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优化TDC对老年人中运动序列学习的影响
1 Department of Psychology and Neurosciences, Leibniz Research Center for Working Environment and Human Factors, 44139 Dortmund, Germany 2 International Graduate School of Neuroscience, Ruhr-University Bochum, 44780 Bochum, Germany 3 Neuroplasticity and Movement Control Research Group, REVAL Rehabilitation Research Center, REVAL, Faculty of Rehabilitation Sciences, Hasselt University, 3590比利时Diepenbeek 4认知神经科学研究所，Ruhr-University Bochum，44801 Bochum，德国Bochum，5大学5大学诊所和心理治疗诊所以及儿童和青少年精神病学和心理疗法的大学诊所神经可塑性研究小组，运动科学系，小组生物医学科学，鲁文，鲁汶3001，比利时鲁汶 *通信：raf.meesen@uhasselt.be
人工智能、机器学习和深度学习在高级机器人中的应用，综述
近年来，人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 彻底改变了先进机器人领域。AI、ML 和 DL 正在改变先进机器人领域，使机器人更加智能、高效，能够适应复杂的任务和环境。AI、ML 和 DL 在先进机器人中的一些应用包括自主导航、对象识别和操作、自然语言处理和预测性维护。这些技术还用于开发协作机器人 (cobots)，可以与人类一起工作并适应不断变化的环境和任务。AI、ML 和 DL 可用于先进的交通系统，以便为乘客和交通公司提供安全、高效和便利。此外，AI、ML 和 DL 在制造装配机器人的发展中发挥着关键作用，使它们能够更高效、更安全、更智能地工作。此外，它们在航空管理中有着广泛的应用，帮助航空公司提高效率、降低成本和提高客户满意度。此外，AI、ML 和 DL 可以帮助出租车公司为客户提供更好、更高效、更安全的服务。该研究概述了先进机器人系统中 AI、ML 和 DL 的最新发展，并讨论了系统在机器人改造中的各种应用。还建议进一步研究 AI、ML 和 DL 在先进机器人系统中的应用，以填补现有研究和已发表论文之间的空白。通过回顾 AI、ML 和 DL 在先进机器人系统中的应用，可以研究和修改先进机器人在各种应用中的性能，以提高先进机器人行业的生产力。
使用机器学习在仓库机器人中优化自动采摘系统
许多领域的科学家，包括基因组学，材料科学和遥感，需要分析越来越多的数据[1、4、8、9]。科学工作流程系统促进了此类分析的自动化，使科学家能够从黑框任务中构成管道，并具有数据依赖性。由于这些工作流程通常用于处理大量数据，因此它们往往是资源密集型和长期运行的，从而导致大量的能源消耗，因此会导致碳排放。此外，大数据应用程序的日益普及已被确定为ICT行业排放量不断增加的驱动力[5]。因此，量化和理解科学工作流的碳足迹至关重要。诸如NextFlow [2]之类的科学工作流系统，允许在异质群中进行工作流程，执行和监视。尽管这些系统通常为执行的工作流程生成详细的性能跟踪和日志，但它们不会产生消耗或碳发射的能量记录。因此，用户必须用硬件/软件电表手动监视功耗，否则使用诸如Cloud Car-Bon Footprint（CCF）1或绿色算法（GA）[7]之类的方法，该方法采用线性功率模型将资源利用转化为能量消耗。在任何一种情况下，要将消耗的能量转化为发射的碳，用户需要一定量的碳强度（CI），例如年平均值或更细粒度的度量。没有此步骤，只能基于粗粒度资源利用度量来估算功耗。一般而言，CI测量每千瓦时消耗的电力（每千瓦时）产生的碳量（𝐶𝑂2）的量，并且根据产生电力的来源以及对电网的需求而在不同位置，季节和时间之间有所不同。实际上，监视功耗要求用户附加物理功率计或在执行工作流程之前启用基于软件的工具，例如英特尔的运行平均电源限制（RAPL）。这是可以使用CCF和GA工具的，但仅以降低的精度。两种方法都假定能源消耗线性缩放，这不一定在实践中存在[6]。更重要的是，为了构建线性功率模型，GA方法依赖于指定的计算资源的供应商指定的热设计功率（TDP），这是一个不反映关键处理器设置（例如处理器频率）的专有度量，并不表示IDLE功能消耗。此外，尽管两种方法都将功耗转移到碳排放中，但它们使用静态平均值来表示计算工作量消耗的电力CI，而忽略了CI通常是高度可变的。
Mega Cisterna Magna（MCM）在一个有足够的人的男人中...
Mega Cisterna Magna（MCM）是一种脑发育异常，发生在1％的射线照相图像中。当小脑脊髓储液的横向尺寸大于10 mm时发生。它是颅腔中最重要的水库。从前面，它受到延伸的髓质的限制，从硬脑膜上和小脑限制。该大脑区域结构中的孤立异常通常不会引起任何临床症状。然而，关于小脑参与认知和情感过程的研究，越来越多的关注。这些过程又可能与性生活的调节有关。该研究的目的是介绍一个被诊断为MCM的男子的心理性功能，该男子涉嫌犯下五项性犯罪。与访谈的分析，案例文件的数据以及性别学，心理学和精神病学检查的结果结合在一起，使受访者能够在所谓的行为中指导其行为的能力，同时保持其重要性的能力。
成人中2型糖尿病的累积多动症药物使用和风险
抽象背景知之甚少，人们对累积注意力缺陷/多动症障碍（ADHD）用药对2型糖尿病风险（T2D）的影响有所了解。目的是检查ADHD药物的累积使用与事件T2D的风险之间的关联。方法在2007年至2020年之间通过瑞典注册者在2007年至2020年之间，在18-70岁的全国人群中进行了一项嵌套的病例对照研究。在基线，性别和出生年龄时，选择了ADHD后入射T2D的个体（n = 2355），并与多达五个对照（n = 11 681）匹配。条件逻辑回归模型研究了ADHD用药的累积持续时间与T2D之间的关联。Findings Compared with no use, a decreased risk of T2D was observed for those on cumulative use of ADHD medications up to 3 years (ORs: 03 years, 0.97 (95% CI, 0.84 to 1.12））。分别研究药物类型时，甲化酯显示出与主要分析相似的结果，lisdexamfetamine显示与T2D没有关联，而长期使用原子苷（> 3年）的使用原诺西汀与T2D的风险增加有关（OR：1.44（95％CI，1.01至2.04））。结论累积使用多动症药物不会增加T2D的风险，除了长期使用原子苷。临床意义的发现表明，临床医生应意识到与ADHD患者累积使用原莫西汀有关的T2D的潜在风险；但是，强烈需要进一步的复制。
在社区居住的老年人中，脑量和体育活动模式之间的关联
背景：在认知正常的老年人中，较大的大脑体积通常与更自由生活的体育锻炼（PA）有关。然而，是否与更大的脑量与更有利的PA模式相关联，并且这种关联是否比总PA更强，仍然未知。方法：在巴尔的摩纵向研究中招收的301名参与者（平均年龄= 77 [SD = 7]年，女性= 77 [SD = 7]年）收集了大脑磁共振成像和腕上戴上加速度计的数据。线性回归模型适合检查脑体积（CC）是否在横截面上与：（a）每日PA分钟总数和（b）活性片段化（平均PA回弹的平均数量 /总PA分钟×100）。灵敏度分析。结果：在调整人口统计学因素，行为因素，医疗速度，apolipopopoprotein e4状态和内在素体内，分别与较高的白质体积与较高的每日PA分钟（2.6 [SE = 1.0]和3.8 [0.9] min/day；两者的p <.009）相关。更大的时间白质体积与较低的片段化有关（-0.16％[0.05]，p = .003）。在敏感性分析中，观察到的脑体积和每日PA分钟之间的关联仍然显着，而与破碎的关联不再保持显着。结论：我们的结果表明，认知正常的老年人中的白质大脑结构与PA的总量有关，并且在较小程度上是PA积累模式。需要更多的工作来阐明大脑结构与功能与PA模式之间随着衰老的纵向关系。
父母离婚在童年中的作用在成年人中的抑郁症
摘要这项研究的目的是评估对2019年BRFSS研究的新兴年轻人的父母离婚与抑郁症之间的关系。2019年BRFSS利用疾病控制与预防中心（CDC）采用了不成比例的分层样品设计来收集美国所有州的数据。本研究中使用的最终参与者数量为50,804，年龄从18至30岁不等。男性参与者人数为27,208，女性参与者人数为23,596。参与者的种族包括31,177名白人/非西班牙裔，4,327个黑人/非西班牙裔，3,443个亚洲/非西班牙裔，还有2,831个其他/非西班牙裔。当前研究的发现表明，父母离婚和抑郁经验之间存在统计学意义的关系。该研究还发现，经历父母离婚的女性倾向于比经历父母离婚的男性更高的抑郁症。了解父母离婚与抑郁症在后代（尤其是女性）相关的作用，可以指导未来的从业人员有效地支持这一人群。
在协作机器人中用于人类跟踪的凸轮速算法
2Senior Developer电子健康解决方案，Amman，Jordan摘要：本文考虑了在协作机器人工作区域中用于人类跟踪的凸轮移算法的复杂实现。该研究涵盖了凸轮缩影的算法和数学基础，详细介绍了用于提高跟踪准确性的基本原理和数学模型。在Pycharm环境中开发了一个Python程序，以考虑到实时处理和与机器人系统集成等方面，以有效地实施该算法。该研究对跟踪速度进行了全面评估，研究了算法在不同条件下的有效工作以及它如何影响系统的整体灵敏度。结果证明了凸轮班算法在提供准确和及时的跟踪方面的有效性，突出了其对动态和交互式环境的适用性。这项工作有助于通过提高跟踪功能，在共享工作领域获得更好的互动和安全性来优化协作机器人的性能。
提高了在核反应堆中运行的机器人中安装的电子组件的辐射抗性
[1] eDditional办公室，“用于调查核事故的灾难管理机器人的开发”，《灾难研究杂志》，第3卷，第4期，第4页，305-306，2008年8月。[2] Tomoharu doi，Mitsuyoshi Shimaoka，Shigekazu Suzuki，“由技术学院或Kosen教育工作者构想的创意机器人大赛”，《机器人和机械学杂志》，第34卷，第34卷，第34页，第3页，第498-508-508-508-508-508，20222222222.[3] Kenjiro Obara，Satoshi Kakudate，Kiyoshi Oka，Akira Ito，Toshiaki Yagi和Morita Yosuke，“ iTer远程维护的辐射硬度组件的开发”，《机器人和机械学杂志》，《杂志[4] Andrew West，Jordan Knapp，Barry Lennox，Steve Walters，Stephen Watts，“一台小COTS单板计算机用于移动机器人的辐射公差”，核工程和技术，第54卷，第54页，第54页。2198-2203，2022年12月。[5] Zhangli Liu，Zhiyuan Hu，Zhengxuan Zhang，Hua Shao，Hua Shao，Ming Chen，Dawei Bi，Dawei Bi，Bingxu Nig，Ru Wang，Shichang Zou，Shichang Zou，“全部剂量效应在高压记忆力和方法中，核工具和方法” pp.3498-3503，2010年9月。[6] Zhangli Liu Zhiyuan Hu, Zhengxuan Zhang, Hua Shao, Ming Chen, Dawei Bi, Bingxu Ning, Shichang Zou, “Comparison of TID response in core, input/output and high voltage transistors for flash memory,” Microelectronics Reliability, Vol.51, pp.1148-1151, March 2011.[7] Bingxu ning，Zhengxuan Zhang，Zhangli Liu，Zhiyuan Hu，Ming Chen，Ming Chen，Dawei Bi，Shichang Zou，“辐射诱导的浅沟裂缝隔离泄漏在180-NM FLSH内存技术中”[8] Sandhya Chandrashekhar，Helmut Puchner，Jun Mitani，Satoshi Shinozaki，Satoshi Shinozaki，Mohamed Sardi，David Hoffman，“辐射在16 nm浮动大门SLC SLC NAND闪光灯中诱导软沟，Microelectronics Reliaics Reliaics Reliaics”，第108卷，第11331页，第8页。
通过在狗机器人中实施面部识别来自主监视突破
摘要 - 随着当今世界安全的重要性继续升级，技术在增强中的作用已经大大发展。从个人监控的固定安全摄像机的成立开始，进步就朝着自主威胁识别系统和移动机器人的部署迈向主动的安全措施。尽管有这些技术进步，但对安全机器人的自主机器人的探索相对较少。这项研究采用了一种新颖的方法，通过重新利用商业GO2 EDU狗机器人的安全目的，为其装备了热摄像头和定制软件，以在不同的照明条件下进行健壮的面部检测，旨在实现更安全，更可靠的面部识别。此外，通过使用SLAM配备了2D Rplidar和Depth Camera的Turtlebot进行实验，研究了映射和导航能力，为GO2机器人的自主操作奠定了基础。在加强安全措施的背景下，这些增强功能的结果已显示出有望。本文以讨论潜在的未来增强功能的讨论，为更复杂和自主的安全机器人铺平了道路。