在广义测量理论的背景下,格里森 - 布希定理确保了相关概率函数的独特形式。最近,在Flatt等人中。物理。修订版a 96,062125(2017),随后的测量值已被衍生而来的案例及其概括(克劳斯更新规则)。在这里,我们调查了随后测量的特殊情况,其中中间测量是两个测量值(A或B)的组成以及未定义因果秩序的情况(A和B或B和A)。在两种情况下都可能出现干扰效应。我们表明,关联的概率不能单一写,并且其参数上的分布属性不能被视为理所当然。两个概率表达式对应于出生规则和经典概率;它们与获得中间测量的定义结果的内在可能性有关。对于有限的因果秩序,还推导了因果不平等。在使用玩具模型的框架内研究了两种情况之间的边界,该框架是带有可移动束分配器的马赫 - 齐汉德干涉仪。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
我们考虑了基于培养基刺激后响应波的测量值的粘性声材料的定量重建(例如,大量模量,密度)的逆问题。数值重建是通过迭代最小化算法进行的。首先,我们研究了算法在衰减模型不确定性方面的鲁棒性,也就是说,当使用不同的衰减模型分别用于模拟合成观察数据和反转时。其次,要处理由域周围墙边界产生的多个反射的数据集,我们使用复杂的频率进行反转,并表明它提供了一个强大的框架,可以减轻多种反射的界限。为了说明算法的效率,我们对超声成像实验的数值模拟进行了数值模拟,以重建包含高对比度特性的合成乳房样品。我们在两个和三个维度上进行实验,后者也可以证明大规模构造中的数值可行性。
水产养殖代表了全球一个关键的经济部门,满足了不断扩大的全球人口的粮食需求不断提高。因此,这项研究旨在评估亚洲鲈鱼(Lates Calcarifer)的脂肪肝发病率,并接受富含乳酸细菌的饮食,并评估其针对链球菌感染的生存率。本研究检查了240个海鲈(平均体重109±10.5 g),它们被随机分为四种,三个重复(每次处理25个样本)60天。包括以下处理的治疗方法:第一种治疗:鱼被商业饲料喂食。第二次治疗:将鱼提供含有109 cfu/g乳酸乳杆菌植物细菌的饲料。第三种治疗方法:将含有109 cfu/g乳酸乳杆菌细菌的饲料喂食。第四种治疗方法:为鱼提供了109 cfu/g五肠细菌的饲料,并以相等比例的比例结合plantarum乳杆菌。在实验结束时,评估了针对致病细菌的生长性能,生长率和脂肪肝脏的量。这些发现在最初30天内披露了第二次处理(应变140)中增长的增长指标。此外,在随后的30天期间的第三次处理(2p)(2p)中,在第三次治疗(2p)中注意到了统计学上的显着差异(p <0.05)。肝脏病理学检查表明,大多数治疗导致脂肪肝的发展。因此,建议将这些益生菌作为亚洲鲈鱼的饮食补充剂。然而,当内源性益生菌纳入饮食中时,第三种治疗方法(五肠杆菌)表现出最低的脂肪肝发病率。促进后与S. iniae,益生菌治疗的死亡率L. pentosus(P2)和Plantarum L. plantarum(140)显着超过对照组的死亡率(P <0.05)。发现在第60天,两种实验性益生菌之间没有协同相互作用的发现,与各个组相比,组合组显示出生长绩效的下降。已证明使用植物乳杆菌和五肠细菌,尤其是后者,可显着改善几种生长指标以及食物转化率。
多尺度显微镜跨越原子,Moir´e和中索量表已使工程化石墨烯的平衡结构。然而,对operando成像技术的时间限制使Moir´e缩放了可访问的空间分辨率,从而限制了我们对石墨烯非平衡过程原子机制的理解。为了将原子量表特征与operando显微镜一起包含,我们开发了一种Moir'E计量理论,该理论会渗透到Moir´e量表中的原子尺度结构,从而形成了一个桥梁,直达Operando Mi-Croscopy。该理论基于原子量表模型,该模型控制原子结构,并通过模拟将其促进到Moir'E量表。我们通过相关应用:化学蒸气沉积过程中石墨烯的核合并来引入此问题。我们开发了两个机械原子量表模型,这些模型控制了晶界的传播和结构,从而阐明了通过单个二聚体的附着来形成边缘位错,断开连接和晶界的方式。通过键卷积的模拟将原子模型带到Moir'E量表,并根据Operando In-Operando扫描隧道显微镜的结果测试了所得的Moir'E计量理论。通过证明我们可以从Moir´e模式中识别原子量表缺陷,我们强调了Moir'E计量学如何从Operando观察石墨烯结构的生长过程中实现决策,从而为在可扩展合成条件下的石墨烯原子结构设计铺平了道路。
计算机科学领域正在迅速发展,对技术进步至关重要。为了跟上这一进步,许多国家都改革了通识教育课程,包括算法元素和计算思维,尤其是在数学方面。本研究旨在阐明计算思维的特征,并评估在数学教育的背景下,在发展学生的计算思维技能方面,未插入问题的方法的潜力。我们的初步发现表明,未插入的解决问题的方法有效地促进了学生的计算思维能力。根据我们的研究结果,我们建议一致的努力将算法和计算思维集成到各种学校学科,尤其是数学学科。
1行为神经科学计划心理学系密歇根州立大学东兰辛,密歇根州48824美国2美国药理学医学院国家和卡普迪斯特里大学雅典Mikras Asias 75 11527,雅典Goudi,雅典,雅典,希腊。3医学院国家和卡普迪斯特里大学雅典大学的第一届精神病学系4 Univ Rennes,Inserm,Ehesp,Ehesp,Irset(Irset Institut de Recherche enSanté,Environnement et travail),F-35000,Rennes,Rennes,France *应向谁致辞:lonstein@mmsu.edun@mmsu
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研究身体性能的神经机制是运动神经科学领域的越来越多的研究重点。Sport is more and more benefiting from and contributing to a greater awareness of concepts such as neuroplasticity (i.e., the structural and functional adaptations in specific brain and spinal circuits), and neuromodulation techniques (i.e., the application of low-level intensity currents to induce polarity-specific changes in neuronal excitability).神经塑性在强度和调节的领域不广泛理解;然而,它从根本上影响了运动员在运动中的运动和表现。理解神经塑性的基本概念可以指导力量训练,这被定义为抗性运动,从而增加了力量能力。要执行多关节运动,大脑必须与合适的肌肉组坐标,以及时执行肌肉收缩。因此,与运动学习有关的力量训练需要在运动皮层中引发的复杂肌内和肌内配位。此外,力量训练会导致中枢神经系统(CNS)(尤其是在运动皮层中)中使用依赖性塑料随时间变化(称为长期增强,Cooke and Bliss,2006)(Hortobagyi等,2021)。广泛接受的是,力量训练需要在培训的早期阶段进行神经适应(Sale,1988; Hortobagyi等,2021)。这一假设的基础是研究表明,训练的初始阶段会导致力产生大量增强,而没有肌肉质量的改变(即结构变化)。特别是,在训练的第一周内,肌肉力量产生的运动单位适应发生(Häkkinen等,1985)。,直到最近,有关力量训练的文献尚未最终确定CNS最负责这些适应的部分。最近的一项灵长类动物研究表明,通过网状脊髓束强度训练引起的脊柱上的脊髓变化与肌肉性能的变化有关(Glover and Baker,2020)。最近的荟萃分析(Siddique等,2020; Hortobagyi等,2021;Gómez-Feria等,2023)强调了一种趋势,趋势趋于同时进行皮质脊髓兴奋性和肌肉力量,并在对肌层降低后的抑制作用后,肌肉力量降低了降低的降低。但是,重要的是要注意,这种趋势根据所选训练方式具有相当程度的异质性(Gómez-Feria等,2023)。迄今为止,鉴于对耐强度训练的神经影响的研究很少,尚不清楚产生大量和持久的神经变化所需的力量训练需要多少。
Georgi Kostov 1,Rositsa Denkova-Kostova 2,Zapryana Denkova 3,Nenko Nenov 4,Nenko Nenov 4,Vesela Shopska 1,Mina Dzhivoderova-Zarcheva 5,Desislava Teneva 6,Desislava Teneva Teneva Teneva 6,Bogdan Goranov 7 ,纳迪亚·奥拉哈尔(Nadia Oulahal)8,佛罗伦萨胡森10,伊夫·沃切10,帕斯卡·德格雷夫8✉1葡萄酒和啤酒技术系; 2生物化学和分子生物学系; 3微生物学系; 4工业热技术部; 5烟草,糖和植物精油技术系,食品技术大学,马里茨大道26号,保加利亚Plovdiv 4002; 6实验室生物学活性物质 - Plovdiv,有机化学研究所,与植物化学中心,保加利亚科学学院,139 Ruski Boulevard。; 4000 Plovdiv,保加利亚; 7实验室LB LICT BASS Ltd.,154 Vasil Aprilov Boulevard,4000,Plovdiv,保加利亚; 8 Univ Lyon, Université Claude Bernard Lyon 1, ISARA Lyon, Laboratoire de Bioingéniérie et Dynamique Microbienne aux Interfaces Alimentaires (BioDyMIA, EA n°3733), IUT Lyon 1 - Département de Génie Biologique, technopole Alimentec, rue Henri de Boissieu, 01000 Bourg en Bresse, 法国; 9 Univ Lyon,Claude Bernard Lyon Univer,Isara Lyon,Laboratoire deBioingéniérieet Dynamique Microbienne Aux接口Alimentaires(Biodymia,Ea n°3733),Isara Lyon,23 Rue Jean Baldassini,69007 Lyon,France; 10大学。Bourgogne Franche-Comté,Agrosup Dijon,Pam(ProcédésAlimentaireset Microbiologiques)umr a 02.102,21000 dijon,法国摘要摘要