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基于虚拟现实的细菌技能培训小儿...
摘要简介儿童期间的精细运动技能（FMS）对于许多学习过程，尤其是在学校中至关重要。FMS损伤可能会对儿童的生活质量产生重大影响。开发有效且引人入胜的康复解决方案来培训FMS，使儿童参与运动学习所需的丰富实践可能是具有挑战性的。虚拟现实（VR）是一种有前途的干预选项，可为FMS培训任务和环境与基于证据的运动学习原理保持一致。VR康复的其他潜在优势包括可访问性的家庭使用和适应个人需求。本范围审查的目的是绘制针对小儿康复中FMS培训的VR应用程序的范围，范围和性质，包括硬件，软件和介入参数。方法和分析我们遵循乔安娜·布里格斯研究所（JBI）手册的范围审查行为和报告的方法学指南，以进行证据综合，以及用于系统审查和荟萃分析扩展的首选报告项目，用于范围范围。我们将搜索四个数据库（PubMed，Web of Science，Psycinfo和Scopus），以符合符合由人群定义的包含标准的文章，概念，上下文方法；专门研究的研究重点是对沉浸式或非免疫性VR应用的开发或评估，以提供小儿康复中的FMS培训。第一次搜索发生在2023年12月，计划于2025年2月进行第二次搜索。定量和定性提取将遵循JBI指南建议。将包括不同的FMS障碍儿童人群（例如患有脑瘫的儿童，发育协调障碍的儿童或注意力不足多动障碍）。一位审稿人将在不确定性的情况下，通过第二次审阅者咨询标题，摘要和完整的纸质筛选。两个审稿人将对五项随机选择的研究进行测试数据提取框架，以确保评估者间的可靠性，一位审阅者将完成数据提取。结果将以描述性和表格格式显示，包括叙事摘要。结果将增强对VR中FMS培训的潜力的理解，并为随后的研究和临床实践提供信息。伦理和本综述的传播数据将从已发表的文献中收集。道德批准
洗衣服幻觉的一个因子结构完善
LSHS项目F1 F2 F3 F4 COMM。1。我有接触或被触摸的感觉，然后发现没有人或没有人在那里。0.78 0.10 -0.03 -0.09 0.56 2。有时，在入睡或觉醒之前，我有一种浮动或跌落的感觉，或者我暂时离开了身体。0.47 -0.02 0.29 -0.26 0.34 3。有时候，在入睡或觉醒之前，我有经验，即使没有人在那里，也有看到，感觉到或听到某些东西或某人的感觉或被感动的感觉。0.82 -0.03 -0.22 0.10 0.53 4。在某些情况下，我感觉到已经去世的人的存在。0.11 0.11 -0.11 0.41 0.22 5。在白日梦中，我可以听到曲调的声音，就像我实际在听它一样。0.20 0.85 -0.02 -0.21 0.77 6。我在做白日梦中听到的声音通常是清晰而独特的。-0.09 0.80 0.10 0.03 0.67 7。我的白日梦中的人们似乎是如此真实，有时我认为他们是。-0.24 0.21 0.66 0.18 0.52 8。有时我的思想看起来像我一生中的实际事件一样真实。-0.22 0.09 0.97 0.04 0.77 9.无论我多么努力地集中精力，无关的思想总是蔓延到我的脑海中。0.28 -0.10 0.60 -0.23 0.46 10。有时候，一个过世的想法似乎是如此真实，以至于使我感到恐惧。0.09 -0.13 0.72 -0.06 0.52 11。我因脑海中听到声音而感到困扰。0.09 -0.09 0.43 0.33 0.51 12。过去，我曾经听过一个人的声音，然后发现没有人在那里。0.23 -0.11 0.12 0.47 0.47
美国对定义贡献计划节省的看法，2024
投资公司研究所（ICI）是代表受监管投资基金的领先协会。ICI的使命是为长期个人投资者的最终利益增强资产管理行业的基础。其成员包括美国的共同基金，交易所贸易资金（ETF），封闭式资金和美国的单位投资信托（UITS），以及向其他司法管辖区提供给投资者的UCITS和类似资金。ICI还代表其成员作为集体投资信托（CITS）和零售账户（SMA）的投资顾问的能力。ICI在华盛顿特区，布鲁塞尔和伦敦设有办事处。
b"The bar operation in the above expression is defined as \xc2\xaf q ( \xcb\x86 k , \xce\xb5 ) = q ( \xe2\x88\x92 \xcb\x86 k , \xe2\x88\x92 \xce\xb5 \xe2\x88\x97 ）\ xe2 \ x88 \ x97，带有q \ xe2 \ x88 \ x88 {g 0，f 0，g，f，f}。 \ xcb \ x86 g（\ xcb \ x86 k，\ xce \ xb5）\ xce \ xb5 + i \ xce \ xb4和\ xce \ xce \ xb5 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x92 i \ xce \ xb4函数F 0和F分别通过施加\ xcb \ x86 g = 0的条件来描述\ xc2 \ xaf g 0 = \ xe2 \ x88 \ x92 g 0，条件\ xcb \ x86 g \ xcb \ x86 g = \ xcf \ x84 0 \ xcf \ x83 0给我们“
b"The bar operation in the above expression is defined as \xc2\xaf q ( \xcb\x86 k , \xce\xb5 ) = q ( \xe2\x88\x92 \xcb\x86 k , \xe2\x88\x92 \xce\xb5 \xe2\x88\x97 ）\ xe2 \ x88 \ x97与q \ xe2 \ x88 \ x88 {g 0，f 0，g，f}通过替换\ xcb \ x86 g（\ xcb \ x86 k，\ xce \ xb5），通过替换\ xcb \ xcb \ x86 g（\ x86 g（\ xcb \ xcb 5 + i \ xce \ xb4和\ xce \ xb5 \ xe2 \ x88 \ x92 i \ xce \ xb4，其中\ xce \ xb4是一个无限的正数。异常的绿色函数f 0和f分别描述了单线和三重态配对。通过强加条件tr \ xcb \ x86 g = 0，我们发现\ xc2 \ xaf g 0 = \ xe2 \ x88 \ x92 g 0。引入g \ xc2 \ xb1 =（g \ xc2 \ xb1 \ xc2 \ xc2 \ xaf g） / 2可确保归一化条件\ xcb \ xcb \ x86 g \ xcb \ x86 g = \ xcf = \ xcf \ xcf \ x84 0 \ x84 0 \ xcf \ x83 0给我们
期中保险变更 – 已定义的计划
适用计划* 定义计划 AdvancedCare AdvancedCare Day-to-Day ProvidentCare EnhancedCare Complete 75 Day-to-Day EnhancedCare Complete 150 Day-to-Day Company Plan Extra Level 2; EnhancedCare Complete 75 AdvancedCare Day-to-Day;
螺旋钻的结果定义了Ferké的新钻头目标...
本公告包含“前瞻性信息”，该信息基于公司的期望，估计和预测，截至发表声明之日起。此前瞻性信息包括有关公司业务策略，计划，发展，目标，绩效，增长，现金流，预测，目标和期望，矿产储量和资源，勘探和相关费用的陈述。通常，可以通过使用前瞻性术语，例如“ Outlook”，“预期”，“预期”，“项目”，“目标”，“潜在”，“可能”，“相信”，“估算”，“期望”，“'''，“可能”，“愿意”，“愿意”，“愿意”，“”，“”，“”，“”，“”阅读此公告的人警告说，此类陈述仅是预测，并且公司的实际未来结果或绩效可能有重大不同。前瞻性信息受到已知和未知的风险，不确定性和其他因素，这些风险可能会导致公司的实际结果，活动水平，绩效或成就水平与此类前瞻性信息所表达或暗示的因素有实质性不同。
社论：生物精制：当前配置，可持续性...
本研究主题的目的是收集与生物装饰发展有关的高质量贡献，既涉及其全球概念又是构成整个设施的运营。在发表的论文中，我们可以从环境化学工程学的角度找到有关不同问题的原始研究论文，评论和观点论文。在循环生物经济的整体框架中，这一概念解决了关键的全球挑战，包括气候变化和资源耗竭，与联合国的可持续发展目标保持一致（Mesa等，2024），生物九群人发挥了重要作用。在2000年代初期，它发生了从管制终止废物处理技术（例如土地填充或焚化）到生物处理的第一次过渡，目的是将其从废物中恢复为可再生能源（从厌氧消化中的沼气）和新材料（新材料）和新材料（再生产品和成分）。如今，废物处理厂正在朝着复杂的设施（称为生物填充物）转向，可以使用原始的有机废物作为原料，从而代替化石燃料和不可再生的材料，从而提供广泛的生物产品和生物能源。生物矿的当前和未来开发涉及以协同的方式使用新技术和现有技术，以最大程度地生产生物能源和生物产品。良好合并的过程（例如厌氧消化）与有机废物的新兴生物技术作为固态发酵的相互作用和密切关系是发表的一篇论文的主要主题：Artola等人。这项研究探讨了技术的组合，这是生物填充概念的基本面。同样，这是研究主题的另一篇原始论文：Bühlmann等。通过强调为实施生物生物的实施而发现的两个主要挑战：经济生存能力和某些某些生物产品的下游难以销售的主要挑战，探讨了厌氧消化与乳酸发酵之间的整合。到目前为止，这些是该主题进步并使其商业实施吸引人的主要障碍（Calvo-Flores和Martin-Martinez，2022年）。在生物燃料领域，另一篇原始纸（Whistance等人）强调拥有实现某些可持续发展目标的本地可再生能源的重要性。从这个意义上讲，厌氧消化的提升与这种趋势完全一致（Kusch-Brandt等，2023）。
使用大型语言模型进行语音翻译细化
摘要 — 大型语言模型 (LLM) 的最新进展已在各种语言任务中展示了其卓越的能力。受文本到文本翻译细化成功的启发，本文研究了 LLM 如何通过引入联合细化过程来提高语音翻译的性能。通过 LLM 对语音翻译 (ST) 和自动语音识别 (ASR) 转录进行联合细化，ST 模型的性能在无需训练的上下文学习和参数高效的微调场景中都得到了显着提高。此外，我们还探讨了在上下文感知微调场景下文档级上下文对细化的影响。在包含七个翻译任务的 MuST-C 和 CoVoST 2 数据集上的实验结果证明了使用包括 GPT-3.5-turbo、LLaMA3-8B 和 Mistral-12B 在内的几种流行 LLM 所提出方法的有效性。进一步的分析进一步表明，与单独细化翻译相比，联合细化转录和翻译可获得更好的性能。同时，结合文档级上下文可显著提高细化性能。我们在 GitHub 1 上发布了我们的代码和数据集。
奖励流量和扩散模型的微调
主要参考：伴随匹配：具有无内存随机最佳控制的微调流量和扩散生成模型。C. Domingo-Enrich，M。Drozdzal，B。Karrer，R。T。Q. Chen，ICLR2025。https：//arxiv.org/abs/2409.08861
