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被遗忘和未偿还余额保险的权利
利益相关者：Sammy Bogaert（Assallia，Assralia，BST-BST-BST-tarifrifing Balance Balance-Bureau du suivi de la Tarificition de l tarification de l'Asterance de l'Asterance soldant d存在） (BV-Ooo-Belgian Association for Research and Expertise for Consumer Organizations, OBT-BST-Follow-up agency), Céline de Jaegher (VPP-Flemish Patient Platform), Jean-Claudude de Pooter (Obt-Benbecy, Follower, Follower, Follow-up, Follower, Follow-up, Follower, Follow-up, Follower, Follow-up, Follower, Follow-up, Follower, Follow-up, (Diabetes Liga), Christine Jenetzky (KULEUVEN, OBT - BST - FOLLOCHIN BUREAM), (Nathalie Kaisin (Lussag - Ligue des Services de Santé, Diacoach), Sophie Lanoy (Luss), Xavier Pirotte (RACFIN), Niss), Melpin), Melote), Melme), Melme), Melpin), melpin），melpin），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），），melotfin）），melotfin），melotfin），melotfin），melotfin），melole helole helole），melole），melole），梅洛（Melole）。 Thirion（Assuralia），Kenou van Rijcekevorsel（BST -ABT- -EBT-董事会），Martine Vanden Wijngaert（obt -bst -lock -last -up -up Agency），Bart Vandermeiren（Assalleria）（Assalalia），Daniella verbruggen（Suoltaris，sideraris，obst -bst -bst -plastion -plastion -plastion -plastion -plastion -plastion -pastion -tocip -pastion -div>）
教NAO机器人使用加强学习在一条腿上保持平衡
3方法8 3.1模拟器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 3.2环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.2.1方法和属性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 3.3奖励功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.4 Cartpole平衡。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.4.1动作和观察空间。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.4.2奖励功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.5 NAO机器人平衡。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 3.5.1设置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.5.2动作和观察空间。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.5.3奖励功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.6评估。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15
生态系统掌握的陆战官 - 平衡和...
海洋掠食者在维持海洋生态系统的健康和稳定性方面起着重要作用。它们对于规范猎物人群，塑造社区结构以及为海洋环境的整体生物多样性做出贡献至关重要。了解海洋掠食者的作用对于理解海洋生态系统以及人类引起的变化的含义，例如过度捕获和气候变化很重要。海洋捕食者，例如鲨鱼，大鱼和海洋哺乳动物，通过捕食来调节其猎物的种群。此控制可防止任何单一物种过分主导，这可能导致生态系统失衡。例如，像鲨鱼这样的顶点捕食者将中级捕食者的种群控制在检查中，这反过来又调节了较小的鱼类和无脊椎动物的丰富性。这种营养的级联效应确保了海洋社区的稳定性和多样性。
数据驱动参数化中的数据不平衡，不确定性定量和转移学习：WACCM中重力波动量传输的经验教训
抽象的神经网络（NNS）越来越多地用于天气和气候模型中数据驱动的亚网格尺度参数化。虽然NNS是从数据中学习复杂的非线性关系的强大工具，但将它们用于参数化存在一些挑战。这些挑战中的三个是（a）与学习稀有（通常是大振幅）样本有关的数据失衡； （b）预测的不确定性定量（UQ）提供精确指标； （c）对其他气候的概括，例如那些具有不同辐射的刺激的气候。在这里，我们使用基于整个大气的社区气候模型（WACCM）物理学的重力波（GW）参数化来解决这些挑战的方法的性能。WACCM具有地讲，对流和前驱动的GWS的复杂状态，对对流和前驱动的GWS。对流和地形驱动的GWS由于在大多数网格点缺乏对流或地球而具有显着的数据失衡。我们使用重采样和/或加权损失功能来解决数据不平衡，从而成功地模仿了所有三个来源的参数化。我们证明了三种UQ方法（贝叶斯NN，变异自动编码器和辍学器）提供了与测试过程中准确性相对应的集合差，提供标准，用于识别NN何时给出不准确的预测。最后，我们表明这些NN的准确性降低了温暖的气候（4×CO 2）。但是，通过应用转移学习，仅使用约1％的新数据从温暖的气候中重新训练一层，从而显着提高了它们的性能。这项研究的结果为开发可靠且可推广的数据驱动参数的各种过程（包括（但不限于）GWS）提供了见解。
咖啡生产中碳平衡的概述
CFT是全球竞争性倡议酷农场联盟的在线平台，旨在帮助农民和农业公司评估和管理其活动的环境影响。该工具使用户能够计算温室气体排放并评估其实践的可持续性。它考虑了各种因素，例如能源消耗，土壤管理，肥料和农药施用，对农场或农业生产系统上每种管理实践相关的气候绩效进行了全面分析。这包括量化生产系统中的碳动态（排放和去除），并提供农作物产量，耕种区域，管理和收获后实践的指标，以及有关肥料施用（类型，剂量和频率）以及能源消耗的详细信息（KWH和燃料中的肥料）。
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
平衡的强度：具有和不运动过度的儿童的力量和动态平衡
广义关节过度运动（GJH）是韧带松弛的结果，通常以贝顿评分检查，其患病率通常取决于年龄，性别和种族[1，2]。gjh通常是遗传来源，但也可以通过锻炼，拉伸或创伤获得[3，4]。尽管GJH增强了需要灵活性的活动，但它也构成了并发症的风险，特别是肌肉骨骼症状[5-7]。先前作者的初始假设是，超动关节是不稳定的，它倾向于重复的微型创伤，会随着时间的推移破坏机械感受器[8，9]。这将导致关节损伤，关节痛和其他并发症，例如受损的本体感受，强度受损和平衡差[10，11]。当GJH与上述肌肉骨骼症状相关联时，它被称为过度运动频谱障碍（HSD）[12]。尽管GJH是出现肌肉骨骼症状的风险，但肌肉骨骼症状的生物标志物和临床预测因子也很大可变[13-15]。有趣的是，当肌肉骨骼系统的生长正在进行时，在生物学上不成熟的儿童中，过度运动的继承性更为普遍[13，16]。如果患有GJH的孩子更容易容易出现微型创伤，这仍然是一个问题，因为他们的协调较低或具有较小的肌肉力量以适应突然平衡障碍[17]。这提出了一个建议，即未成熟的肌肉力量在GJH中起作用。在病理的背景下，力量和平衡很重要[18]。它们对于许多日常活动和休闲活动至关重要，并且假定两者的赤字将对个人的参与水平产生负面影响[19]。肌肉适应性是肌肉活动不同组成部分（肌肉力量，力量和耐力）的协同作用，使多个肌肉群以各种关节角度的协调方式共同工作，并取决于活动的不同时期[20-22]。肌肉力量是一个人可以产生的最大力量或可以举起的重量[23]，而爆炸能力是在运动爆发中立即产生最大肌肉收缩的能力[24]。另一方面，在不疲劳的情况下重复运动的能力是肌肉耐力[25，26]。等距强度通过肌肉收缩对一个关节的最大电阻在一个方向上的最大电阻来测试，其余身体处于稳定位置[27]。最后，执行基本运动技能所需的力量称为功能强度[26]。然而，在等距条件下大部分评估了运动过度的个体的肌肉力量，而功能强度可能更相关
使用变分自编码器增强梯度提升算法进行不平衡岩爆评估及其可解释性
我们开展了一项研究来评估梯度提升算法在岩爆评估中的潜力和稳健性，建立了一个变分自动编码器（VAE）来解决岩爆数据集的不平衡问题，并提出了一种针对基于树的集成学习的多级可解释人工智能（XAI）。我们从现实世界的岩爆记录中收集了537个数据，并选择了四个导致岩爆发生的关键特征。首先，我们使用数据可视化来深入了解数据的结构，并进行相关性分析以探索数据分布和特征关系。然后，我们建立了一个VAE模型来为由于类别分布不平衡而产生的少数类生成样本。结合VAE，我们比较和评估了六种最先进的集成模型，包括梯度提升算法和经典逻辑回归模型，用于岩爆预测。结果表明，梯度提升算法优于经典的单一模型，而 VAE 分类器优于原始分类器，其中 VAE-NGBoost 模型的结果最为理想。与针对不平衡数据集结合 NGBoost 的其他重采样方法（例如合成少数族群过采样技术 (SMOTE)、SMOTE 编辑最近邻 (SMOTE-ENN) 和 SMOTE-tomek 链接 (SMOTE-Tomek)）相比，VAE-NGBoost 模型的效果最佳。最后，我们使用特征灵敏度分析、Tree Shapley 附加解释 (Tree SHAP) 和 Anchor 开发了一个多级 XAI 模型，以深入探索 VAE-NGBoost 的决策机制，进一步增强基于树的集成模型在预测岩爆发生方面的可靠性。
Cuevas Medek练习的影响平衡和姿势...
目的：发现Cuevas Medek练习（CME）对诊断为自闭症谱系障碍方法的儿童的平衡和姿势控制的影响：该研究是单个盲型随机对照设计，其中将非可能性方便抽样技术用于招募32名ASD患者。使用彩票方法，将参与者随机分为两组，即对照组和治疗组。小儿平衡量表和姿势和姿势能力量表用于评估自闭症儿童的平衡和姿势。使用SPSS v 26分析数据。结果：儿童的平均年龄为4.56±1.014岁。独立的PBS样品T-检验显示出显着的p值为0.002，因此接受替代假设，即Cuevas Medek练习有效地改善了自闭症儿童的平衡。治疗组中PBS的平均值从34.19±5.671（预测试）提高到45.56±4.70（测试后）。但是，对PPA的Man-Whitney U检验表明，两种治疗方法在改善两组的姿势中同样有效，即治疗和对照组，作为PPA的所有子量表，即站立，坐着，仰卧和俯卧的位置。结论：从研究的结果来看，可以得出结论，常规治疗和Cuevas Medek练习改善了ASD患者的姿势。Cuevas Medek没有比常规治疗优越。但是，Cuevas Medek练习在改善ASD的平衡方面比常规治疗更有效。关键词：自闭症谱系障碍，自闭症，平衡，Cuevas Medek练习，姿势能力，姿势质量。
城市紧凑性对中国城市碳排放的影响：从工业多样性和工作 - 房屋失衡的影响
在可持续的城市空间利用率和碳中立性的背景下，这项研究系统地探索了2005年至2020年中国的城市形式与碳排放之间的关系。使用了来自260个城市的人为CO 2数据的夜灯和开源数据清单来测量城市形式和碳排放，探索了城市形式对碳排放的阈值效果，并探索了工业多样性和工作居住不足的影响。研究结果表明，首先，随着城市形式变得紧凑，建筑区域和城市内的碳排放均显示出减少然后增加的趋势。在中小型城市中，城市紧凑性倾向于减少碳排放，而在大型城市和大型城市中，更紧凑的城市形式会增加碳排放。此外，在工业多样性高且工作居住不平衡的城市中，更紧凑的城市形式有助于减少碳排放。为了优化城市紧凑性的减少碳益处，我们的研究提供了城市规划师的综合计划的见解，以将城市形式与生产和住宅考虑相结合。