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布雷斯西亚国际验证的欧洲微创胰腺手术指南（EGUMIPS）
Mohammad Abu Hilal，医学博士，博士学位， * tess M.E.van Ramshorst，医学博士， *†‡Ugo Boggi，医学博士，博士，§Safiokmak，MD，MD，PhD，博士，博士Saati，MD，PhD，‡Adnan Alseidi，医学博士，博士，§§JuanS. Azagra，MD，PhD，Phd，∥∥BergthorBjörnsson，MD，MD，PhD，Phd，¶¶ Espin Alvarez，医学博士，博士，†††Alessandro Esposito，医学博士，博士，‡‡♦Giovanni Ferrari，MD，PhD，PhD，§§§§§§§§§§§§Huscher，医学博士，博士，**** Benedetto Ielpo，MD，PhD，PhD，††††††敦，Arpad Ivanecz，MD，PhD，PhD，‡‡‡‡‡‡！Luyer, MD, PhD, ¶¶¶¶ Krishna Menon, MD, PhD, #### Masafumi Nakamura, MD, PhD, ***** Tullio Piardi, MD, PhD, ††††† Olivier Saint-Marc, MD, PhD, ‡‡‡‡‡ Steve White, MD, FRCS, §§§§§ Yoo-Seok Yoon，医学博士，博士，∥∥∥∥∥Alessandro Zerbi，医学博士，博士，¶¶¶¶¶谢Claudio Bassi，医学博士，博士conlon，医学博士，博士，‡‡‡‡‡安德鲁·库克（MBBS）博士学位，†††††敦Michelle L. de Oliveira，医学博士，博士，博士学位，‡‡‡‡‡‡‡‡Antonio D. Pinna，Md，Phd，Phd，§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§§医学博士Smadi，博士，******** Ali Ali Badran，医学博士，*Magomet Baychorov，医学博士，** Elisa Bannone，医学博士，*Eduard A. Van Bodegraven，MD，Anouk M.L.H.Emen，医学博士，†‡Alessandro Giani，医学博士，§CartherNine de Graf，MD，Jony Van Hilst，MD，PhD，PhD，Leia R. Jones，Leia R. Jones，MSC，MSC，†‡Giovanni B. Levi Sandri，Md，Md，Md，Md pul.pul.pul.alsand * Pulvir，Mardra，Mardra，Mardra，Mardra，Mardra，Mardra，Mardra，Mardra，Mardra，Mardra，Mardra，Mardra，Mars * Ramera，医学博士， * Niki Rashidian，MD，PhD，##### Mushegh A. Sahakyan，MD，PhD，PhD，‡‡‡‡‡‡‡§§§§§§§§§§§§§§§carry.basa.bas a.bas uijterwijk，a uijterwijk，md，Md， *†‡Pietro Zampedri，MSC，MSC，MSC， * Mairice J.W. J.W. div>Zwart，医学博士，†‡Sergio alifiri，医学博士，博士博士学位，†††††††Felice Giuliante，医学博士，博士，博士，¶¶¶¶¶ilioJovine，MD，PhD，PhD，PhD，†††††敦memeo，Riccardo Memeo，MD，MD，MD，PhD，PhD，PhD，Phd，bectout，m.博士学位，∥∥∥∥∥∥∥∥∥Roberto Salvia，医学博士，博士，‡‡‡Ajith K. Siriwardena，MD，¶¶¶¶¶ilikS Sarc G. Marc G. Besselink，医学博士，医学博士，博士
Microsoft Word - 版本 1 - 人口普查中使用电子数据收集技术的指南 2.docx
致谢《人口和住房普查中使用电子数据收集技术的指南》由联合国经济和社会事务部（DESA）统计司（UNSD）编写，由联合国统计司司长 Stefan Schweinfest 先生管理。该出版物是多方共同努力的成果。该指南的编写由人口和社会统计处处长（前任）Keiko Osaki-Tomita 发起。人口统计科科长 Srdjan Mrkic 提供了总体实质性指导。联合国统计司对为指导起草指南而成立的工作队成员所做的贡献表示感谢。工作队由以下国家统计局和国际及地区组织组成：约旦统计局；巴西地理和统计研究所（IBGE）；加拿大统计局；爱沙尼亚统计局；波兰统计局；南非统计局；美国人口普查局；环境系统研究所（ESRI）；联合国非洲经济委员会（ECA）；联合国欧洲经济委员会（ECE）；联合国拉丁美洲和加勒比经济委员会（ECLAC）；联合国亚洲及太平洋经济社会委员会（ESCAP）；联合国西亚经济社会委员会（ESCWA）；联合国人口基金（UNFPA）
对来自...的样本进行高覆盖率纳米孔测序
对千人基因组计划样本进行高覆盖率纳米孔测序，以建立人类遗传变异的综合目录 作者 Jonas A. Gustafson 1,2,*, Sophia B. Gibson 1,3,*, Nikhita Damaraju 1,4,*, Miranda PG Zalusky 1 , Kendra Hoekzema 3 , David Twesigomwe 5 , Lei Yang 6 , Anthony A. Snead 7 , Phillip A. Richmond 8 , Wouter De Coster 9,10 , Nathan D. Olson 11 , Andrea Guarracino 12,13 , Qiuhui Li 14 , Angela L. Miller 1 , Joy Goffena 1 , Zachary B. Anderson 1 , Sophie HR Storz 1 , Sydney A. Ward 1 , Maisha Sinha 1 , Claudia Gonzaga-Jauregui 15 、Wayne E. Clarke 16,17 、Anna O. Basile 16 、André Corvelo 16 、Catherine Reeves 16 、Adrienne Helland 16 、Rajeeva Lochan Musunuri 16 、Mahler Revsine 14 、Karynne E. Patterson 3 、Cate R. Paschal 18,19 、Christina Zakarian 3 、Sara Goodwin 20 、Tanner D. Jensen 21 、Esther Robb 22 、1000 基因组 ONT 测序联盟、华盛顿大学罕见疾病研究中心 (UW-CRDR)、阐明罕见疾病遗传学的基因组学研究 (GREGoR) 联盟、W. Richard McCombie 20 、Fritz J. Sedlazeck 23,24,25 , Justin M. Zook 11 , Stephen B. Montgomery 21 , Erik Garrison 12 , Mikhail Kolmogorov 26 , Michael C. Schatz 14 , Richard N. McLaughlin Jr. 2,6 , Harriet Dashnow 27,28 , Michael C. Zody 16 , Matt Loose 29 , Miten Jain 30 , Evan E. Eichler 3,31,32 , Danny E. Miller 1,19,31,** 附属机构 1. 美国华盛顿州西雅图华盛顿大学儿科系遗传医学分部 2. 美国华盛顿大学西雅图分子与细胞生物学项目 3. 美国华盛顿大学基因组科学系 4. 美国华盛顿大学西雅图公共卫生遗传学研究所 5. 悉尼南非约翰内斯堡威特沃特斯兰德大学健康科学学院布伦纳分子生物科学研究所 6. 美国华盛顿州西雅图太平洋西北研究所 7. 美国纽约州纽约纽约大学生物系 8. 美国路易斯安那州巴吞鲁日阿拉米亚健康中心 9. 比利时安特卫普 VIB 分子神经病学中心应用和转化神经基因组学组 10. 比利时安特卫普大学生物医学科学系 11. 美国马里兰州盖瑟斯堡国家标准与技术研究所材料测量实验室 12. 美国田纳西州孟菲斯田纳西大学健康科学中心遗传学、基因组学和信息学系 13. 意大利米兰人类科技城 14. 美国马里兰州巴尔的摩约翰霍普金斯大学计算机科学系 15. 国际人类基因组研究实验室人类基因组研究，墨西哥国立自治大学 16. 纽约基因组中心，美国纽约州纽约市 17. Outlier Informatics Inc.，萨斯卡通，萨斯卡通，加拿大 18. 西雅图儿童医院实验室部，西雅图，华盛顿州，美国 19. 检验医学和病理学部，美国华盛顿大学，美国华盛顿州西雅图 20. 冷泉港实验室，美国纽约州冷泉港 21. 斯坦福大学遗传学系，美国加利福尼亚州斯坦福 22. 斯坦福大学计算机科学系，美国加利福尼亚州斯坦福 23. 贝勒医学院人类基因组测序中心，美国德克萨斯州休斯顿
数学优化与机器学习
数学优化和机器学习可以为未来的指导提供复杂的决策和预测行动。爱德华·罗斯伯格（Edward Rothberg）的《福布斯》（Forbes）的文章重点介绍了这些技术之间的四个关键差异：分析类型，应用程序，适应性和成熟度。数学优化通过考虑多个级别的决策来确保系统性运营绩效，优化盈利能力，同时消耗更少的情况，从而改善了问题的解决。当机器学习在复杂的业务问题上达到限制时，数学优化将取代获得最佳结果。这些高级分析工具包括描述性（对过去或时事的见解），预测性（预测未来事件）和规定性（决定达到业务目标的决定）。在基于历史数据的基于历史数据方面擅长预测机器，但使用最新数据，数学模型和基于算法的求解器，数学优化为挑战业务问题生成了解决方案。机器学习的输出可以指导决策，但无法处理复杂的，相互联系的决策集，例如数学优化可以。机器学习用于各种应用程序，包括图像识别，产品建议和自动驾驶汽车，而数学优化解决了整个企业频谱的大规模业务问题。数学优化和机器学习对我们世界的各个行业和各个方面产生了深远的影响，两种技术在多个领域都被广泛采用。在本节中，共有18篇已发表的论文可用于详细信息。随着企业在以不断变化和中断为特征的环境中运作，数学优化应用程序可以轻松地适应变化的条件，从而提供必要的可见性和敏捷性，以有效地响应中断。相比之下，机器学习应用程序通常在“模型漂移”方面困难，从而导致随着时间的推移降低预测能力。尽管数学优化模型的鲁棒性需要在建筑物上进行更多的前期投资，但它在整个行业中广泛应用了良好的记录。另一方面，机器学习已经达到了普遍存在的状态，但是由于无法满足其能力，因此其膨胀期望的高峰可能会导致幻灭。但是，这两种技术都对世界都有持久和不断扩大的影响，企业找到了创新的方法来利用这些AI工具来应对其最重要的业务挑战。这本数学特刊探讨了优化，机器学习和数学建模的收敛性。从图像识别到自动驾驶汽车的一系列应用程序受益于这些相互联系的字段。鼓励研究人员提交专注于解决复杂问题的新分析或数值方法的论文。潜在的主题包括机器学习基础，新算法和体系结构，数据分析以及在各种科学中的应用。手稿可以在www.mdpi.com上在线提交，并且接受的论文将连续出版在日记中，并具有单盲的同行评审过程。客座编辑Andrey Gorshenin教授，Mikhail Posypkin博士教授以及Vladimir Titarev博士教授邀请研究文章，评论文章或简短的沟通，以展示有关数学建模，优化，优化和机器学习的无与伦比的方法。提交的论文应符合适当的格式，并利用明确的英语写作来进行国际理解。作者可以选择MDPI的专业编辑服务，以在发布之前或在修订过程中完善其工作。本期刊所包含的研究领域包括数学建模，优化技术，控制理论，高性能计算，随机过程，数值分析，计算流体动力学，机器学习和数据分析。为了促进轻松的浏览，根据相关主题组织了论文，使学者可以更轻松地在广泛的范围期刊上行驶。此分类还提高了特殊问题中文章的可见性，这些问题旨在突出特定的研究主题。通过提高可发现性和引文率，这些问题对科学研究的影响产生了重大贡献。创建特殊问题不仅有助于作者之间的联系，而且鼓励科学界的合作努力。此外，这些问题通常通过社交媒体平台获得外部晋升，从而扩大了其覆盖范围和可见度。此外，可以将10篇文章的特殊问题汇编成专用的电子书，以确保快速传播研究结果。有关MDPI关于特殊问题的政策的更多信息，请参阅提供的链接。
原创文章 通过个性化的训练计划提高学生滑雪者的运动和功能素质 ELENA ROMANOVA 1 , VIKTOR KRA
原创文章通过针对学生滑雪者的个性化训练计划提高运动和功能素质 ELENA ROMANOVA 1 , VIKTOR KRAYNIK 2 , ANTON VOROZHEIKIN 3, , ALEKSANDR LIMARENKO 4 , ELENA FALEEVA 5 , MAXIM GURYANOV 6 , ARTYOM NEPANOV 7 , ANDREY LEPIKHOV 8 , ELENA STOLONOGOVA 9 , MIKHAIL ZAREMBOVSKIY 10 , PAVEL TYUPA 11 , REGINA KOVYLINA 12 1 阿尔泰国立大学，巴尔瑙尔，俄罗斯 2 阿尔泰国立师范大学，巴尔瑙尔，俄罗斯 3,7,8,9 彼得大帝圣彼得堡理工大学，圣彼得堡，俄罗斯4 西伯利亚联邦大学俄罗斯克拉斯诺亚尔斯克 5 雷舍特涅夫西伯利亚国立科技大学，俄罗斯克拉斯诺亚尔斯克 6 伏尔加研究医科大学，俄罗斯下诺夫哥罗德 10 下诺夫哥罗德语言学大学，俄罗斯下诺夫哥罗德 11 伊曼纽尔康德波罗的海联邦大学，俄罗斯加里宁格勒 12 塞梅伊医科大学，NCJSC，哈萨克斯坦塞梅伊 在线发表日期：2024 年 10 月 31 日 接受出版日期：2024 年 10 月 15 日 DOI：10.7752/jpes.2024.10260 摘要：加强学生青少年体育教育的手段和方法对于保持和改善他们的身体健康至关重要。目的：本研究旨在对参加健身房学术体育训练的学生和在冬季过渡到滑雪训练的滑雪学生群体的运动技能发展以及心血管和肌肉系统的状况进行比较分析。材料和方法：这项研究涉及西伯利亚联邦区大学的 96 名 17-19 岁的男学生。他们被随机分成两组：对照组 (CG) 和实验组 (EG)。CG 学生的体育课旨在利用健身房学术体育训练的手段和方法发展人的主要运动技能。在 EG，滑雪训练在一年中的多雪期进行，共计 56 小时。对身体的主要运动技能和功能指标进行了测试。结果发现，将滑雪纳入体能训练计划有助于提高耐力，比对照组高出 25% 以上。与在健身房上体育课的年轻人相比，EG 组学生的运动协调性和敏捷性指标以及肌肉力量值更高。实验结束时，EG 组学生的静息心率、30 秒内 20 次深蹲测试负荷后的恢复时间、罗宾逊指数和最佳血压明显较低。与 CG 组学生相比，这组年轻人在运动测试和双手肌肉力量测力测试中记录的力量指标值更高。仅在健身房上体育课的年轻人速度素质更好，灵活性和速度力量能力与实验组相比有所提高。结论。研究项目的结果表明，根据每个学生的目标和需求制定个性化教育计划的重要性，以及使用各种类型的体育活动来和谐发展身体和功能素质的可能性。与体育馆里的体育课相比，滑雪训练对学生的身体、心理、躯体健康和健康的生活方式的形成更为有效。关键词：运动素质、功能素质、体育训练、滑雪训练简介跑步和滑雪在有雪景的地区很受欢迎，这些类型的体育活动可以作为休闲或竞技运动（Kropta 等人，2020 年）。滑雪被广泛用作休闲和增强体质的手段，供民众独立主动娱乐和年轻学生体育锻炼。在现代世界，学生生活充满了许多不同的活动领域。这包括学业负担、社交和社区活动、体育和创造性兴趣（Eksterowicz 和 Napierała，2020 年）。在学习期间，年轻人经常会经历身体活动不足、与知识控制相关的心理情绪压力，从而降低身体的储备能力（Grajek 和 Sobczyk，2021 年；Bocharin 等人，2021 年）。在如此忙碌的节奏中，对保持和改善身心健康的关注往往被抛在脑后（Kolokoltsev 等人，2020 年）。这会导致学生健康状况恶化（Baker 等人，2022 年；Bocharin 等人，2023 年），并记录到他们的运动技能发展延迟（Faílde-Garrido 等人，2022 年）。然而，越来越明显的是，照顾你的运动和创造性兴趣（Eksterowicz 和 Napierała，2020 年）。在学习期间，年轻人经常会缺乏身体活动，与知识控制相关的心理情绪压力会降低身体的储备能力（Grajek 和 Sobczyk，2021 年；Bocharin 等人，2021 年）。在如此忙碌的节奏中，对保持和改善身心健康的关注往往被忽略（Kolokoltsev 等人，2020 年）。这会导致学生健康状况恶化（Baker 等人，2022 年；Bocharin 等人，2023 年），并记录到他们的运动技能发展延迟（Faílde-Garrido 等人，2022 年）。然而，越来越明显的是，照顾你的运动和创造性兴趣（Eksterowicz 和 Napierała，2020 年）。在学习期间，年轻人经常会缺乏身体活动，与知识控制相关的心理情绪压力会降低身体的储备能力（Grajek 和 Sobczyk，2021 年；Bocharin 等人，2021 年）。在如此忙碌的节奏中，对保持和改善身心健康的关注往往被忽略（Kolokoltsev 等人，2020 年）。这会导致学生健康状况恶化（Baker 等人，2022 年；Bocharin 等人，2023 年），并记录到他们的运动技能发展延迟（Faílde-Garrido 等人，2022 年）。然而，越来越明显的是，照顾你的
Chameleo：利用人工智能检测变色龙行走方式
[4] Linda Evans、Fred Hardtke、Emily Corbin 和 Wouter Claes。2020 年。伪装的变色龙：在埃及 el-Hosh 遗址的新发现。《考古学和人类学》12，8 (2020)，1–9。[5] 欧洲宠物食品工业联合会 (FEDIAF)。2020 年。事实与数据 2020。https://www.fediaf.org/images/FEDIAF_Facts_and_Figures_2020.pdf [6] Martin S Fischer、Cornelia Krause 和 Karin E Lilje。2010 年。变色龙运动能力的进化，或如何成为树栖爬行动物。《动物学》113，2 (2010)，67–74。[7] Olivier Friard 和 Marco Gamba。 2016. BORIS：一款免费、多功能的开源事件记录软件，可用于视频/音频编码和实时观察。《生态学与进化方法》7，11（2016），1325–1330。[8] Klaus Greff、Rupesh K Srivastava、Jan Koutník、Bas R Steunebrink 和 Jürgen Schmidhuber。2016. LSTM：搜索空间漫游。《IEEE 神经网络与学习系统汇刊》28，10（2016），2222–2232。[9] Anthony Herrel、Krystal A Tolley、G John Measey、Jessica M da Silva、Daniel F Potgieter、Elodie Boller、Renaud Boistel 和 Bieke Vanhooydonck。2013. 缓慢但坚韧：变色龙奔跑和抓握能力分析。 《实验生物学杂志》216，6（2013），1025–1030。[10] Timothy E Higham 和 Bruce C Jayne。2004。蜥蜴在斜坡和栖木上的运动：树栖专化者和陆栖通才者的后肢运动学。《实验生物学杂志》207，2（2004），233–248。[11] Mayank Kabra、Alice A Robie、Marta Rivera-Alba、Steven Branson 和 Kristin Branson。2013。JAABA：用于自动注释动物行为的交互式机器学习。《自然方法》10，1（2013），64–67。 [12] Mary P Klinck、Margaret E Gruen、Jérôme RE del Castillo、Martin Guillot、Andrea E Thomson、Mark Heit、B Duncan X Lascelles 和 Eric Troncy。2018 年。通过随机临床试验，开发了供看护人/主人 MI-CAT (C) 使用的蒙特利尔猫关节炎测试工具，并对其初步效度和信度进行了评估。《应用动物行为科学》200 期 (2018)，第 96-105 页。[13] JB Losos、BM Walton 和 AF Bennett。1993 年。《肯尼亚变色龙的冲刺能力与粘着能力之间的权衡》。《功能生态学》(1993)，第 281-286 页。[14] Tom Menaker、Anna Zamansky、Dirk van der Linden、Dmitry Kaplun、Aleksandr Sinitica、Sabrina Karl 和 Ludwig Huber。 2020 年。面向数据驱动的动物行为模式自动分析方法。第七届动物-计算机交互国际会议论文集。1-6。[15] Nikola Mijailovic、Marijana Gavrilovic、Stefan Rafajlovic、M Ðuric-Jovicic 和 D Popovic。2009 年。从加速度和地面反作用力识别步态阶段：神经网络的应用。Telfor 杂志 1, 1（2009 年），34-36。[16] Hung Nguyen、Sarah J Maclagan、Tu Dinh Nguyen、Thin Nguyen、Paul Flemons、Kylie Andrews、Euan G Ritchie 和 Dinh Phung。2017 年。使用深度卷积神经网络进行动物识别和鉴别，用于自动野生动物监测。2017 年 IEEE 数据科学与高级分析国际会议 (DSAA)。IEEE，40–49。[17] Matthias Ott。2001 年。变色龙有独立的眼球运动，但在扫视猎物追踪过程中双眼会同步。实验脑研究 139，2（2001 年），173–179。[18] Veronica Panadeiro、Alvaro Rodriguez、Jason Henry、Donald Wlodkowic 和 Magnus Andersson。2021 年。28 款免费动物追踪软件应用程序回顾：当前功能和局限性。实验室动物（2021 年），1–9。[19] Anika Patel、Lisa Cheung、Nandini Khatod、Irina Matijosaitiene、Alejandro Arteaga 和 Joseph W Gilkey。 2020. 揭示未知：使用深度学习实时识别加拉帕戈斯蛇类。动物 10, 5 (2020), 806。[20] Zachary T Pennington、Zhe Dong、Yu Feng、Lauren M Vetere、Lucia Page-Harley、Tristan Shuman 和 Denise J Cai。2019. ezTrack：用于研究动物行为的开源视频分析流程。科学报告 9, 1 (2019), 1–11。[21] Talmo D Pereira、Diego E Aldarondo、Lindsay Willmore、Mikhail Kislin、Samuel SH Wang、Mala Murthy 和 Joshua W Shaevitz。2019. 使用深度神经网络快速估计动物姿势。自然方法 16, 1 (2019), 117–125。[22] Jane A Peterson。 1984. 蜥蜴（爬行动物：蜥蜴）的运动方式，特别是前肢。《动物学杂志》202，1（1984），1-42。[23] Nagifa Ilma Progga、Noortaz Rezoana、Mohammad Shahadat Hossain、Raihan Ul Islam 和 Karl Andersson。2021. 基于 CNN 的毒蛇和无毒蛇分类模型。在国际应用智能与信息学会议上。Springer，216-231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。2016. 您只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集上。779-788。 [25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957 年。世界现存爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019 年。行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。[27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020 年。一种新型活动监测器在评估猫的身体活动和睡眠质量方面的实用性。Plos one 15, 7 (2020)，e0236795。实验动物（2021），1-9。 [19] Anika Patel、Lisa Cheung、Nandini Khatod、Irina Matijosaitiene、Alejandro Arteaga 和 Joseph W Gilkey。 2020。揭示未知：利用深度学习实时识别加拉帕戈斯蛇种。动物 10, 5 (2020), 806。 [20] Zachary T Pennington、Zhe Dong、Yu Feng、Lauren M Vetere、Lucia Page-Harley、Tristan S human 和 Denise J Cai。 2019. ezTrack：用于研究动物行为的开源视频分析管道。科学报告 9、1 (2019)、1-11。 [21] 塔尔莫·D·佩雷拉、迭戈·E·阿尔达隆多、林赛·威尔莫尔、米哈伊尔·吉斯林、塞缪尔·SH·王、马拉·穆尔蒂和约书亚·W·沙维茨。 2019. 使用深度神经网络快速估计动物姿势。《自然方法》16，1（2019），117–125。[22] Jane A Peterson。1984. 蜥蜴（爬行动物：蜥蜴）的运动方式，特别是前肢。《动物学杂志》202，1（1984），1–42。[23] Nagifa Ilma Progga、Noortaz Rezoana、Mohammad Shahadat Hossain、Raihan Ul Islam 和 Karl Andersson。2021. 基于 CNN 的毒蛇和无毒蛇分类模型。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。 2016. 只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957. 世界上的现存爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019. 行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。[27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020. 新型活动监测器在评估猫身体活动和睡眠质量中的实用性。 Plos one 15, 7 (2020), e0236795。实验动物（2021），1-9。 [19] Anika Patel、Lisa Cheung、Nandini Khatod、Irina Matijosaitiene、Alejandro Arteaga 和 Joseph W Gilkey。 2020。揭示未知：利用深度学习实时识别加拉帕戈斯蛇种。动物 10, 5 (2020), 806。 [20] Zachary T Pennington、Zhe Dong、Yu Feng、Lauren M Vetere、Lucia Page-Harley、Tristan S human 和 Denise J Cai。 2019. ezTrack：用于研究动物行为的开源视频分析管道。科学报告 9、1 (2019)、1-11。 [21] 塔尔莫·D·佩雷拉、迭戈·E·阿尔达隆多、林赛·威尔莫尔、米哈伊尔·吉斯林、塞缪尔·SH·王、马拉·穆尔蒂和约书亚·W·沙维茨。 2019. 使用深度神经网络快速估计动物姿势。《自然方法》16，1（2019），117–125。[22] Jane A Peterson。1984. 蜥蜴（爬行动物：蜥蜴）的运动方式，特别是前肢。《动物学杂志》202，1（1984），1–42。[23] Nagifa Ilma Progga、Noortaz Rezoana、Mohammad Shahadat Hossain、Raihan Ul Islam 和 Karl Andersson。2021. 基于 CNN 的毒蛇和无毒蛇分类模型。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。 2016. 只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957. 世界上的现存爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019. 行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。[27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020. 新型活动监测器在评估猫身体活动和睡眠质量中的实用性。 Plos one 15, 7 (2020), e0236795。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。2016 年。你只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957 年。世界上现存的爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019 年。行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。 [27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020 年。新型活动监测器在评估猫体力活动和睡眠质量方面的实用性。Plos one 15, 7 (2020)，e0236795。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。2016 年。你只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957 年。世界上现存的爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019 年。行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。 [27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020 年。新型活动监测器在评估猫体力活动和睡眠质量方面的实用性。Plos one 15, 7 (2020)，e0236795。
NGC 1052的推定中心
Anne-Kathrin Baczko 1.2，⋆，Matthias Kadler 3，Eduardo Ros 2，Christian M.来自3,4,2，Maciek Wielgus 2，Manel Perucho 5.6，Thomas P. Kichbaum 2，Mislav Balokovi´c 7 13.2，Luca Ricci 3.2，Kazunori Akiyama 14,15.8，Ezequiel Albentosa-Ruíz5，Antxon Alberdi 16，Walter Alef 2，Juan Carlos Algaba 17，Juan Carlos Algaba 17，Richard Anantua 18,142,8.9 Bidisha Bandyopadhyay 20，John Barrett 14，MichiBauböck21，Bradford A. Benson 22.23，Dan Bintley 24.25，Raymond Blundell 9，Katherine L.Bouman 26，Geo Qo Qo Qo i Q. Re i Q. Rey C. Bower C. Bower 27.28 Britzen 2，Avery E. Broderick 32,33.34，Dominique Broguiere 31，Thomas Bronzwaer 13，Sandra Bustamante 35，Do-Youung Byun 36.37，John E. Carlstrom 38.23,39.40 Chatterjee 43，Ming-Tang Chen 27，Yongjun Chen 44.45，Xiaopeng Cheng 36，Ilje Cho 16,36.46，Pierre Christian 47，Nicholas S. Conroy 48.9，John E. Conway 41，John E. Conway 41，James M.Cordes 43，Thomas M.Crawford 23.38，Geo b.
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