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三个适中的近端负载对马拉松速度经济经济的最初研究效果杰克逊W.
摘要国际运动科学杂志13（7）：1120-1131，2020。这项研究研究了体重近端经济的适度增加对代谢成本（MC）的影响。外部载荷为1.6（l），2.4（M）和3.2 kg（h）添加到男性的前躯干和后躯干区域（n = 18）和女性（n = 18）跑步者，使用带有凝胶插入物的双层压缩服装。mc。数据是在马拉松速度以3个负载水平和卸载状态（CON）的四个5分钟跑步赛中收集的。合并了来自男女的数据时，CON（13.2±2.7）的MC较低（P <0.05），而L（13.5±2.6），M（13.6±2.6）和H（13.7±2.6 kcal/min），但在分析数据时与CON分析性别时没有区别。男性跑步者在跨载荷中表现出MC的逐步增加，并且在绝对MC的百分比变化和增加体重百分比之间存在弱 - 中度关系（r = 0.37; p <0.01）。开发了MC的预测模型（∆％kcal/min = 0.98（∆％体重） - 0.91;参见=±2.5％）。对于女性跑步者，L高于CON的MC左右约3.5％，但在L，M和H之间没有发现限制女性预测方程的发展。体重的适度增加会产生可检测到的潜在经济障碍的重要水平，但是体重和RE的变化之间的关系很复杂，尤其是在性别方面。Sharp及其同事（21岁）最近报告说，近端负荷损害了大学越野跑步者的5公里表现约为4％。关键词：赛车重量，加权压缩服装，代谢成本介绍，虽然不是唯一的因素（2，19），但马拉松表现受非精英男性和非精英女性跑步者的体重和成分的影响（1，16）。赛车重量是在跑步社区和流行的跑步期刊中定期讨论的一个主题（6，9），但我们只知道一项调查检查了近端负载和地面跑步性能。与马拉松等较长距离事件的类似设计的性能研究不太可能尝试，但是多项研究检查了对跑步经济的近端负载影响。两个经常引用的调查（5，23）已确认人为地将体重增加了10％或以上的实验室环境中经济的损害。但是，这些研究可能不是
Storage de-rating factors methodology review
The technical availability calculation is a complex process to collect, clean and process data sources. Only a significant minority (~25% of installed MW capacity) of battery storage units have complete, concurrent maximum export limit (MEL) and available energy (MWh) data of sufficient data quality. We would welcome efforts to improve data quality, particularly for MEL and available energy data . As the number of batteries connected on the system increases, we will review the viability of running this process annually.
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我们的策略： - 失踪人口
(1) 下载 | 英国失踪人口组 (2) Still Running 3，2011，儿童协会 (3) 查看失踪人口研究 失踪人口的种族 (4) 截至 2020-21 年的数据来自 NCA 英国失踪人口组，2021-22 年的数据来自 27 支警察部队响应失踪人口信息自由请求，2022 年 12 月 (5) 一百万人的数字是基于人类学家 Robin Dunbar 使用社交网络研究得出的估计，该研究发现，普通人有 5 个亲人（亲密的家人和朋友），例如参见 Dunbar 的数字 6) 英国失踪人口组 - 失踪人口数据报告
电动电池电池|灵活电路技术
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超出条例3。除了车辆开发以外
VEHICLE) 77.PARKING LAMP 79.STEERING EQUIPMENT 80.SEAT (LARGE PASSENGERVEHICLE) 83.EXHAUST EMISSION 85.ENGINE POWER 87.DAYTIME RUNNING LAMPS 89.SPEED LIMITATION DEVICES 91.SIDE-MARKER LAMPS 93.Fr UNDERRUN PROTECTION 94.FRONTAL IMPACT 95.LATERAL IMPACT 100.BATTERY ELECTRIC VEHICLES 101.CO2 AND FUEL CONSUMPTION 112.HEADLAMPS 116.ANTI THEFT 117. tyre噪声118.内部装饰中的固定剂119.凸出灯121.TELL-TALES和指示器122.进行加热系统123. Forward Vision 127.Pedestrian Protection 130.ldws 130.ldws（重型车辆）131.AEBS（重型车辆）
1 标题：使用预测临床的规范建模...
注意：当您需要对新数据进行预测时，该过程会更加复杂，因为我们需要准备、处理和存储适应数据的协变量、响应变量和站点 ID。 for idp_num, idp in enumerate(idp_ids): print(' Running IDP ', idp_num, idp, ': ') idp_dir = os.path.join(out_dir, idp) os.chdir(idp_dir) # 提取并保存测试集的响应变量 y_te = df_te[idp].to_numpy() # 保存变量 resp_file_te = os.path.join(idp_dir, 'resp_te.txt') np. savetxt(resp_file_te，y_te)#配置并保存设计矩阵cov_file_te = os.path.join(idp_dir，'cov_bspline_te.txt')X_te = create_design_matrix(df_te[cols_cov]，
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机器学习清单v 1.0
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