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菜（第2卷，第6卷）
在欢迎我们的毕业生和本科生来到校园之外，我很高兴我们还欢迎15名新教师和许多新的员工，他们将担任第一学期的职位。请与我一起欢迎他们进入科学学院 - 他们可能是那些看上去迷失的灵魂中的一些。我期待再次看到我们的大厅，教室和实验室。在一个相对安静的夏天后，它给人一种更新的感觉。
姿势控制过程中的运动策略不是肌肉疲劳联合依赖性，但肌肉疲劳会增加姿势不对称
这项研究的目的是研究在安静的站立任务中，踝关节和髋部肌肉疲劳对姿势控制的运动调节（实验1）和对称性（实验2）的影响。二十三名年轻人在双侧脚踝和髋部肌肉疲劳方案（随机）之前和之后在单独的力平台上执行了两足动物的姿势任务。踝关节和髋部肌肉分别使用站立小腿升高方案（踝关节疲劳）分别疲劳，分别以受控运动频率（0.5Hz）坐在椅子上的臀部（髋关节疲劳）的屈曲和延伸。在两个实验中，测量了两个实验，压力，压力和肌电图参数。在实验2中使用对称指数在参数中分析姿势不对称。我们的主要发现表明，肌肉疲劳会损害姿势稳定性，而不论疲劳的肌肉区域（即踝关节或髋关节）。此外，年轻人在脚踝和髋部肌肉疲劳方案之前和之后都使用了脚踝运动策略（实验1）。此外，我们发现在肌肉疲劳后安静的站立任务中，下肢（实验2）之间增加了不对称性。因此，我们可以得出结论，姿势运动策略不是肌肉疲劳的关节依赖性，而疲劳任务会增加姿势不对称性，而不论疲劳区域（髋关节或踝关节）。这些发现可以应用于运动训练和康复计划，目的是减少对不对称和改善平衡的疲劳影响。
使用机器学习的心脏病预测系统
心脏病病例每天都在快速增加，提前预测任何此类疾病非常重要且令人担忧。这种诊断是一项艰巨的任务，即必须准确高效地进行。本研究论文主要关注根据各种医疗属性，哪些患者更有可能患心脏病。我们准备了一个心脏病预测系统，使用患者的病史来预测患者是否可能被诊断出患有心脏病。我们使用不同的机器学习算法，如逻辑回归和 KNN 来预测和分类患有心脏病的患者。我们使用了一种非常有用的方法来规范如何使用该模型来提高任何个人心脏病发作预测的准确性。所提出的模型的强度非常令人满意，并且能够通过使用 KNN 和逻辑回归来预测特定个体患有心脏病的证据，与以前使用的分类器（如朴素贝叶斯等）相比，该模型显示出良好的准确性。因此，通过使用给定的模型，在寻找分类器正确和准确地识别心脏病的概率方面，已经减轻了相当大的压力。给定的心脏病预测系统可增强医疗保健并降低成本。该项目为我们提供了重要的知识，可以帮助我们预测患有心脏病的患者。它以.pynb 格式实现。
为心灵而设计——神经多样性和构建……
前言 3 12 0 介绍 5 13 1 范围 9 14 2 参考文献 9 15 3 术语、定义和缩写 9 16 4 制定概要 12 17 表 1 – RIBA 工作计划 13 18 5 场地和建筑布局 15 19 图 1 – 人际距离 17 20 6 路线指引 20 21 7 外部空间和自然通道 25 22 8 内部布局 29 23 9 机械、电气和管道 (MEP) 31 24 10 声学和噪音管理 33 25 表 2 – 建议的声学值 35 26 11 光、照明和反射 36 27 12 表面处理 41 28 图 2 – 斜角条示例 42 29 图 3 – 匹配饰条示例 43 30 图 4 – 地砖配置 45 31 13 固定装置、配件和家具 47 32 14 安全和恢复 49 33 15 环境类型 55 34 附件 A（规范性附录） 管理和维护 57 35 附件 B（参考性附录） 实现安静和恢复性空间灵活性的检查表 63 36 表 B.1 – 安静和恢复性空间注意事项检查表 63 37 表 B.2 – 感官敏感性摘要 63 38 附件 C（参考性附录） 符号 65 39 表 C.1 – 寻路符号 66 40 参考书目 70 41
高增益机载麦克风防风罩特性...
主要领域：机械与航空航天工程 摘要：近年来，UAS（无人机系统）通过集成先进的摄像机、传感器和硬件系统获得了改进的功能；然而，UAS 仍然缺乏检测和记录音频信号的有效手段。这部分是由于硬件的物理规模和硬件集成到 UAS 中的复杂性。当前的研究是将高增益抛物面麦克风集成到 UAV（无人机）中用于声学勘测的更大规模研究工作的一部分。由于嵌入式抛物面天线与自由流掠流之间的气动相互作用，需要使用挡风玻璃将天线整平到飞机上。当前的研究开发了一种表征方法，通过该方法可以优化各种挡风玻璃的设计和配置。该方法测量候选挡风玻璃的法向入射声传输损耗 (STL) 以及其在一系列流速下安装时产生的流体动力噪声的增加。在俄克拉荷马州立大学的低速风洞上设计并安装了测试装置。测试设备使用附在风洞测试段地板上的“静音箱”。风洞测试段和静音箱之间的直通窗口允许在两个环境之间安装候选挡风玻璃。安装在风洞测试段和静音箱内的麦克风记录各种流速下的声谱，范围在每秒 36 至 81 英尺之间。制造了一个张紧的 Kevlar® 挡风玻璃验证样本来验证系统性能。STL 频谱是通过比较 Kevlar® 膜两侧麦克风的信号来测量的。将流离场景的法向入射 STL 结果与其他研究中对相同材料在张紧状态下的结果进行比较。在几种流速下还测量了流入传输损耗频谱数据以及膜引起的流动噪声的增加。该系统已被证明可以产生与流入和流离测试配置的参考数据一致的 STL 数据，并且能够检测到验证样本挡风玻璃产生的流动诱导噪声的增加。