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地面接触时间不平衡与跑步经济性受损密切相关
摘要国际运动科学杂志 13(4): 427-437, 2020。跑步经济性 (RE) 定义为以特定速度移动所需的氧气消耗 (VO 2 ) 或卡路里单位成本，是重要的性能指标。地面接触时间 (GCT) 与 RE 有关；然而，尚未确定双脚之间的 GCT 不平衡如何影响 RE。目的：确定节奏、GCT 和 GCT 不平衡与 RE 之间的关系。方法：11 名 NCAA 一级长跑运动员（7 名男性）在跑步机上完成了分级运动测试，以确定乳酸阈值 (LT) 和 VO 2 max。还通过 DEXA 评估身体成分。受试者跑步时佩戴心率监测器，该监测器能够测量节奏、GCT 和双脚之间的 GCT 平衡。在 5 分钟阶段的最后一分钟记录了 VO 2 和呼吸交换率。以热量单位成本 (kcal·kg -1· km -1 ) 表示的 RE 是针对确定为略低于 LT（> 4mmol/L 之前）的阶段计算的，并通过 Pearson 相关性与节奏、GCT 和 GCT 不平衡进行关联。结果：RE 与跑步动态指标之间的 Pearson 相关性如下：节奏 (r = -.444, p = .171)、GCT (r = .492, p = .125)、GCT 不平衡 (r = .808, p < .005)。独立 t 检验显示，与 GCT 不平衡较小的跑步者相比，GCT 不平衡较大的跑步者的腿部瘦肌肉不平衡更大 (p = .023)。结论：GCT 不平衡与 RE 受损密切相关。未来的研究应确定如何改善 GCT 不平衡，以及这样做是否可以改善 RE。关键词：长跑、生物力学、耐力表现、田径介绍除了跑步者的最大耗氧量 (VO 2 max) 和乳酸阈值 (LT) 外，跑步经济性 (RE) 也被认为是决定耐力表现的关键因素 (9)。之前关于跑步经济性 (2) 的评论提供了多种测量和表达跑步经济性的方法。跑步经济性可以表示为给定速度下每分钟相对于体重的耗氧量 (VO 2 ) (ml O 2 ·kg -1 ·min -1 )，也可以表示为相对于体重和所跑距离的耗氧量 (ml O 2 ·kg -1 ·km -
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
反映威尔士，管理威尔士 - 威尔士公职人员多元化与包容性战略（2020-2023）
这五个目标相互支持，如下所示。多元化任命的核心流程是创建多元化申请人的强大渠道（目标 2），然后公平对待这些申请人，让他们在公开透明的招聘实践中感受到被重视（目标 3）。董事会本身的文化和实践对于这些流程的成功至关重要，并确保被招募的人员能够为其加入的董事会提供最大价值并获得积极的体验：因此需要让董事会参与进来（目标 4）。如果没有部长、主席、高级公务员和其他高级领导人的强有力领导，这一切都不会发生，尤其是文化的改变（目标 5）。所有这些行动都需要高质量、广泛共享的数据的指导和激励（目标 1）。
跑步头：在神经退行性疾病的背景下工作1
背景：截至2017年12月，接受社会保障残疾保险的前工人中有9.5％患有神经系统和感官器官的疾病（社会保障局，2017年）。帕金森氏病（PD）是美国最常见的神经退行性疾病之一（Kowal，Dall，Chakrabarti，Storm和Jain，2013年），影响了大约100万美国人（美国帕金森氏病协会，2016年）。但是，关于帕金森氏病（PD）患者的就业经历的研究有限（Koerts等，2016）。这项研究解决了文献中的这些差距，研究了以下研究问题：1）帕金森氏病的人认为哪些就业选择是可行的？2）对工作场所住宿的理解和访问如何影响就业选择？使用PD的人使用哪些类型的住宿？3）患有PD的人如何与医疗保健提供者讨论与工作有关的问题？
在 VMware 上运行企业 Java 应用程序的最佳实践
Java 应用服务器层 - 许多常用的应用服务器都具有调整 Java 引擎以满足流量需求的机制。如果可用的 Java 线程已经调整 - JDBC 配置以及物理机器上的各种 JVM 和 GC 参数，则调整信息可以原样传输到企业 Java 应用程序的 vSphere 部署中。
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
在IKGPTU的附属学院中运行的课程清单
课程类型课程和分支B.Arch。B.建筑结构B.药物B.药物（实践）B.Tech。（农业工程）B.Tech。（自动化和机器人技术）B.Tech。（汽车工程）B.Tech。（生物技术）B.Tech。（化学工程）B.Tech。（化学工程）B.Tech。（土木工程）B.Tech。（土木工程）（第二班）B.Tech。（计算机网络）B.Tech。（计算机科学工程）B.Tech。（计算机科学工程）（第二班）B.Tech。（电气和电子工程）B.Tech。（电气工程）B.Tech。（电气工程）（第一班） - 兼职B.Tech。（电子与通信工程）B.Tech。（电子与通信工程）（第二班）B.Tech。（电子与电气工程）B.Tech。（食品技术）B.Tech。（信息技术）B.Tech。（信息技术）（第二班）B.Tech。（机械工程）B.Tech。（机械工程）（第二班）B.Tech。（生产工程）B.Tech。（工程）b.voc。（汽车维修）b.voc。（汽车制造技术）b.voc。（银行，金融服务和保险）b.voc。（电子制造服务）b.voc。（制冷和空调）b.voc。（软件开发）BHMCT酒店管理与餐饮技术（AICTE）M.Arch的学士学位。（工业工程）M.E。（CAD / CAM）M.Tech。M.harchituction M.Pharmacy（药物分析）M.Pharmacy（药物化学）M.Pharmacy（Pharmaceutics）M.Pharmacy（Pharmagognosy）M.Pharmacy（药理学）M.Pharmacy（质量保证）M.E.（机械工程）M.E。（动力工程）M.E。（生产工程）M.E。（结构工程）M.Tech。（生物技术）M.Tech。（土木工程）M.Tech。（计算机科学与工程）M.Tech。（计算机科学与工程） - 兼职M.Tech。（计算机科学与工程）（第二班）M.Tech。（电气工程）
基于 MRI 的蜥蜴大脑 3D 图谱 1 2 标题
我们感谢国家成像设施、西悉尼大学和昆士兰大学中心提供的设施和科学技术援助。B. Moroney（西悉尼大学纳米尺度小组）设计了蜥蜴脑支架，使 MRI 扫描成为可能。DH 获得了澳大利亚政府（APA#31/2011、IPRS#1182/2010）、加拿大国家科学与工程研究委员会（PGSD3-415253-2012）、魁北克自然与技术研究基金（208332）和澳大利亚国家成像设施（补贴访问补助金）的资助。ED 和 LM 获得了西班牙经济和竞争力部和欧洲发展区域基金（BFU2015- 68537-R）的资助。 ED 和 LM 是 Serra Húnter 研究员。MJW 和 JSK 感谢澳大利亚 39 研究委员会的持续支持。40
标题：红区中的前瞻性记忆 已接受，《实验心理学杂志：应用》，2019 年 2 月 20 日。© 2019，美国心理学会。本文并非记录副本，可能未准确复制文章的最终权威版本。未经作者许可，请勿复制或引用。最终文章将在出版后通过其 DOI（待定）提供。
标题：红区中的前瞻性记忆 已接受，《实验心理学杂志：应用》，2019 年 2 月 20 日。© 2019，美国心理学会。本文并非记录副本，可能未准确复制文章的最终权威版本。未经作者许可，请勿复制或引用。最终文章将在出版后通过其 DOI（待定）提供。
运行头：后量子密码学，非量子芯片防御。
本文件是一项关于量子芯片无法破解的加密的本科生研究。随着量子计算机越来越有可能被使用[ CITATION Cam13 \l 1033 ]。使用 Shor 算法的安全通信可能会受到威胁。量子计算机正在加快破解前量子时代使用的加密的速度。如 RSA、DSA 和 ECDSA[CITATION Dan09 \l 1033 ]。有一项关于使用量子物理特性进行加密的提议可以与之对抗。它使用量子物理的不确定性原理，据称是任何计算能力都无法破解的终极加密[ CITATION Ben91 \l 1033 ]。对于这种加密，需要创建一条量子电缆以通过网络发送量子位。由于这是一种新的基础设施，因此在从传统计算到量子计算的过渡期间，可能并非所有家庭都会拥有它。结果大多数人在过渡期间都不会有安全保障。因此本文重点研究无量子芯片的防御策略。