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骑自行车与运行HIIT程序的影响对超重/肥胖症男性的脂肪质量损失和肠道微生物群的组成
以及法国Bellerive-Sur-Allier体育（Creps）的表现； 6 CIC INSERM 1405/CHU GABRIEL MONTPIED临床调查平台，58 Rue Montalembert，Cedex 1，Clemont-Ferrand，法国； 7法国大学学院（IUF），法国巴黎； 8巴西圣保罗大学体育与体育学院应用营养与代谢实验室； 9 Inserm U1016，“慢性炎症性疾病中的粘膜微生物群”，CNRS UMR 8104，巴黎大学，巴黎，法国，巴黎大学
骑自行车与运行HIIT程序的影响对超重/肥胖症男性的脂肪质量损失和肠道微生物群的组成
1在生理和病理条件下对运动的代谢适应实验室（AME2P），克莱尔蒙特·奥凡恩大学，法国克莱尔蒙特 - 费拉德； 2法国克莱尔蒙特·费兰德（Clermont-Ferrand）的人类营养-Auvergne-Rhône-Alpes（CNRH-AURA）研究中心； 3个宿主（M2ish），UMR 1071 Inserm，USC-Inrae 1382，Clermont Auvergne University，Clermont-Ferrand的3个微生物，肠道，炎症和易感性（M2ish），UMR 1071 Inserm，USC-Inrae 1382； 4法国维希维奇医院心脏病学系； 5法国Bellerive-Sur-Allier的体育资源，专业知识和表现中心； 6 CIC INSERM 1405/CHU GABRIEL MONTPIED临床调查平台，58 Rue Montalembert，Cedex 1，Clemont-Ferrand，法国； 7法国大学学院（IUF），法国巴黎； 8巴西圣保罗大学体育与体育学院应用营养与代谢实验室；和9 Inserm U1016，“慢性炎症性疾病中的粘膜微生物群”，CNRS UMR 8104，巴黎大学，法国巴黎大学
标题：下丘脑大脑切片中的多元素阵列记录运行的头部：穿孔的多电极阵列记录作者
标题：下丘脑脑切片中的多峰阵列记录跑步头：穿孔多电极阵列记录作者：Mino D. C. Belle 1,2，BeatrizBaño-Otalora 1和Hugh D.Piggins 1
标题冥想经验与松果体的结构完整性增加有关
标题冥想经验与松果腺的结构完整性和更大的灰质总数维护相关。通讯作者：Michael C Melnychuk melnychm@tcd.ie *这两位作者对这项研究做出了同样的贡献。摘要越来越多的证据表明，冥想实践支持认知功能，包括注意力和感受性处理，并且与包括前额叶区域和岛屿在内的皮质网络之间的结构变化有关。然而，与冥想实践相关的皮层形态变化的程度受到了不太理解。一个值得注意的候选者是松果体，松果体是褪黑激素的关键生产国，它调节增强睡眠效果模式的昼夜节律，也可能为抵消认知能力下降提供神经保护益处。在介体与对照组中观察到了松果体中褪黑激素水平的提高以及fMRI BOLD信号的增加。但是，尚不清楚长期冥想者是否在与寿命持续时间有关的松果体中表现出结构变化。与对照组相比，LTMS中LTMS中的松果体完整性更高，脑肌肉评分较低。探索性分析显示，埃尔霍姆（Elhom）与松果体中的信号强度较高，而不是通过Brainpad评分来衡量的GM维护。在当前的研究中，我们进行了基于体素的形态学（VBM）分析进行调查：1）与对照组（n = 969）相比，长期冥想者（LTMS）（LTMS）（n = 14）是否表现出更大的松腺完整性（n = 969），2）在估计的冥想时间（Elhom）和脑之间的估计生命值（Elhom）和Pineal Gland glane gland和3）之间是否具有潜在的关联。与松果体完整性有关。然而，LTMS中较高的松果体完整性和较低的脑脚功能分数相关。讨论了冥想影响松果体功能，激素代谢和GM维持的潜在机制 - 特别是褪黑激素在睡眠，免疫反应，炎症调节以及干细胞和神经再生中的作用。简介：松果体是一种高度血管化的，奇异的，未配对的腺体，其最著名的功能是激素褪黑激素的合成和释放，可调节睡眠效果周期以及其他身体节奏。褪黑激素也参与了调节情绪，它具有免疫和神经保护功能（Lee，2019），调节神经干细胞的产生（YU，2017），并且是人体中最强大，最有效的抗氧化剂之一，尤其是在大脑（Hardeland，2021）。也存在一种同时普遍的信念，主要是从神秘或神秘的角度衍生的，它具有腰pyeal具有关键的精神功能，它是通往
基于机器学习的预测，在使用IMU，心率和智能手表数据的户外娱乐过程中，基于机器学习的预测
背景：跑步提供了许多健康益处，但不幸的是，与跑步相关伤害的高风险（RRI），尤其是由于过度使用而导致的。疲劳监测方法，例如心肺运动测试（CPET）和乳酸浓度测量，对现实世界跑步条件是有效的，但不切实际。可穿戴传感器与新型机器学习（ML）算法相结合，为在现实的室外设置中进行连续实时的实时疲劳监测提供了有希望的替代方案。方法：十九个休闲跑者参加了这项研究 - 在第一实验部分中的第一和五。他们完成了三个不同的室外跑步课程：耐力，间隔和5公里的跑步。参与者配备了七个惯性测量单元（IMU），上面放置在胫骨，大腿，骨盆，胸骨和手腕上，以及心率监测器和智能手表，以收集运动学和生理数据。在第二个实验部分期间，在每次运行期间在特定点上使用感知的劳累（RPE）量表（0到10）的BORG等级测量疲劳，而在第一个实验部分中未收集此类反馈。一种随机的森林回归算法对第二个实验部分的已加工标记数据进行了训练，以每隔1秒的时间预测RPE。该模型是使用嵌套的一项受试者（LOSO）交叉验证框架开发的，并通过随机搜索进行了超参数调整。此机器学习框架被应用于选定的IMU传感器组合，以优化实用性并减少传感器设置。从第一个实验部分，在未标记的数据集上进一步验证了这些传感器配置的最佳模型。结果：单传感器配置（手腕）在RPE预测中达到了最佳性能，平均均方根误差（MSE）为1.89。两传感器设置（大腿）的MSE为2.26，而三个以上的传感器设置（胫骨，大腿和骨盆）记录了2.44的最高MSE。MSE为2.16的整体配置并没有胜过腕部传感器。在所有传感器配置中，耐力试验中的性能最高，然后进行间隔和5 km试验，5公里的试验显示了准确的预测最低的预测。结论：手腕单传感器配置达到了最佳性能，表现优于更复杂的多传感器设置。这些发现表明，更多的传感器不一定提高预测准确性，尤其是在稳定节奏的耐力运行中。未来的研究应着重于扩大样本量，整合更多的生物识别数据，并针对金标准疲劳评估方法（例如肌电图（EMG）和VO2 Max）验证该系统。
如果不部署使用可再生能源的热泵，就不可能将碳排放量减少到控制全球变暖所需的水平
• 发达国家 40% 的可用清洁水用于工业用途。减少水损失意味着减少在水和废水处理以及加热、储存和在建筑物内输送水的能源方面的支出。与更现代、更高效的供水系统相比，老化的水基础设施不可避免地会导致供水和废水服务成本上升。近 80% 的美国公用事业公司选择铜作为供水管道，因为铜可靠、可回收、耐腐蚀，可防止污染物渗透管壁，保证处理过的水的安全。用铜管建造的建筑物可以使用长达 50 年。在美国，密歇根州弗林特市和华盛顿特区等城市正在用铜管取代过时且不安全的铅水管。
与Oracle Forms合作Oracle Essbase的脚本参考on- ...
Prerequisites for Connecting to Autonomous Databases............................................................. 12 Running Database Configuration After Installation with an Oracle Database Driver ................. 12 Running Database Configuration After Installation with a Microsoft SQL Server Database Driver13 Running Database Configuration After Installation with a Cloud Connect Database Driver ...... 14 Configuring an Oracle Database Connection From the Command Line ...................................... 14 Configuring a Microsoft SQL Server Database Connection From the Command Line ............... 19 Set the Industry Type (P6 EPPM Only)................................................................................................. 23 Installing Local Copies of P6 Professional and Visualizer Help ......................................................... 23 Database Administrator Settings for a Non-Default Microsoft SQL Server端口...........................................................................................................................................................................................................................................................................................
英国相对于欧洲和其他竞争地区的电价一直是能源密集型行业关注的问题，
2 我们根据总产能（900 万吨，高于目前 560 万吨的实际产量）做出这一假设，请参阅：UK Steel，2023 年，《英国钢铁产能和能力》。根据 F Martell-Chavez、ME Marcias-Garcia 和 AR Izaguirre-Alegria，2020 年，《IEEE 工业应用汇刊》，第 56 卷，第 6 期，电弧炉每生产一吨钢消耗约 0.5 MWh 的电量。这导致估计总消耗量为每年 4.5 TWh。我们假设电价为每兆瓦时 100 英镑，这是第六轮 CfD 拍卖中海上风电开发商可获得的最高执行价格，并使用英格兰银行的通胀计算器根据通胀调整至 2024 年价格。
科隆布，2022 年 9 月 15 日 阿科玛助力迪卡侬高性能跑步品牌 KIPRUN 实现宏伟目标 凭借其先进和创新的产品组合
科隆布，2022 年 9 月 15 日 阿科玛助力迪卡侬高性能跑步品牌 KIPRUN 实现宏伟目标 凭借其先进创新的材料组合，阿科玛几十年来一直是体育器材公司的首选合作伙伴。9 月初，公众得以发现该集团与体育器材设计师迪卡侬合作的成果：KIPRUN 跑步品牌推出的全新 KD900X 高性能跑鞋。为了支持其开发顶级性能跑鞋的雄心，KIPRUN 采用了阿科玛及其 Pebax® 高性能材料，与 EVA 或 TPU 等更传统的材料相比，该材料因其轻质、反应性和出色的能量回馈而广受好评。KIPRUN 推出的全新 KD900X 高性能跑鞋采用 Pebax® 泡沫和碳板，可在长时间内提供速度和性能，该品牌声称其耐用性可达 1,000 公里
提交至《冰川学杂志》，2024 年 4 月 9 日；接受；2024 年 11 月 5 日联系人：T. Scambos，tascambos@colorado.edu，720/891-8518 运行标题：AM
摘要 自动气象学 - 冰 - 地球物理观测系统 3 (AMIGOS-3) 是一个多传感器冰上海洋系泊和天气、摄像机和精密 GPS 测量站，由 Python 脚本控制。该站设计为部署在极地浮冰上，无人值守运行长达数年。海洋系泊传感器（Seabird MicroCAT 和 Nortek Aquadopp）记录电导率、温度和深度（CTD；以 10 分钟为间隔报告）以及流速（每小时报告一次）。Silixa XT 光纤分布式温度传感 (DTS) 系统通过冰和海洋柱提供温度曲线时间序列，节奏为 6/天到 1/周，具体取决于可用的站点功率。站点数据的子集由铱调制解调器遥测。双向通信使用单脉冲数据和文件传输协议，有助于站点数据收集更改和电源管理。电源由太阳能电池板和密封铅酸电池系统提供。 2020 年 1 月，思韦茨东部冰架 (TEIS) 安装了两套 AMIGOS-3 系统，可提供持续到 2022 年的数据。我们讨论了该系统的组成部分，并介绍了几组数据集，总结了观测到的气候、冰和海洋状况。关键词：仪器仪表、冰川学、实地观测、自动化、气候变化 1 简介 全年监测环境或地球物理系统是了解其演变过程的关键部分，而确定表征对变化（例如气候变化）的反应的事件则有助于更好地预测系统将如何演变。由于极地冬季环境带来的挑战，建立长期自动监测对于极地地区尤其困难。尽管自从早期发表有关类似站点的文章（Scambos 等人，2013 年）以来，已经开发出了各种各样的用于极地工作的自主观测系统，但迄今为止的大多数自动化系统都是针对特定的主要测量（例如地震活动、冰或岩石运动、天气监测或海洋状态）。这里我们描述了一个系统，该系统旨在同时观察多个环境和地球物理参数，观察区域内正在发生复杂且相互关联的变化。冰面或冰底快速融化的区域、异常的冰架或冰川动态或自由漂移的冰山都是这种多传感器多年观测系统的潜在场所。连续数年收集的气候-冰-海洋观测数据极大地促进了对气候（或天气）、海洋环流、冰损失和冰川加速之间局部尺度相互作用的理解和建模。自动气象学-冰-地球物理-观测系统-3（以下简称“AMIGOS-3”）站已经为多项已发表的研究做出了贡献，这些研究涉及气候、海洋、以及冰架上的冰川过程（Lee 等人，2019 年；Wåhlin 等人，2021 年；Alley 等人，2021 年；Wild 等人，2021 年；2022 年；Dotto 等人，2022 年；Maclennan 等人，2023 年）。