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应用 – 车身 – 车身结构
直到 20 世纪 60 年代初，世界上几乎所有汽车都采用了车身框架概念。最初的框架由木材（通常是白蜡木）制成，但钢制梯形框架在 20 世纪 30 年代变得普遍。如今，框架设计仅用于轻型卡车和全尺寸 SUV。框架看起来像一个梯子，两个纵向轨道由几个横向和横向支撑连接。纵向构件是主要的受力构件。它们承受由加速和制动引起的负载和纵向力。横向和横向构件提供对横向力的抵抗力并增加扭转刚度。卡车上使用框架是因为其整体强度和承受重量的能力。框架设计的缺点是它通常很重，并且由于它是二维结构，因此需要提高扭转车身刚度。此外，框架往往会占用大量宝贵的空间并迫使重心上升。车身框架车辆的安全性也会受到影响，因为轨道在撞击下不会变形；也就是说，更多的撞击能量被传递到座舱和另一辆车上。大多数小型车型在 20 世纪 60 年代改用了单体式结构，但这一趋势早在 20 世纪 30 年代就已开始，比如欧宝奥林匹亚。如今，单体式设计是迄今为止占主导地位的车身概念。福特维多利亚皇冠（2011 年停产）是最后一款采用车架一体式概念的乘用车。单体式设计是一种利用外部蒙皮支撑部分或大部分负载的结构技术（与车架一体式概念相反，后者的车架仅用“装饰性”车身面板覆盖）。在这种情况下，整体式底盘是所有机械部件都连接的主要结构元件。但也有“半单体式”变体，例如大众平台概念，其中包括由压制板制成的轻质独立底盘。在这种情况下，底盘和车身外壳都用于提供必要的结构强度。
知识体
序言人工智能（AI）研究了难以解决传统算法方法难以解决的问题。这些问题通常让人想起被认为需要人类智能的问题，而由此产生的AI解决方案策略通常会概括为问题类别。AI技术现在在计算，支持电子邮件，社交媒体，摄影，金融市场和智能虚拟助手（例如Siri，Alexa）等日常应用中普遍存在。这些技术也用于对自主剂的设计和分析，这些自主剂感知其环境并与之合理地相互作用，例如自动驾驶汽车和其他机器人。传统上，AI包括符号和亚符号方法的混合。它提供的解决方案取决于一系列一系列一般和专业知识表示方案，解决问题机制和优化技术。这些方法涉及感知（例如语音识别，自然语言理解，计算机视觉），解决问题（例如搜索，计划，优化），产生（例如叙事，对话，对话，图像，图像，模型，模型），代理（例如，机器人技术，任务，任务 - 自动化，控制，控制）以及支持它们（E。e.G. g。机器学习可以在这些方面中的每个方面使用，甚至可以在所有这些方面端对端使用。在过去的十年中，“人工智能”一词在企业，新闻文章和日常对话中已变得司空见惯，这在很大程度上受到一系列高影响力的机器学习应用的驱动。人工智能的研究使学生准备确定何时适合给定问题的AI方法，确定适当的表示和推理机制，实施它们，并就表现及其更广泛的社会影响进行评估。通过大型数据集的广泛可用性，增加的计算能力和算法改进，使这些进步成为可能。尤其是，通过大型数据集优化自动学习的表示形式已经有了转变。由此产生的进步将诸如“神经网络”和“深度学习”等术语纳入了日常白话。企业现在将基于AI的解决方案宣传为其服务的增值，因此“人工智能”现在既是技术术语又是营销流行语。其他学科，例如生物学，艺术，建筑和金融，越来越多地利用AI技术来解决其学科中的问题。在我们历史上，更广泛的人口首次可以使用复杂的AI驱动工具，包括从及时的工具或诗歌中生成及时的诗歌，描述的艺术品以及描绘真实人的虚假照片或视频。AI技术现在已广泛用于股票交易，策划我们的新闻和社交媒体供稿，对求职者的自动评估，医疗状况的检测以及通过累犯预测影响监狱判决。因此，AI技术可以在开发和应用它时具有重大的社会影响和道德考虑。
理想体重和体脂百分比预测相对...
背景：低能量利用率（LEA）是运动相对能量缺乏症（RED-S）的根本原因，会对运动员的生理机能、健康和表现产生负面影响。RED-S 是由于饮食摄入不足以支持日常生活、生长和最佳表现所需的能量消耗所致。无论有无饮食失调，男性和女性运动员都会患上该病。然而，运动员的筛查和诊断可能很困难。目的：本研究旨在确定 RED-S 的强有力预测因素，并评估其在大学男女运动员中的患病率。方法：根据体脂百分比和实际体重与理想体重之间的差异，对来自混合运动的 270 名 NCAA 运动员测试点进行了 RED-S 评分评估。运动员完成了一份身体健康问卷和一份身体成分评估（BodPod®）。RED-S 累积风险评估图表是根据问卷创建的。结果：体重差异本身与 RED-S 评分无关，但当纳入 BF% 时，体重差异成为显著预测因素 (p < 0.01)。只有当体脂百分比升高时，低于理想体重的体重差异才可预测 RED-S。研究发现 30.1% 的运动员有中等 RED-S 风险。结论：当控制 BF% 时，发现体重差异是 RED-S 的独立预测因素。需要进一步研究以确定针对大学生运动员 RED-S 的其他筛查和预防策略。
身体保持得分
与创伤相关的疾病正在使影响直接或间接目睹逆境的人的精神病疾病使人衰弱。经历多种类型的创伤似乎在儿童时期很常见，甚至在青春期更常见。在青春期发生的戏剧性大脑/身体转化可能会为外部刺激提供高度响应的底物，并导致与创伤相关的脆弱性条件，例如内在化（焦虑，抑郁，沮丧，厌食，戒断）和外在化（侵略，犯罪，犯罪，犯罪，行为障碍）问题。分析神经元，内分泌，免疫和生物化学符号以及内在化和外在行为，包括人格特征在塑造这些行为中的作用，这一综述凸显了创伤经验对大脑/身体在几乎每个级别的范围内涉及大脑的级别的变化的显着影响，涉及与大脑结构的范围，以及源于分析，以及远离大脑结构的范围，并涉及机构的良好性，并在脑结构上脱颖而出。肠道发展个性。
身体磨损摄像头
描述监视技术及其运作方式的信息，包括制造商的产品描述。圣路易斯大都会警察局利用身体磨损的摄像头（BWCS）记录了与公众的互动，并在警察公民互动方面提供了更大的透明度。BWC是小型电池供电的设备（不超过手机），具有录制视频和音频的功能。他们附着在军官的制服上，以提供官员回应的事件的记录。相机的电池可以持续至少8小时，这是军官轮班的持续时间。一旦在摄像机上供电的启动，都处于“缓冲”模式，这意味着相机正在录制，但是它以预设的间隔重新编写了数据。一旦摄像机被官员激活积极记录，前面的三十秒钟长达两分钟（取决于预定的规格）将自动保存而无需音频。激活了相机以记录记录，BWC会记录所有音频和视频，直到官员停止记录模式并将相机放回缓冲模式为止。重复该过程，直到官员完成任务巡回演出为止。所有BWC视频都上传到基于云的存储系统。BWC除了收集证据外，BWC已成为改善和增强军官和平民互动安全性的重要工具。BWCS协助主管的事件审查，确保责任制，鼓励公众与警察之间的合法和尊重的互动，并协助推动可能波动的遭遇。BWC不能用于编辑录制的视频。SLMPD BWC不使用面部识别技术，并且无法进行面部识别分析。但是，可以从BWC视频图像创建静止图像，并可以用作面部识别分析的探针图像。SLMPD努力保持最高的荣誉和正直标准。SLMPD致力于通过在执法联系和/或执法行动期间尊重和保护所有个人的宪法权利和尊严，以与社区的所有成员建立信任。请参阅SLMPD特别命令1-04（禁止基于偏见的警务和种族概况），SLMPD特别命令1-08（与跨性别者的互动）和SLMPD指令2021-08-27（同意的判断权尊重和批评抗议和批评，并批评警察和视频警察）。
5级：身体健康
五年级：健康的身体 第 5 课：用大脑安全玩耍！ 目标： 1. 学生将识别并解释三种头部受伤的区别。 2. 学生将识别五种头部受伤症状。 3. 学生将练习正确的佩戴头盔的方式。 4. 学生将研究不同的自行车头盔以及如何挑选最好的头盔。 5. 学生将研究有关头盔的不同主题以更多地了解头盔。 材料： • 鸡蛋 • 电脑 – 互联网接入 • 用于不同运动/活动的头盔（自行车、垒球、滑板等） 要求学生将他们用于不同活动的头盔带到课堂上。或者询问当地的体育用品商店，商店的代表是否可以来课堂上做一个关于使用头盔的简短演示，并带来用于不同运动/活动的不同头盔的样品。 • 海报板 • 油漆或绘图记号笔 • 方格纸 活动摘要：在此活动中，学生将了解不同类型的头部受伤、如何正确使用头盔以及如何评估头盔的安全特性。教师背景信息：头部受伤是儿童受伤和死亡的最常见原因之一。头部受伤一词广泛涵盖了头部、头皮和大脑的多种创伤。儿童头部受伤的原因很多，从各种大大小小的事故（运动、车辆、跌倒等）到他人造成的伤害。男孩的头部受伤率是女孩的两倍。春季和夏季儿童在户外度过的时间更多，因此受伤情况更严重。此外，最危险的时间是傍晚和傍晚以及周末。（来源：波士顿儿童医院）可能发生不同类型的头部受伤。脑震荡 - 剧烈的摇晃或震动。脑部受到剧烈打击后会暂时或长时间失去意识或警觉。