XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPotvin
机器学习符合选择超高症
E. K. Burke，M。Hyde，G。Kendall，G。Ochoa，E。Özcan和J. Woodward，《超级神秘方法的分类：在Gendreau，M和Potvin，JY》中重新审视。 （ed。 ），《元启发学手册》，《运营研究与管理科学国际系列》，第1卷。 272，pp。 453-477。 Springer Cham，2019年。 [PDF]E. K. Burke，M。Hyde，G。Kendall，G。Ochoa，E。Özcan和J. Woodward，《超级神秘方法的分类：在Gendreau，M和Potvin，JY》中重新审视。（ed。），《元启发学手册》，《运营研究与管理科学国际系列》，第1卷。272，pp。453-477。Springer Cham，2019年。[PDF]
为期7周的主动中断干预计划对身体识字和体重指数的影响
身体上的不活动已成为我们人群的主要危险因素（Rezende等，2016; Bull等，2020）。尽管如此，最低限度的体育活动（PA）准则和建议清楚地表明，年轻人每天至少应进行至少60分钟的中度和剧烈的体育锻炼，但只有20％的青少年遵守这些建议（WHO，2021年）。促进健康的终身生活方式可以使用资源来激励和提高人们对更积极的原因和目的的认识（Frohlich和Potvin，2008）。因此，旨在促进PA的所有干预措施不仅应集中在体育锻炼的数量和强度上（Cairney等，2019），而且还应提高参与者对为什么要活跃和
债权人会议的会议记录 - 德勤破产
9011 2608魁北克公司-Mini 2995 Place Industrielle La Tuque QC G9X 4WL加拿大9054-3174 QC INC。 ATTN：BosquetRösemereQC J7A 4J2加拿大9056-5110魁北克INC Richard Gauthier 1080 Des Melezes P.O.BOX 842 La Tuque QC G9X 3P6 Canada 9066-1976 Quebec Inc 738 BLVD DUCHARME La Tuque QC G9X 3B6 Canada 9072-8569 Quebec IncTN: Nicolas Potvin 752 rue St Antoine La Tuque QC G9X 2Z4 Canada 9109-5463 Quebec inc/ palette Ronic ATTN：Eric Dumoulin CP 52062 SUP。Fabreville Laval QC H7P 5S1加拿大9115-5754魁北克公司Copeaut 2002 1 RTE 195 ATTN：Jean-Yves Otis Lac-Humqui Goj ino Canada
与工人进行物理合作的机器人的跨学科评估
协作机器人（企业）已成为对工人的有前途的技术援助。迄今为止，大多数配件只是与人类伴侣共享工作空间或没有联系而没有联系。我们声称，如果机器人与工人在高有效载荷任务上进行物理合作，他们将更加有益。要移动高有效载荷，在保证安全的同时，机器人应使用两个或更多轻量级的武器。在这项工作中，我们解决了一个问题：机器人在多大程度上可以帮助工人从事人类机器人协作任务？为了找到答案，我们聚集了一个跨学科的小组，从工业最终用户到认知人体工程学家，包括生物力学家和机器人主义者。我们从中小企业的工作人员重复实现的工业过程中汲取了灵感。11名参与者在机器人的帮助下复制了该过程。在任务期间，我们监视了参与者的生物力学活动。任务后，参与者完成了一项调查，并采取了可用性措施；中小型企业的七名工人完成了同一调查。我们的研究结果如下。首先，通过首次在协作机器人的方法中应用 - Potvin的方法，我们表明机器人大大减少了参与者的肌肉努力。第二：我们设计并提出了一种前所未有的方法，用于测量在协作方案中的机器人可靠性和可重复性。第三：通过将工人的努力与机器人衡量的力量相关联，我们表明这两个代理在充满活力的协同作用中起作用。第四：参与者在机器人方面的经验水平不断提高，将他/她的重点从机器人的整体功能转移到了更高的期望。最后但并非最不重要的一点是：工人和参与者愿意与机器人合作，并认为这很有用。
脑时代分析中的陷阱
Alam，S。B.，Nakano，R。和Kobashi，S。（2016）。 使用大脑MR图像中多元回归分析的大脑年龄估计。 ijicic，12（4），1385 - 1396。 Aycheh，H。M.，Seong，J.-K.，Shin，J.-H.，Na，D.L.，Kang，B.，Seo，S.W。，＆Sohn，K.-A。 （2018）。 使用皮质厚数据数据的生物脑年龄预测：一项大型队列研究。 衰老神经科学的边界，10，252。 Beheshti，I.，Maikusa，N。，＆Matsuda，H。（2018）。 “大脑年龄评分”（BAS）与阿尔茨海默氏病传统神经心理筛查工具之间的关联。 大脑和行为，8（8），E01020。 Beheshti，I.，Nugent，S.，Potvin，O。，＆Duchesne，S。（2019年）。 基于神经影像学的脑年龄框架中的偏置调整：一个健壮的方案。 神经图像：临床，24，102063。 Bland，J。M.和Altman，D。G.（1994）。 回归均值。 BMJ，308（6942），1499。 Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。 生物成熟度的神经解剖学评估。 Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。 Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。 费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。 儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。 Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。 使用残差作为因变量时的不正确推断。Alam，S。B.，Nakano，R。和Kobashi，S。（2016）。使用大脑MR图像中多元回归分析的大脑年龄估计。ijicic，12（4），1385 - 1396。Aycheh，H。M.，Seong，J.-K.，Shin，J.-H.，Na，D.L.，Kang，B.，Seo，S.W。，＆Sohn，K.-A。 （2018）。 使用皮质厚数据数据的生物脑年龄预测：一项大型队列研究。 衰老神经科学的边界，10，252。 Beheshti，I.，Maikusa，N。，＆Matsuda，H。（2018）。 “大脑年龄评分”（BAS）与阿尔茨海默氏病传统神经心理筛查工具之间的关联。 大脑和行为，8（8），E01020。 Beheshti，I.，Nugent，S.，Potvin，O。，＆Duchesne，S。（2019年）。 基于神经影像学的脑年龄框架中的偏置调整：一个健壮的方案。 神经图像：临床，24，102063。 Bland，J。M.和Altman，D。G.（1994）。 回归均值。 BMJ，308（6942），1499。 Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。 生物成熟度的神经解剖学评估。 Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。 Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。 费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。 儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。 Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。 使用残差作为因变量时的不正确推断。Aycheh，H。M.，Seong，J.-K.，Shin，J.-H.，Na，D.L.，Kang，B.，Seo，S.W。，＆Sohn，K.-A。（2018）。使用皮质厚数据数据的生物脑年龄预测：一项大型队列研究。衰老神经科学的边界，10，252。Beheshti，I.，Maikusa，N。，＆Matsuda，H。（2018）。“大脑年龄评分”（BAS）与阿尔茨海默氏病传统神经心理筛查工具之间的关联。大脑和行为，8（8），E01020。Beheshti，I.，Nugent，S.，Potvin，O。，＆Duchesne，S。（2019年）。基于神经影像学的脑年龄框架中的偏置调整：一个健壮的方案。神经图像：临床，24，102063。Bland，J。M.和Altman，D。G.（1994）。回归均值。BMJ，308（6942），1499。Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。 生物成熟度的神经解剖学评估。 Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。 Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。 费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。 儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。 Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。 使用残差作为因变量时的不正确推断。Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。生物成熟度的神经解剖学评估。Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。使用残差作为因变量时的不正确推断。会计研究杂志，56（3），751 - 796。https：//doi.org/10.1111/1475-679x.12195 Chung，Y.使用机器学习来确定与
学科分析计划 - NUT 631 - 营养学... - UFV
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使用多级静止状态fMRI特征
精神分裂症研究表明，该组中所有死亡原因中多达40％可以归因于自杀（Wildgust等，2010），而25-50％的精神分裂症患者试图在他们的一生中自杀（Bohaterewicz等人，2018年； Cassidy等，2018年）。因此，非常需要开发更准确和客观的方法来预测精神分裂症患者自杀的风险。功能磁共振成像（fMRI）是一种非侵入性，广泛使用的方法，允许一种方法来测量人脑的活性。静止状态（RS）反过来被认为是高度有效的，因为它捕获了大脑总活动的60-80％（Smitha等，2017）。此外，一些研究表明，它允许监测治疗结果以及评估精神疾病的生物标志物（Glover，2011; Moghimi等，2018）。Previous studies indicate gray matter volume reduction in dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), superior temporal gyrus, as well as insular cortex in patients after suicide attempt, compared to the ones without suicide attempt in the past ( Besteher et al., 2016 ; Zhang et al., 2020 ), whereas fMRI studies revealed that during a simple task based on cognitive control, suicide thoughts were associated随着PFC活性的降低和先前的自杀企图的病史导致前皮层的活性降低（Minzenberg等，2014； Potvin等，2018）。体积和功能任务的先前结果fMRI分析表明，默认模式网络（DMN），显着性网络（SN）和Sensorimotor Network（SMN）中包含的区域的潜在静止状态大脑活动变化。近年来，RSFMRI数据的机器学习应用程序越来越多，以进行预后评估并在各个组或条件之间进行差异（Pereira等，2009）。最近，采用了以fMRI为公正的生物标志物的ML分类器来识别从事自杀相关行为的人，包括自杀念头。例如，Just等。（2017）能够正确地识别17名自杀参与者中的15个，灵敏度为0.88，使用高斯幼稚的贝叶斯算法和fMRI数据的特定为0.94。在最近的工作中，Gosnell等人。（2019）使用了随机森林（RF）算法和RSFMRI功能连通性数据，来自精神病患者，使他们能够以81.3％的敏感性正确地对自杀行为进行了分类。据我们所知，先前的研究都没有集中于各种ML分类器，以区分基于RSFMRI数据的健康控制（HCS），自杀风险（SR）和非杀伤性风险（NSR）精神分裂症患者。 在当前的工作中，我们的目标是将ML方法与RSFMRI数据相结合，以便研究所选的分类器是否允许在具有和没有自杀风险的精神分裂症患者之间进行分歧。 最终，执行了五种算法，例如梯度提升（GB），最小绝对收缩和选择操作员（LASSO），Logistic回归（LR），RF和支持向量机（SVM），以提高诊断准确性的可靠性。 每个指标礼物据我们所知，先前的研究都没有集中于各种ML分类器，以区分基于RSFMRI数据的健康控制（HCS），自杀风险（SR）和非杀伤性风险（NSR）精神分裂症患者。在当前的工作中，我们的目标是将ML方法与RSFMRI数据相结合，以便研究所选的分类器是否允许在具有和没有自杀风险的精神分裂症患者之间进行分歧。最终，执行了五种算法，例如梯度提升（GB），最小绝对收缩和选择操作员（LASSO），Logistic回归（LR），RF和支持向量机（SVM），以提高诊断准确性的可靠性。每个指标礼物
根据魁北克的经验，对儿童的食物和饮料进行调节
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