务。第二，基于机器人运动学和正式方法提出了语言引导的灵活掌握感知算法，该方法是针对带有多种物体和命令的零摄像的灵巧操作量身定制的。全面的实验结果验证了Robodexvlm在处理长层场景和执行灵巧抓握方面的有效性，适应性和鲁棒性。这些结果突出了该框架在复杂环境中运行的能力，展示了其进行开放式灵巧操作的潜力。我们的开源项目页面可以在https://henryhcliu.github.io/robodexvlm上找到。
基于标准化流量的上下文运动模型
抽象运动模型可以随着时间的推移预测玩家（或对象）的位置，因此对于分析时空数据是至关重要的，因为它经常在运动分析中使用。现有运动模型要么是根据物理原理设计的，要么完全由数据驱动。然而，前者遭受过多的简化，无法实现可行和可解释的模型，而从当前的角度来看，后者依赖于计算上的昂贵，非参数密度估计并需要多个估计器，每个估计值都负责不同类型的运动（例如，例如不同的速度）。在本文中，我们提出了一个基于归一化流量的统一上下文概率运动模型。我们的方法通过直接优化可能性来了解所需的密度，并仅维护一个可以在辅助变量上进行条件的单个模型。对所有观察到的运动类型同时进行训练，从而导致有效而有效的运动模型。我们对专业足球的时空数据进行经验评估我们的方法。我们的发现表明，我们的方法的表现超过了最高的状态，而相对于汇编时间和内存要求，数量级的效率更高。
欢迎我们亲爱的邻居运动
蒙德里安不仅仅是一家酒店：这是一种旅行方式。以其开创性的设计和渐进式编程而闻名，它是当地人或旅行者的“必须”目的地。Mondrian始终是世界上最激动人心的文化场景的核心，为每个人提供创新和创造力。Mondrian提供了一个有趣的框架，以便客人和当地人都可以沉浸在其居住的每个城市的文化中。设计是蒙德里亚（Mondrian）在酒店经验的中心，这些酒店是由一些世界上一些最著名的建筑师和设计师设计的，包括菲利普·斯塔克（Philippe Starck）和马塞尔·瓦德斯（Marcel Wanders）。在洛杉矶，迈阿密，纽约，伦敦，多哈和首尔有六个物业，该品牌有望在2023年到2023年的足迹，即将在波尔多，戛纳，澳大利亚的黄金海岸等人开放。访问：mondrianhotels.com。
急性全身振动作为一种恢复策略，并未改变Medius Medius单羧酸盐转运蛋白，乳酸和酸中毒的含量，这是通过马中强度运动引起的
方法：八匹杂交马在跑步机上进行了标准化的运动测试，以确定与乳酸阈值相对应的速度。该速度用于规定急性强烈运动（AIEB）的外部载荷，该速度是为了募集迅速疲劳的II型肌肉纤维，并诱导高乳酸血症和代谢性酸中毒。在跨界设计中，将马匹分配到三个实验组，并以7天的冲洗期分配。跑步机组（TG）通过低强度跑步机行走积极恢复。WBV组（WBVG）遵循VP上的逐步恢复协议，每个步骤持续2分钟，频率在特定顺序下降低：76、66、55、46和32 Hz。假手术组（SG）被指定为副总裁旋转的马匹。所有小组的恢复策略持续时间为10分钟。心率（HR），直肠温度（RT），乳酸血症，糖含量，酸碱状态和电解质，强离子差（SID）和肌肉单羧酸盐转运蛋白（MCT1和MCT4）。
数据缺乏时代的社会运动社会
抽象数据在当代行动主义中增加了货币，并已成为当今社会运动的行动曲目中不可或缺的一部分。，但是数据和数据基础架构不仅是支持运动斗争的工具：它们是动作运行的环境的构成部分，也是束缚物体本身的对象。这些发展挑战了社会运动和集体行动的学者。在数据缺陷的压力下，Chan Ging的运动如何？哪些“新的”机制，参与者和策略符合日益增长的公民参与的需求？社会运动学者船是否“适合”捕获和解释这一进化？这篇理论文章使社会运动研究与批判性数据研究进行了对话，目的是鼓励急需的交叉授粉。它提出了“数据式运动”的概念，以解决数据缺乏时代有争议政治的新结构条件，并探讨数据和数据基础设施对运动动力学的社会技术，全身影响。它反映了社会运动研究的概念工具箱中的五个关键社会运动动态以及相关元素如何通过数据缺乏和社会智能系统的发展而改变。这样做，本文列出了社会运动中未来的未来研究计划的基础。
Josephson运动波参数放大器的建模
Josephson行动波参数放大器 / Guarcello的建模，Claudio；瓜里诺（Guerino）Avallone；卡洛男爵； Borghesi，Matteo；头发，西尔维亚； Carapella，Giovanni；安娜·保罗（Anna Paola）装满； Carusotto，Iacopo； Cian，Alessandro； Daniele的Gioacchino； Enrico，Emanuele； Paolo的Falferi；法萨（Fasolo），卢卡（Luca）； Faverzani，Marco；费里（Ferri），埃琳娜（Elena）； Filatrella，Giovanni； Gatti，Claudio； Giachero，Andrea； Damiano Giubertoni； Veronica Granata；希腊，安吉洛；拉布兰卡（Danilo）；狮子座，安吉洛； Ligi，卡洛； Maccarrone，Giovanni； Federica Mantegazzini； Margesin，Benno； Maruccio，朱塞佩； Mauro，君士坦丁； Mezzena，Renato；莫特杜罗，安娜·格拉齐亚； nucciotti，安吉洛；卢卡·奥伯托（Oberto）； Origo，卢卡； Pagano，Sergio； Pierro，Vincenzo； Piersanti，卢卡； Rajteri，毛罗； Alessio Rettaroli；里萨托，西尔维亚；范特，安德里亚； Zannoni，马里奥。- 在：IEEE超导性上的IEEE交易。- ISSN 1051-8223。-33：1（2023），pp。1-7。[10.1109/tasc。 2022.3214751]
poserl-net：由机器人视觉指导的运动训练的人体姿势分析
在协作机器人技术和智能系统中，人类姿势识别的准确性显着影响人机相互作用的自然性和安全性，将其确立为自动化系统的核心技术（Hernández等，2021; Liu and Wang和Wang，2021）。随着深度学习和计算机视觉的快速发展，姿势识别应用已超越机器人控制和监测，包括增强现实，体育分析和智能监视（Fan等，2022； Desmarais等，2021）。此外，人类姿势分析涵盖了外部传感技术，例如基于视觉的系统和内部传感技术，例如基于可穿戴传感器的方法。这两个范式具有互补的优势，并可以实现广泛的应用。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA
一种机器学习方法以进行准确的健身运动...
摘要：对个性化医疗保健解决方案的需求不断增长，导致了有助于医疗决策的智能系统的发展。该项目致力于创建一个使用机器学习技术的药物推荐系统，以根据用户输入（例如症状或医疗状况）推荐合适的药物。该系统利用结构良好的医疗数据集来训练能够准确预测医学建议的机器学习模型。通过分析用户提供的症状，该系统可以识别潜在的诊断并建议相关药物，从而确保改善医疗保健的可及性和支持。该系统的前端旨在使用HTML，CSS和JQuery具有互动性和用户友好型，而后端则集成了一个强大的基于Python的框架（例如烧瓶或Django）来处理用户输入并与机器学习模型进行交互。此外，该系统还包括一种反馈机制，以持续改进，并警告用户有关潜在的医学相互作用以确保安全性。该项目有可能通过提供实时，数据驱动的医学建议来彻底改变患者护理，从而授权用户做出明智的医疗保健决策。未来的发展可能包括基于患者历史记录和自然语言处理的高级个性化，以更有效地了解用户输入。关键词：医学建议系统，机器学习，个性化医学，疾病分类，症状分析