对于大多数孩子来说,舞蹈体验通常始于童年时期。这是因为他们的身体会对刺激做出反应,尤其是当周围播放音乐时。他们自由地表达自己的情感,这反过来有助于发展他们的社交技能,以及身体发育。然而,学者们还没有给予舞蹈应有的关注,特别是在幼儿教育领域。这是因为尼日利亚课程开发者尚未理解舞蹈在提高儿童学习和认知发展方面的潜力。本文探讨了舞蹈在幼儿教育中的重要性和好处,并强调舞蹈作为尼日利亚学校课程一门学科的必要性。它从全景的角度介绍了舞蹈在儿童生活中的教育目的。因此,本研究的目的是引起课程开发者对舞蹈的关注,并确认舞蹈能够在尼日利亚儿童的认知发展中发挥作用。关键词:认知发展、舞蹈、教育、幼儿教育、课程。
2. 最初,诉讼由巴茨健康 NHS 信托发起,寻求高等法院的宣告。这些诉讼发展为向 Arbuthnot J 提出的申请,后者在 2022 年 5 月 13 日的判决中下令进行脑干测试,并指示进行进一步的 MRI 扫描。在她面前的听证会上,焦点在于法院是否可以并且会宣布 Archie 脑干死亡,从而允许信托(如果做出宣告)撤回治疗。2022 年 6 月 13 日,Arbuthnot J 做出了这个决定,并做出了所要求的宣告。2022 年 6 月 29 日,在上诉法院,卷宗主审官、我本人和金女法官允许对该决定提出上诉,并指示应将此事交回高等法院。该判决于 2022 年 7 月 6 日作出。该案随后被分配给 Hayden J,他是保护法院副院长兼家庭部门法官。 2022 年 7 月 11 日,该法官进行了一整天的听证会,并于 2022 年 7 月 15 日作出判决。最终,他得出结论,继续维持生命的治疗不符合阿奇的最佳利益,并宣布撤回该治疗是合法的。
种族:入学人口的种族人口百分比类似于整个校园的破裂百分比。大多数参加剧院课程的入学学生被认为是拉丁裔,并且在2020年春季和2021个学期期间,超过70%的学生占了80%的招生。在2018年至2021年之间参加剧院课程的第二大种族群体被认为是黑人或非裔美国人,始终占戏剧课程总学生的20%。剩下的大约10%的剧院入学人数中,所有其他种族都以1%-3%(美洲印第安人,亚洲人,亚洲人,夏威夷本地人或太平洋岛民,两个或更多种族,两次或更多种族,未知/不响应的人和白人)组成,这些数字使这些数字与所有计划中的人群紧密相似,使其与众不同。
引言癌症是一种不受控制的细胞的不受控制的疾病,受自然选择的进化[1]。癌症是一组复杂的疾病,其特征是体内异常细胞的生长和传播。在正常情况下,细胞生长,分裂和死亡。然而,当由于基因突变而破裂,导致形成异常细胞或肿瘤时,就会出现癌症。并非所有肿瘤都是癌变的;良性肿瘤不会扩散,而恶性肿瘤会侵入周围的组织,并可以转移或扩散到身体的遥远部分。癌症几乎会影响身体的任何部分,不是一种疾病,而是相关疾病的集合,每种疾病都有不同的生物学行为和治疗反应。癌症的起源通常与多种因素有关,包括遗传易感性,环境暴露(如辐射或致癌物),选择生活方式(例如吸烟或饮食),有时甚至是感染。尽管曾经被认为是无法治愈的,但医学上的进步显着改善了癌症的检测,治疗和结果。现代疗法包括手术,放射疗法,化学疗法,免疫疗法以及旨在专门攻击癌细胞的靶向疗法。早期检测和个性化治疗策略在改善癌症患者的存活率和生活质量方面起着至关重要的作用。
本文重点介绍了生成人工智能(AI)的潜力,尤其是大型语言模型(LLMS),但仍未开发的机器人舞蹈创作中。特别是,我们评估了LLM(GPT-3.5 Turbo)是否可以进行机器人舞蹈编排,并且我们投资是否可以提高人类创造者提供的反馈,以提高产出质量。为此,我们为机器人舞蹈创作设计了三种及时的工程技术。在提示中,我们通过审查和自然语言的反馈来逐步介绍人类知识,以探讨人类共同创造的动态。实验分析表明,通过人类协作,可以通过制作对评估受众产生重大艺术性影响的编舞,通过人类协作来改善LLM的Capabilities。这些发现为人类创造力与AI生成模型之间的相互作用提供了宝贵的见解,为增强创意领域中的协作框架铺平了道路。
背景:多领域干预对促进健康老龄化具有明显的好处,但维持长期收益的自我赋权策略仍然难以捉摸。目的:本研究评估了参与数字体感舞蹈游戏对大脑意象变化的影响,作为主要结果,以及其他身心健康指标作为与健康老龄化相关的次要结果。方法:2020 年 8 月 31 日至 2021 年 6 月 27 日期间,这项随机对照试验招募了 60 名年龄超过 55 岁且近期未参与数字舞蹈游戏的合格参与者。使用计算机生成的随机化序列将参与者按 1:1 分配到接受数字体感舞蹈游戏训练的干预组 (n=30) 或对照组 (n=30),不进行分层。匿名代码向研究人员隐瞒了干预分配情况,分配干预的个人不参与研究数据的分析。干预包括每周两次 30 分钟的舞蹈游戏,持续 6 个月,对照组接受健康老龄化教育。主要结果是大脑意象的变化。所有变量均在基线和 6 个月的随访中测量,并使用意向治疗分析的 t 检验来估计干预效果。结果:与对照组相比,干预参与者在左侧壳核灰质体积 (GMV)(估计 0.016,95% CI 0.008 至 0.024;P <.001)、左侧苍白球 GMV(估计 0.02,95% CI 0.006 至 0.034;P =.004)和左侧苍白球低频波动的分数振幅(估计 0.262,95% CI 0.084 至 0.439;P =.004)的大脑意象方面有显著差异。此外,干预组小脑 VI GMV 的想象也有所不同(估计值为 0.011,95% CI 0.003 至 0.02;P =.01)。干预组蒙特利尔认知评估总分(估计值为 1.2,95% CI 0.27 至 −2.13;P <.01)、生活质量(估计值为 7.08,95% CI 2.35 至 11.82;P =.004)和工作日坐着的时间(估计值为 −1.96,95% CI −3.33 至 −0.60;P =.005)也有所改善。此外,舞蹈表演与认知表现(P =.003)、健康状况(P =.14)、适应力(P =.007)和士气低落(P <.001)显着相关。
摘要:模仿人类行为是发展人工智力的有效方法之一。人类舞者站在镜子前,总是对自己的舞蹈动作进行自主美学评估,这是从镜子中观察到的。同时,在视觉美学认识人的大脑中,空间和形状是从动作中感知到的两个重要的视觉元素。受上述事实的启发,本文提出了一种基于多个视觉特征集成的机器人舞蹈动作的自动美学评估的新型机制。在机制中,将机器人舞蹈运动的视频首先转换为几种运动历史记录图像,然后将空间特征(波纹空间编码)和形状特征(Zernike Moment和基于曲率的傅立叶描述符)从优化的运动历史记录图像中提取。基于特征集成,使用三个不同的随机森林的均质集合分类器被部署以构建机器美学模型,旨在使机器具有人类的美学能力。通过模拟实验验证了所提出机制的可行性,实验结果表明,我们的整体分类器可以实现高度正确的美学评估比例为75%。我们机制的性能优于现有方法的性能。
HD中的运动障碍通常从远端开始,非自愿运动可能会影响面部肌肉。这些症状逐渐扩散到近端和轴向肌肉,并且随着时间的流逝变得更加严重。早期症状通常包括运动过度运动,而以后的阶段则以低输入性,胸肌和肌张力障碍为特征。患者可能患有质心,吞咽困难和吸入,导致肺炎。肌张力障碍,抽动和共济失调也可能发生。随着疾病的发展,个人可能难以进行日常活动,例如步行和站立,从而增加了跌倒的风险。HD的行为和精神病症状通常会出现,甚至在出现运动症状之前。这些症状通常表明额叶功能障碍(额叶变性),其注意力不佳,抑郁,冲动,烦躁,烦躁,情绪低落,冷漠和侵略等特征。认知能力下降是HD的重要症状,并且经常出现在运动障碍之前,最终导致痴呆症。与皮质痴呆不同,高清患者的记忆力损失源于效率低下的记忆搜索,而不是缺乏记忆。在皮质痴呆患者中常见的症状和失语症等症状在HD中幸免。次要症状可以包括共济失调,步态异常,眼动异常和少年变体的癫痫发作。
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