摘要 骑马是一种有效的肌肉疾病治疗方法。本研究的主要目标是开发一种物理治疗模拟器(概念验证),而不是真正的马,尽管采用了脑电图 (EEG) 放大器和惯性运动捕捉系统 (IMCS)。在实验中,专业和非专业骑手在骑马模拟器期间的身体运动和大脑行为受到监控。基于 IMCS,考虑了用于识别两组骑手骨盆区域活动变化的计算分析。EEG 系统用于调查从未使用过马模拟器的经验丰富的骑马者的大脑信号。为此,进行了以下实验,代表身体和大脑行为。结果得出结论,缺乏经验的骑马者在骑模拟器时往往会犯动作错误,这可能会导致外部臀部和背部区域不对称移位。脑电图研究表明,负责智力和注意力的额叶被激活。此外,负责运动和视觉的大脑颞叶和顶叶区域也显著激活。
摘要 本文综合了教师的观点、学习者产出和学习者印象的分析、材料开发的想法以及总结性研究者的观察结果,这些观察源于在美国两个大学和成人留学环境中实施为期一学期(约 8 周的教学)的基于语料库和数据驱动的英语作为第二语言 (ESL) 教学。案例研究 1 调查了学习者和教师对语料库教学在培养专门为中国访问学者群体设计的学术写作技能方面的有效性的态度。案例研究 2 采用混合方法、探索性调查,研究使用支架式学生工作表指导不同熟练程度的学习者在一所位于美国的非营利性私人机构为期一学期的留学项目中使用语料库和语料库工具的情况。该工作表旨在定期将基于语料库的课程和数据纳入课堂教学或家庭作业活动。结果表明,教师们对将语料库工具纳入自己的语言课堂教学中可能带来的巨大而有希望的好处充满热情。通过具体明确的学习目标和使用指导,语料库工具可以成为课程期间和课程结束后适合学生的宝贵资源。
开发用用例,利用高级技术在灾难管理,环境,城市规划,流动性等各种领域等。通过创建和水平部署最佳实践,促进在公共和私营部门各个领域中用例的社会实施。
土地覆盖和土地利用的监测和评估在自然资源管理中至关重要。遥感数据和图像处理技术已广泛应用于城市和农村地区的土地描述和变化检测。关于土地利用或土地覆盖的详细信息是各个领域的宝贵信息来源,例如城市规划[30,43]、变化检测[17]、植被监测[2],甚至军事侦察。土地覆盖变化是环境变化[38,37]、森林覆盖动态[32]和退化[21]的指标,也是生物多样性监测的方法之一[31]。此类数据可用于研究景观中发生的过程,例如各种土地覆盖之间的流动 [ 16 ],从而可以研究城市化、森林砍伐、农业强度和其他人为变化的速度。
大型语言模型(LLMS)是非常大的深度学习模型,可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示,来自变形金刚(SBERT)的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder(TSDAE),生成查询网络(GENQ)和生成假伪标记(GPL)的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具,以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此,使用高级培训方法(例如TSDAE,GENQ和GPL的改编),通过利用自然语言处理(NLP)(NLP)(NLP)(NLP)和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据,对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明,搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档,并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
为了评估和制定有效的捐赠和技术援助战略,公平基金正在进行为期 6 个月的评估,重点是了解当前支持俄亥俄州黑人、拉丁裔、亚太裔、移民和多种族工薪阶层社区领导的工作的机会和挑战。这项评估将为我们的工作提供参考,包括与其他慈善合作伙伴的协调和支持,以加强必要的慈善和实地基础设施,以支持对俄亥俄州建设权力和促进气候公平至关重要的组织。
图像包含大量冗余信息,使其具有挑战性地在大规模上从它们中有效地了解它们。最近的工作通过在视觉语言构想学习期间掩盖图像贴片来解决这个问题[15,33,36,70]。一种简单的方法是随机放下大部分斑块,通过降低每个训练迭代中的计算成本和记忆使用量,从而更有效地培训训练[36]。替代策略是掩盖语义相关的贴片[15,33,70],例如属于同一对象的贴片。这迫使学习的模型预测从上下文中描述缺少场景结构的单词,从而改善了学识渊博的表示。但是,这种方法需要一种单独的机制来将语义重新贴定的补丁分组在一起,这为学习过程增加了相当大的复杂性,并且计算上很昂贵。我们提出了一种简单的掩盖策略,用于避免这些缺点的多模式对比学习。在训练期间,我们掩盖了斑块的随机簇(图1)。对于此聚类,我们将Patches的原始RGB值用作特征表示。我们的方法利用了一个事实,即视觉相似性的简单度量通常可以限制相干的视觉结构,例如对象部分[18,53],
边境和签证工具 (2021-2027) (a) [2,648,812] 10,000 1,000,000 2221 欧盟 - 内部安全基金 (2021-2027) (a) --- 10,000 1,000,000 2222 欧盟 - 庇护、移民和融合基金 (2021-2027) (a) [4,306,563] 10,000 2,500,000 2223 欧盟 - 结构基金 (2021-2027) (a) [8,764,760] 7,830,000 17,841,000 2224 欧盟 - 领土合作计划 (2021-2027) --- 270,000 454,000 2225 欧盟 - 直接管理基金 (2021-2027) --- 20,000 20,000 2226 欧盟 - 凝聚基金 (2021-2027) (a) [2,477,509] 9,010,000 6,500,000 2227 公正转型基金 (2021-2027) (a) [232,657] 4,250,000 1,500,000 2230 REPOWER-EU --- --- 10,000 [欧盟 - 欧洲最贫困者援助基金 (FEAD) (2014-2020) (a) [0] 135,000 --- [英国脱欧调整储备金 24,280,931 --- --- [欧盟 - 直接管理资金(2014-2020) 0 --- ---
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