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练习变异性对获得双边飞镖技能的收购的影响
大学，拉合尔，巴基斯坦旁遮普邦 *通讯作者：asif.ali@gcu.edu.pk摘要该研究比较了学习双边飞镖的随机与阻止的实践时间表 - 从三个不同的距离（290 cm，350 cm，350 cm和410 cm）中进行双边抛出技能。一百八名健康的非运动员（12-18岁的男学生）自愿参加了这项研究。参与者分为六组（每组n = 18。两组用主导和非主导的手阻止了实践，两组具有相同的随机练习，而两个对照组则具有主导和非优势手。第一天：对参与者进行了81次获取试验（每个块3个块，27个试验）。24小时保留测试包括27个试验（03个块，每个块中的9个），按序列顺序组成。保留一个小时后，从独特的距离（250 cm，430厘米）完成了18次试验（2个块，09个试验）。的结果表明，在技能发展和保留方面，主导手的阻碍与其他群体不同。根据结果，随机实践优于阻碍的实践，因此建议双边学习进行飞镖。
大脑和计算模型中的感知过程双边国际会议
会议第一天 2024 年 9 月 18 日星期三 欢迎和介绍 马克·沃尔波特爵士 FMedSci FRS 英国皇家学会 马克·沃尔波特爵士是英国皇家学会的外交大臣和副会长。他担任帝国理工学院健康合作伙伴、帝国理工学院学术健康科学中心和肯尼迪纪念信托基金的主席。他是 NHS England 的非执行董事会成员，也是大英博物馆、大和英日基金会和英国健康数据研究的受托人。 之前的职业亮点包括： 英国研究与创新局 (UKRI) 创始首席执行官，2017 – 2020 年。 政府首席科学顾问 (GCSA)，2013 – 2017 年。 首相科学技术委员会成员并后任联合主席 威康信托基金主任。 伦敦帝国理工学院医学部教授兼负责人。 英国医学科学院创始院士和第一任注册官。 英国基础设施咨询委员会成员。 大卫·哈雷尔教授 FRS 魏茨曼科学研究所和以色列科学与人文学院
双边国际迁移流向美国的碳足迹分析
据我们所知，这项研究是估计净碳足迹的州影响的首次尝试，重点是生活方式，工业结构和移民结构的差异（即，每个国家来自美国州的哪些移民来自哪些地区）。我们发现，美国的移民在2017年35个州的碳足迹净变化增加，总体上升约为15 mt-CO2。助长了净碳足迹的增加最多（+2,375 kt-CO2），其次是佛罗里达州（+2,235 kt-co2）。这种增加的影响占碳足迹总增加的27％。
小鼠模型中双侧血脑屏障开口的声学全息图
摘要 - 与循环微泡注射结合的经颅聚焦超声（FUS）是唯一的非侵入性技术，它在时间和局部局部打开了血脑屏障（BBB），使靶向的药物允许进入中枢神经系统（CNS）。但是，单元FUS技术不允许同时靶向具有高分辨率的几个大脑结构，并且需要多元素设备来补偿头骨引入的畸变。在这项工作中，我们介绍了声学全息图在小鼠的两个镜像区域进行双侧BBB开口的第一个临床前应用。该系统由一个以1.68 MHz工作的单元素集中的换能器组成，并与3D打印的声性全息图耦合，旨在在体内在麻醉的小鼠中产生两个对称焦点，同时构成了由骷髅头造成的波段差异。T1赢得的MR图像显示在两个对称的准球面斑点处的gadolinium散发。通过编码时间转换领域，全息图能够在小型临床动物头骨内部多个斑点的衍射极限附近以分辨率的分辨率聚焦的声能。这项工作证明了全息图辅助BBB开放对单独半球对称区域中中枢神经系统中的低成本和高度局部靶向药物递送的可行性。
利用反射配准技术在脑病变分割中发挥双侧对称性
摘要：脑病变（包括中风病变和肿瘤）在位置、大小、强度和形式方面具有高度可变性，这使得自动分割变得困难。我们建议通过利用健康大脑的双侧准对称性来改进现有的分割方法，当存在病变时，这种对称性就会消失。具体而言，我们使用神经图像与其反射版本的非线性配准（“反射配准”）来确定每个体素在另一半球的同源（对应）体素。同源体素周围的斑块作为一组新特征添加到分割算法中。为了评估这种方法，我们实现了两种不同的基于 CNN 的多模态 MRI 中风病变分割算法，然后使用上面描述的反射配准方法通过添加额外的对称特征来增强它们。对于每种架构，我们在 2015 年缺血性中风病变分割挑战赛 (ISLES) 的 SISS 训练数据集上比较了有对称性增强和没有对称性增强的性能。使用线性反射配准可以提高基线的性能，但非线性反射配准可以带来更好的结果：一种架构的 Dice 系数比基线提高了 13 个百分点，另一种架构的 Dice 系数提高了 9 个百分点。我们认为在现有分割算法中添加对称特征具有广泛的适用性，特别是使用所提出的非线性、无模板方法。
有效的双边跨模式群集匹配无监督的可见红外人Reid
无监督的可见红外人员重新识别（USL-VI-REID）旨在匹配来自不同方式的同一身份的行人图像，而无需注释。现有作品主要集中于通过对齐未标记的样本的实例级特征来减轻模式差距。但是，跨模式簇之间的关系尚未得到很好的探索。为此，我们提出了一个新型的双边群集匹配的学习框架，以通过匹配的跨模式簇来弥补模态差距。特定的是，我们通过优化两部分图中的最大匹配问题来设计多到多的双边跨模式群匹配（MBCCM）算法。然后，匹配的成对簇在模型训练过程中利用共享的可见和红外伪标签。在这样的监督信号下，提出了一种特异性和模态性和情态的（MSMA）对比度学习框架 - 提议在集群级别上共同对齐特征。平均值，提出了交叉模式一致性约束（CC），以明确减少较大的模态差异。对公共SYSU-MM01和REGDB数据集进行了广泛的实验，证明了该方法的有效性，平均超过8.76％的地图超过了最先进的方法。
Potts量子自旋链上的限制和假真空衰减
1数学和计算机科学系，物理科学与地球科学系，墨西拿大学，I-98166，I-98166意大利墨西哥，2 EPFL，CH-1015洛桑，瑞士4理论量子物理实验室，Riken，Riken，Wako-Saitama，Saitama 351-0198，日本5，日本5朱利亚（JuliáNRomea）2328003，西班牙马德里7 RIKEN量子计算中心（RQC），Wako-shi，Saitama 351-0198，日本8物理系，大学，大学，密歇根大学，密歇根大学，密歇根大学48109-1040，使用98109-1040，ccullent and cullents and cullents cullenty teecada anda defísicadeorriricrecta （IFIMAC），MADRID大学，E-288049，马德里，西班牙
双重：基于双边控制的模仿学习通过变压器的动作块
摘要 - 机器人臂中的自主操纵是机器人技术中一个复杂而不断发展的研究领域。本文提出的工作是在机器人技术和机器学习领域的两种创新方法的交集。灵感来自具有变压器（ACT）模型的动作块，该模型采用关节角度和图像数据来预测未来的运动，我们的工作集成了基于双边控制的模仿学习的原理，以增强机器人控制。我们的目标是协同这些技术，从而实现更强大，更有效的控制机制。在我们的方法中，从环境中收集的数据是使用双边控制的关节角度，角速度和扭矩的关节角度，角速度和扭矩。该模型旨在预测领导者机器人的关节角，角速度和扭矩的后续步骤。这种预测能力对于在追随者机器人中实施有效的双边控制至关重要，从而可以进行更细微和响应的操纵。
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附录 A[x]: 双边实施计划 – 国家技能协议政策举措
堪培拉理工学院 (CIT) 电动汽车卓越中心 (EV COE) 与净零转型国家优先事项保持一致。交通运输是净零转型的一个关键方面，2022 年交通运输部门的排放量占澳大利亚排放量的 19%。增加电动汽车的使用率是推进澳大利亚净零转型和实现澳大利亚政府到 2050 年实现净零排放目标的关键战略。国家电动汽车战略强调了电动汽车行业在澳大利亚的国家重要性，以及燃油效率标准、电动汽车与电网的集成、电池再利用和回收、基础设施规划、建筑设计和汽车服务培训的价值和机遇。