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使用脑电图和游戏化的神经反馈环境来...
From chess (De Groot, 2014; Simon and Chase, 1988; Chase and Simon, 1973) to air-pistol shooting (Cheng et al., 2017), going through other massive (like foot- ball (Savelsbergh et al., 2002)) or non-massive sports (like squash (Abernethy, 1990)) have been object of research aiming a double goal: (a) Identify and iso- late psychological, cognitive以及最佳性能者（专家）和（b）尝试通过培训程序将这些特征实施到非专家中的运动特征。对于那些跟随认知能力的研究人员而言，运动在运动中的表现与熟练的观察和熟练的动作的结合具有传统性（Craig and Watson，2011; Williams et al。，1999）。此外，诸如决策（Chamberlain and Coelho，1993; Araujo等，2006）或风险（Pain and Pain，2005; Kontos，2004）等其他心理学观点（Coeldlain and Coelho，1993; Araujo等人，2004年）。
类风湿关节炎中的传统疾病改良剂——回顾其在治疗算法中的当前用途和作用
尽管靶向疗法已经发展起来，传统的合成的改善病情的抗风湿药物 (csDMARDs) 仍然是治疗类风湿性关节炎 (RA) 的基石。我们对治疗建议和有关类风湿性关节炎治疗新见解的论文进行了文献检索。甲氨蝶呤被认为是“锚定药物”，因为它作为单一疗法以及与其他常规和靶向药物联合使用时都具有很高的疗效。来氟米特和柳氮磺吡啶是可靠的替代品，而 (羟基) 氯喹主要与其他 csDMARD 联合使用。鼓励在所有治疗阶段使用它们——与靶向药物联合使用，以及与其他 csDMARD 联合使用。鉴于有证据证明 csDMARD 联合使用与靶向药物与 csDMARD 联合使用相比具有 (几乎) 相同的疗效和安全性，因此在低收入环境中联合使用不同的 csDMARD 尤其具有吸引力。本综述的目的是提供对每种 csDMARD 的药理学及其在治疗算法中的地位的临床导向见解。
虚拟现实技术支持下的舞蹈教育研究
摘要 本研究论文深入探讨了虚拟现实（VR）技术在舞蹈领域的融合。研究首先考察虚拟表演环境，阐明塑造舞者虚拟化身的方法以及编舞过程中所需的叙事思维。本文进一步揭示了虚拟现实体育舞蹈教学平台的架构，强调其对舞蹈教育的创新方法。本文详细介绍了舞蹈三维模型的构建，采用了动态采样射线投影算法和纹理映射等技术。本文还分析了人体特征提取，重点关注舞蹈动作中人体姿势的动态特征。本文最后进行了案例分析，包括对反映环境问题的舞蹈表演的描述。本研究的结果有助于理解技术与艺术的交汇，为数字时代的舞蹈创作、表演和教育提供了新的视角。
以纳米级分辨率重建的人类大脑皮层千万亿像素碎片
原理：获取人类神经回路的一个关键障碍是获取高质量的人脑组织。器官活检为许多人体器官系统提供了有价值的信息，但除了检查或切除肿瘤肿块外，很少在脑部进行活检，因此大多数活检对于研究正常的人类大脑结构都有问题。一种尝试是使用由人类细胞制成的脑器官，但目前，它们并不接近脑组织的结构（例如，不存在皮质层）。一种直接的方法是绘制神经外科手术后获得的人类标本中的细胞和回路，以用于神经系统疾病，在这种疾病中，皮质的某些部分会被丢弃，因为它们会阻碍进入病理部位。我们假设，神经外科手术的副产品——人脑组织——可以用来研究正常的——以及最终紊乱的——人类神经回路。
为进行结构疲劳评估而对大气扰动引起的飞机整体结构载荷进行评估
摘要：本文介绍了一种根据飞行记录的传感器数据估计大气扰动引起的全局结构载荷的方法。所提出的方法基于用扰动动力学增强动态、灵活的飞机模型。推导出此增强模型的状态观测器，即卡尔曼-布西滤波器。传感器数据通过观测器处理，从而能够估计飞机遇到的大气扰动。随后，这些估计的扰动用于估计全局飞机载荷。为了评估载荷估计结果，应用了等效损伤载荷的概念。它将全局载荷与其对飞机结构疲劳的影响联系起来。为了验证所提出的工具链，模拟了认证中的设计场景，即离散阵风和连续湍流遭遇，以模拟真实的运行数据。收集的数据用于将得到的估计载荷与模拟载荷与等效损伤载荷进行比较。
通过特征处理方案优化药物 - 目标亲和力预测方法
结果：在这项研究中，为了获得具有高精度和强大可解释性的模型，我们利用了各种传统和尖端的特征选择和降低维度降低技术来处理自我相关特征和相邻的相关特征。然后将这些优化的特征送入学习排名以实现有效的DTA预测。在两个常用数据集上进行的广泛实验结果表明，在各种特征优化方法中，基于回归树的特征选择方法对于构建具有良好性能和稳健性的模型是最有益的。然后，通过利用Shapley添加说明值和增量功能选择AP-PRACH，我们可以获得高质量的功能子集由前150D特征组成，而Top 20D功能对DTA预测产生了突破性的影响。总而言之，我们的研究彻底验证了DTA预测中特征优化的重要性，并作为构建高性能和高解释模型的灵感。
参数量子电路的维度表达分析
参数量子电路在许多变量量子算法的性能中起着推动作用。为了完全实现此类算法，必须设计有效的量子电路，这些电路能够足够近似于解决方案空间，同时保持较低的参数计数和电路深度。在本文中，开发了一种分析参数量子电路的维度的方法。我们的技术允许在电路布局中识别出浮力参数，并获得最大表达式的ANSATZ，该ANSATZ具有最少数量的参数。使用杂种量子古典式插入，我们展示了如何使用Quantum硬件进行表达分析，并提供了有关IBM量子硬件的原理证明的证明。我们还解散了对称性的效应和示例如何从参数化的ANSATZ中结合或去除符号。
d-pose：深度作为3D人姿势和形状估计的中间表示
我们提出了D置位（D EPTH作为3D人类PO SE和S HAPE E刺激的中间代码），这是一种单阶段方法，可估计来自单个RGB图像的人姿势和Smpl-X形状参数。最近的作品将较大的模型与变压器骨架和解码器一起提高人体姿势和形状（HPS）基准的准确性。d-pose提出了一种基于视觉的ap-porach，它使用估计的人类深度映射作为HPS和利用合成数据的培训的中间表示，并在训练过程中提供了与它们一起提供的地面深度映射。尽管在合成数据集中受过培训，但D-Pose在现实世界基准数据集，EMDB和3DPW上实现了最新的性能。尽管其简单的轻巧设计和CNN主链，但它的表现优于基于VIT的模型，这些模型的模型几乎较大。d-pose代码可用：https：//github.com/nvasilik/d-pose
Actis：严格的地方工会——寻找解码器
容错量子计算需要经典硬件来执行纠错所需的解码。并查集解码器是最佳候选解码器之一。它具有非常有机的特性，涉及通过最近邻步骤增长和合并数据结构；这自然表明它有可能使用带有最近邻链接的简单处理器格来实现。这样，计算负载可以以近乎理想的并行性进行分配。在这里，我们首次证明了这种严格（而非部分）局部性是实用的，最坏情况运行时间为 O(d3)，平均运行时间在表面代码距离 d 上是亚二次的。我们采用了一种新颖的奇偶校验计算方案，可以简化以前提出的架构，并且我们的方法针对电路级噪声进行了优化。我们将我们的局部实现与通过长距离链接增强的实现进行了比较；虽然后者当然更快，但我们注意到本地异步逻辑可能会消除差异。
使用漫游者的主动悬架系统作为2轴太阳能跟踪器
在犹他州（2016）和摩洛哥（2018）成功完成了两个为期4周的野外部署后，Sherpatt Rover正在为在类似于火星环境的地形上进行进一步的自动长途横路。但是，它具有燃料的发电机，该发电机无法在超地面场景中使用。漫游者旨在提高更高的技术准备水平，因此提出了光电功率子系统来指导未来的设计迭代。本文介绍了两个火星任务地点考虑的太阳阵列尺寸，设计和集成过程：在2°S处的IANI混乱和34°N的Ismenius Cavus。提出了一个用于主动悬架系统的替代用例，以便所提出的太阳阵列可以倾向于和将其定向到比用被动悬架漫游者获得的功率生成配置中更有利的。在拟议的情况下，在IANI混乱和伊斯梅尼乌斯洞穴中，有效的太阳能电池取向分别导致越来越明显的遍历高达34％和25％。