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FLASF 2024获奖者
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人工视力分析元素
本书希望成为理解和使用最先进的人造视觉技术所必需的几何，代数和统计基础的合成介绍。为了不夸大讨论，我尽可能地尝试了输入不同定理的演示，而是为了激发好奇心，他将讨论留给了读者。实际上，本书的最初目标永远不是创造一种严格而详尽的治疗方法，在该疗法中，您经常在计算和示范中迷失方面的风险，冒着疲倦的读者并将注意力转移到某些重要概念上的风险。以相同的方式，我没有一个目标，要谈论与图像和人造视觉阐述有关的任何主题，但我将自己限于与我直接在研究活动中直接有一个实验有关的唯一主题，我更谨慎地谨慎地，我可以更加谨慎地给出最小的贡献。这本书的起草实际上受到我的研究领域的强烈影响，这些领域主要涉及人造愿景对机器人的感知以及自动驾驶汽车的发展和控制。计算机视图是一个极其刺激的科学领域，也是非专业人士的。同样的事实是，在人工视觉的几何形状中，统计数据，优化是如此紧密相关的主题，使其成为该主题外部的完整且充满兴趣的研究范围。但是，主题之间的这种广泛的相关性并没有帮助本书章节中的划分，因此可以广泛使用章节与其他分会之间的参考。文本中插入的引文大大减少了，我仅指我认为基本的文本，并在可能的情况下提到了第一个提出理论背后思想的人：书目中提到的文章的阅读。我在可能的情况下介绍了与意大利语相对应的英语术语，而不是盎格鲁电影，而是建议在Internet上搜索任何关键字，以确定连接到所处理的主题。对于本卷的组织，我从我建议阅读的几本书中汲取了灵感，包括Hartley和Zissetman的“多视图几何” [HZ04]，“图案识别和机器学习” [BIS06]和“计算机视觉中的新兴主题” [MK04] [MK04]由Medes和Kang绘制。对于主题与图像的详细说明更加紧密相关，一本很棒的书，也可以在线获得，可以是Szeliski [Sze10]的“计算机视觉：算法和应用程序”。将使用和极简主义的数学语法：
神经运动作为新范式
引言我们将Motricity视为中枢神经系统产生肌肉收缩的能力。它也被定义为身体移动或产生运动的能力。在体育锻炼和运动科学领域中，Motricity是指对人类运动的研究，其特征和意义。作为一门学科研究人类运动及其动力学和运动学特征。在一个信息和通信技术明显破坏我们的习惯，并可能鼓励久坐的生活方式（以及低认知刺激）的世界中，重要的是要考虑新的范式，这些新范式可以证明其他移动和更有效的方式。运动，体育活动和执行功能之间的关系是近年来在不同领域发展最多的研究线之一。在进行的文献综述中，很明显，在运动场上，体育锻炼是防止老年痴呆症，阿尔茨海默氏病和抑郁症的最佳保护者之一。我们的身体以及我们的大脑都是为了移动而创造的。运动增加了神经营养蛋白的产生，神经营养蛋白是一种蛋白质，可帮助我们产生更多的神经元，帮助我们拥有健康柔软的大脑。这就是为什么每当我们想学习新知识时，我们的大脑都必须自我修改并创建新的结构，正如圣地亚哥·拉蒙（SantiagoRamónY Cajal）在20世纪初指出的那样。然而，出于不同的原因，这是认知功能，最重要的是，这项学习的成功。在学习新活动的过程中，镜像神经元的作用（Rizzolatti，1996）和模仿是一种基本支柱，因为基于观察到的模型创建并指导了新的突触途径。一方面，与注意通道有关的正确观察结果，另一方面，主动聆听是基本的，以便能够计划后验响应。精神运动发展与通过运动动作获得知识的获取有关，该动作允许探索环境和获得相关信息以形成思想。在神经精神病学领域，许多调查证明了运动障碍与精神障碍之间的关系。大脑和动物成为学习过程中必不可少的二项式。有意识和自愿运动和语言等是将我们区分为物种的特征。由于身体和运动，作为教育行动的轴心，我们的大脑发展了。人类的互动和对环境的刺激会引起个人的新神经联系。作为Pinzón等人。（2020）指出：“动物的细胞和分子水平上的大量行为研究显示出对环境刺激的响应的显着影响，这意味着通过在复杂和新颖的环境中居住的感觉，认知和运动刺激的水平增强”。最近的研究一致认为，在人类进化的敏感阶段，早期和丰富的刺激将促进运动和认知成熟。我们审查了引用神经运动活动及其与大脑发育关系的文章和作品，以及体育活动对神经营养蛋白和新神经元突触产生的影响。To do so, we consulted the following databases Analytical Abstracts, ASSIA, Biblioteca Virtual en Salud (BVS), Web of Science, CINAHL, Cochrane, CSIC, Cuadernos de Pedagogía, CUIDEN, Dialnet, ERIC, Erihplus, JSTOR, MEDES, Pascal-Francis, Proquest central, Psicodoc, Psycinfo, PubMed，Ulrich's。
对整个疾病模型进行系统评价，为医疗资源分配决策提供参考
卫生经济模型通常用于世界许多国家医疗资源分配决策[1-5]。模型提供了一种明确的方法来构建决策问题并综合所有相关证据来估计给定健康状况（通常为终生健康状况）下替代医疗干预措施的预期成本和后果。传统的卫生经济模型是“分段的”，因为它们通常解决护理路径中特定决策点的单个决策问题。分段模型代表了英国国家健康与临床优化研究所 (NICE) 和其他类似机构用于指导有关卫生技术可用性的决策的标准分析方法[6-8]，但它们受到一些局限性[9]。其中第一个局限性与未能捕捉不同干预措施之间的系统相互依赖性有关。任何新干预措施的成本效益不仅取决于新干预措施本身的成本和有效性，还取决于现行系统的配置，即现有干预措施的可用性、成本和有效性[9,10]。例如，针对某种癌症类型的新检测的成本效益可能取决于目前对确诊疾病患者的推荐治疗方案，以及对无症状个体的筛查计划的可用性。由于分段模型的范围有限，这种用于同一病症的干预措施之间的系统级相互依赖性很少能被充分捕捉。其次，分段模型通常采用简单的分段成本/质量调整生命年 (QALY) 阈值规则，该规则不明确考虑预算约束 [11,12]。然而，有充分的证据表明，反复应用基于阈值的决策规则可能会导致医疗保健支出不受控制地增长 [13-18]。第三，大多数模型的开发目的都是为了为更广泛医疗途径中的单个决策问题提供信息。这意味着，在整个疾病领域，报销和覆盖范围决策基于许多异步开发的离散经济模型，这些模型往往应用不同的模型结构、假设和证据。这可能导致两个解决同一决策问题的模型得出不一致的结论，有可能导致次优的采用决策[19-25]。系统级模型涵盖整个疾病领域的重要事件、健康结果和成本，是解决传统分段模型局限性的潜在方法。三个著名的系统级模型包括美国阿基米德糖尿病模型[26]、美国冠心病 (CHD) 政策模型[27]和英国 CHD 模型[28]。虽然这种建模方法可以追溯到 1977 年 [ 29 ]，但直到 2012 年 Tappenden 等人提出了全疾病模型 (WDM) 的方法框架 [ 9 ]，它才得到很好的定义。简而言之，WDM 是一个系统级的通用疾病模型，可以对整个疾病和治疗途径（包括预防、检测、诊断和治疗）中的选项进行一致的经济分析 [ 9 ]。由于这些模型的范围更广，它们侧重于整个疾病和治疗途径，而不是
对整个疾病模型的系统评价，用于告知医疗资源分配决策
健康经济模型通常用于为全球许多国家的医疗保健资源分配决策提供信息[1-5]。模型提供了构建决策问题并综合所有相关证据的明确手段，以估算给定健康状况（通常在一生中）内的替代卫生保健干预措施的预期成本和后果。常规健康经济模型是“分段”，因为它们典型地在护理途径的特定决策点上解决了一个决策问题。“零件”模型代表了国家卫生与护理研究所（NICE）和其他地方的类似机构提供有关健康技术可用性的决策的标准分析方法[6-8]，但它们受到了一些局限性[9]。其中的第一个涉及不同干预措施之间的系统相互依存关系。任何新干预措施的成本效益不仅取决于新干预本身的成本和有效性，还取决于预批次系统的配置，即现有干预措施的可用性，成本和有效性[9，10]。例如，针对给定癌症类型的新测试的成本效益可能取决于针对诊断疾病的患者的适当建议的治疗选择，以及无症状患者筛查计划的可用性。这种类型的系统级相互依赖性在用于同一条件的干预措施之间，由于其有限的范围，很少会被分段模型充分限制。第二，分段模型通常采用每个质量调整的生命年（QALY）阈值规则的简单分段成本，该规则不明确考虑预算限制[11，12]。但是，已经有充分的文献证明，基于阈值的决策规则的重复应用可能导致医疗保健支出的不受控制[13-18]。第三，大多数模型都是为了在更广泛的护理途径中告知单个决策问题。这意味着在整个疾病领域，报销和覆盖范围决策基于许多倾向于采用不同模型结构，假设和证据的Asyn-Gronen-Grone-Gronaper of Spections Intronaper开发的经济模型。这可能导致这样一种情况，即两个解决同一决策问题的模型会产生不一致的结论，并有可能导致最佳采用决策[19-25]。系统级模型包括重要事件，整个疾病领域的健康成果和成本，代表了解决常规分段模型局限性的潜在手段。系统级模型的三个众所周知的例子包括美国档案糖尿病模型[26]，美国冠心病（CHD）政策模型[27]和英国CHD模型[28]。尽管这种建模方法可以追溯到1977年[29]，但直到2012年Tappenden等到2012年。为全疾病模型（WDM）设置了方法学框架[9]。由于这些模型的更广泛范围，该模型的重点是整个疾病和治疗途径简而言之，WDM是一种系统级通用疾病模型，可以对整个疾病和治疗途径的期权进行一致的经济分析，包括预防，检测，诊断和治疗[9]。