XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHYSICAL
496 Gosheva L. I.物理...
有锻炼强度和规律性的差异。运动可能是急性和慢性的。急性运动是突然的短期活动。它对认知产生积极影响，但效果略有下降，并且随着时间的推移而下降。慢性运动被认为是最好的运动，因为它会导致体内和大脑中的许多长期自适应变化。这些长期的变化是：改善大脑的血液循环，某些促炎物质的量减少，神经营养信号的增加并减少应激激素。这些生理变化是行为水平的变化的基础。运动强度也会影响大脑。太疲惫的练习会对大脑和认知产生负面影响。这一事实主要是通过对神经组织的葡萄糖供应不足，不保持血液流动和体温升高。
物理评论A 109，043318（2024）阶段检索...
Bose-Einstein凝结（BEC）是骨颗粒在单个特征状态中形成宏观种群的量子状态。预测该状态的理论[1]在实验室[2，3]中等待了70年，这是一个里程碑的成就，在超级原子和量子模拟的领域中启动了将近三十年的富有成果的研究[4]。尽管取得了进展，但BEC的常用测量技术在它们提供的信息中是不完整的。成像是BEC测量技术的核心。通过通过原子云闪耀光并记录其铸造的阴影，可以在给定状态下提取原子的密度。通常可用两种成像模式：原位，在陷阱内部或旋转时间（TOF）时对云进行成像。通过打开陷阱并记录云膨胀后的原子密度来执行后者[5]；它是测量光学“远场”强度的类似物。如果粒子在扩展过程中不相互作用，并且云的初始尺寸相对于最终扩展的大小而忽略了，则TOF图像提供了云的动量分布，这是波函数的空间傅立叶变换的幅度。如果存在相互作用，但最终密度足够低，以至于它们变得可以忽略不计，则测得的动量分布的动能会反映初始动力学加相互作用能。然而，BEC是量子对象，因此它们是物质波[6]，其特征是幅度和相位。这些成像方式仅捕获状态的一部分，因为它们在单个时间点和单个平面上，原位或TOF中单独测量密度。因此，要表征一个BEC，随着它们的发展，必须在空间中获得其幅度和相位的完整地图。因此，依靠这两种方式，Inno-
物理科学 (PHSC) - 课程
PHSC 322 - 电路和仪器 II 学分 3 本课程介绍微控制器和嵌入式系统的基本概念。概念包括信息表示、嵌入式 C 语言构造和基本电路分析。具体嵌入式主题将包括数字 I/O、串行 I/O 协议、模拟数字转换、传感器和执行器接口以及中断机制。将采用讲座/实验室课程形式，提供实践经验和主动学习技巧。讲座/实验室时间：每周两小时讲座；三小时实验室。成绩模式：A。先决条件：CSCI 105、PHSC 233、PHSC 237；推荐 PHSC 321 或 ENGR 321。限制：必须是本科水平。课程费用：130 美元。
使用计算机中的物理安全性harzards
肌肉骨骼由两个肌肉和骨骼的单词形成。肌肉是收缩移动骨骼并保持姿势的软组织，而骨骼是为人体提供框架和支撑的骨骼。因此，肌肉骨骼术语是指共同支持和移动身体的肌肉，骨骼和结缔组织的系统。当这些肌肉和骨骼无法正常运行时，我们可以说存在一种疾病。
体育活动参与，自我...
doi no：10.36713/epra19561摘要本研究探索了使用混合方法融合设计的XI地区高中生的体育活动，自决和心理健康的影响。结果表明体育活动，高自决和强大的心理健康，这些因素之间存在显着的互连。定性发现突出了主题，例如享受学校任务，形成关系，情感动荡和学校挑战，数据整合揭示了心理健康和体验中融合和分歧的模式。关键词：教育，体育活动参与，自决，心理健康，高中生，融合设计，菲律宾介绍本研究解决了迫切需要探索XI地区公立高级高中生的体育锻炼，自决和心理健康的综合影响，并填补了文学文献中的空白。心理健康问题，包括焦虑和抑郁症，在全球和菲律宾正在上升，尤其是在面临学术压力和社会挑战的青少年中。尽管有证据表明体育活动与改善心理健康联系起来，但许多青少年仍然不活跃。通过检查这些变量，该研究旨在帮助教育者，父母和决策者确定心理健康因素，并制定有针对性的干预措施，以支持学生的福祉和学术成就。审查相关文献的体育活动可显着改善身体，精神和社会福祉，但全球不活动率仍然很高，尤其是在青少年中。障碍，例如时间限制，低动力和有限的访问障碍，限制了一致的参与，需要定制的计划来解决基于年龄，性别和个人因素的参与差异（WHO，2020； Janssen＆Leblanc，2010; Arabboev等，2010; Arabboev等，2023; Mozrzymas et; Mozrzymas等，2024）。此外，自决在培养动机和情感韧性中起着至关重要的作用，这对于心理健康和整体生活满意度至关重要（Deci＆Ryan，2000； Santos等，2023）。方法论，该研究采用收敛的混合方法设计，整合定量和定性数据，以全面了解XI地区的高中生的体育活动，自决和心理健康。根据Tashakkori和Teddlie（2006）的说法，该设计允许同时收集和集成不同的数据类型，从而提供了研究结果的整体观点。Creswell and Creswell（2017）强调，这种方法通过在合成结果以识别收敛或差异之前独立分析每个数据集来探索变量之间的关系。利用描述性相关定量和现象学定性方法，确保了对研究问题的全面分析，将统计数据与生活经验进行了比较（Creswell，2012; Vagle，2014）。定量数据是通过标准化问卷收集的，包括青少年的体育活动问卷（PAQ-A），而定性数据是通过深入的访谈和焦点小组讨论收集的。这些方法通过试点测试和专家审查验证，以确保可靠性和道德标准。心理健康连续体短形式（MHC-SF）用于评估心理健康维度 - 情感，心理和社会福祉。定性和定量数据的整合允许与定性见解进行细微的理解，交叉验证的定量发现，以丰富对体育活动参与，自决和心理健康的探索（Creswell，Creswell，2013年； Moser＆Korstjens，2018年）。
体育锻炼对神经系统的影响 作者：PETRONELA PARASCHIV “Gheorghe Asachi” 雅西理工大学，体育与运动科学系
THE INFLUENCES OF PHYSICAL EXERCISES ON THE NERVOUS SYSTEM BY PETRONELA PARASCHIV “Gheorghe Asachi” Technical University of Iaşi, Department for Teacher Training - Physical Education Sport Department Received: November 19, 2024 Accepted for publication: December 12, 2024 Abstract. Exercise is fundamental to a healthy life, positively influencing not only the body but also the mind. In addition to the obvious benefits for physical health, sporting activities have a significant impact on the brain, contributing to the development and maintenance of neuronal functions. The relationship between physical exercise and the nervous system is bidirectional: on the one hand, movement stimulates neurogenesis and brain plasticity, and on the other hand, neural adaptations optimize physical performance. In an increasingly sedentary world, knowledge of these benefits is becoming essential to prevent both physical and mental health problems. Keywords: engineering, students, neuronal system, health. 1. Introduction Physical exercises are fundamental to a healthy life, positively influencing not only the body but also the mind. Beyond the obvious benefits to Corresponding author; e-mail : petronela.paraschiv@academic.tuiasi.ro © 2024 Petronela Paraschiv This is an open access article licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial- NoDerivatives 4.0 International License (CC BY-NC-ND 4.0).
Huwo：建立物理互动世界...
强化学习已被证明对人形机器人的运动有效，但是在复杂环境中实现稳定的运动仍然具有挑战性。humanoid机器人必须在导航并不断适应与环境的相互作用时保持平衡。对这些机器人环境动力学的深入了解对于实现稳定的运动至关重要。由于有特权信息，即机器人无法直接访问，以扩展可用的空间，因此先前基于强化的学习方法是从部分观察结果中重建环境信息，或者从部分观察中重建机器人染色信息，但它们从完全捕获的机器人环境相互作用的动力学中却缺乏。在这项工作中，我们提出了一个基于HU Manoid Robots（HUWO）的物理互动模型的端到端增强学习控制框架。我们的主要创新是引入物理互动世界模型，以了解机器人与环境之间的动态影响。另外，为了解决这些相互作用的时间和动态性质，我们采用了变压器-XL的隐藏层进行隐式建模。所提出的框架可以在复杂的环境（例如斜坡，楼梯和不连续的表面）中展示强大而灵活的运动能力。，我们使用Zerith 1机器人（在模拟和现实世界部署中）验证了该方法的鲁棒性，并将我们的Huwo与基线与基线进行了定量比较，并具有更好的穿越性和命令跟踪。