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引用：Wawrziczny E，Flinois B，Constant E，Brugalle´ E，Sokolowski C，Manceau C等。 （2024）处理帕金森氏病诊断
帕金森氏病（PD）是仅次于阿尔茨海尔氏病的第二大流行神经退行性疾病[1]。根据世界卫生组织的说法，2019年有超过850万人居住。PD是一种慢性进行临床疾病，其特征是运动症状（例如Bradykinesia，僵硬，震颤）和非运动症状（例如睡眠障碍，胃肠道症状，抑郁症，焦虑，焦虑，尿液疾病，尿液疾病，性Dys-dysys-功能）[2-4]。随着疾病的发展，PD（PWPD）的人变得越来越依赖，必须管理药物，并且必须应对对未来的控制和焦虑的丧失[5-8]。由于社会社区的误解和污名化，他们的社会生活也受到影响[9]。此外，由于交流障碍，他们感到羞耻和沮丧，这可能导致孤立[10]。因此，配偶对于维持PWPD的合理生活质量至关重要[7]。配偶大量参与疾病的管理。他们面临着增加的责任和社会心理挑战（即参加护理任命，监测药物，协助PWPD进行日常活动）[11-13]。他们最常鼓励和激励PWPD保持活跃并成为日常生教教练，同时将自己的挑战视为次要[7，14]。的确，由于他们参与了PWPD的照顾，他们失去了有价值的活动并成为社会孤立的[12]，这会影响他们的健康和福祉[11]。PD与婚姻调整差有关。Mavandadi等。配偶由于护理情况而经常感到负担和困扰[15，16]，而且他们看到PWPD遭受苦难和挣扎也很大[12，14]。一对夫妇的一个伴侣的疾病会对PWPD及其配偶产生重大的个人变化和困扰，并为他们的关系带来改变和压力。夫妇对疾病的管理和日常生活的管理感到不知所措[17]。的确，夫妻必须解决每个伴侣角色的变化，身份和关系标记和通信困难的破坏[12，18，19]。PWPD谈论从浪漫的伙伴关系转变为室友型关系或照料者 - 患者或父母 - 孩子般的二元[20]。合作伙伴分享更少的社交和休闲活动[14，20]。两个伴侣对另一个伴侣的需求的反应也较低[21]，并且由于运动的局限性或勃起功能障碍而面临性变化[20，22]。最后，PWPD会感到不确定性，并担心伴侣在诊断后是否将保持这种关系[20]。回报，关系的质量也会影响配偶负担以及配偶和PWPDS的生活质量[5，23]。的确，高度共同性可以保护配偶免受角色压力和负担的增加，并且PWPD的伴侣的抑郁症较小，症状严重程度较低[24，25]。一些伴侣还报告了这种关系的加强，更亲密，更多的互惠[14，17]以及对其相互奉献的加强或验证[20]。[26]还表明，这种疾病的积极影响（例如人子生长）与双方伴侣的更好的夫妻生活质量有关。
文章 久坐行为与超重或肥胖儿童的大脑结构和智力之间的关联：ActiveBrains 项目
久坐行为是指任何清醒状态下，以坐姿、斜卧姿或躺姿进行，能量消耗≤1.5 代谢当量 (MET) 的行为 [1]。久坐行为约占儿童清醒时间的 60%，且有报道称，近几年久坐行为有所增加 [2,3]。如今，儿童电子娱乐形式日益增多，包括电视、互联网、手机和视频游戏，这导致久坐时间增加，久坐已成为最常见的休闲活动 [2,4]。有令人信服的证据表明，久坐行为的增加可能会损害儿童和青少年的身体、心理和认知健康 [5,6]。重要的是，久坐行为对认知结果的影响可能因久坐行为的类型而异。例如，教育性久坐行为可能对认知结果产生积极影响，而非教育性久坐行为可能会损害认知相关结果（例如，执行功能、智力、学业成绩）[7–11]。然而，人们对久坐行为对大脑健康的影响及其与智力在整个生命周期中的关系了解甚少。大脑结构是同步过程的结果，反映了影响特定神经功能的环境和遗传因素之间的相互作用 [12]。久坐行为是影响大脑结构和功能的环境因素之一 [13]。在健康儿童中，只有四项研究调查了久坐行为对大脑的影响，其中一项侧重于大脑连接 [14]，另三项侧重于大脑结构 [12,15,16]。例如，Takeuchi 等人对体重正常儿童进行的纵向研究表明，虽然看电视时间越长，区域灰质体积就越大（即额极区和内侧前额叶区域、下丘脑/隔膜和感觉运动区），但频繁使用互联网则与区域灰质体积减少有关（即前额叶区域、前扣带回、岛叶、颞叶和枕叶区域）[15,16]。因此，研究儿童整体和具体的久坐行为与大脑结构的关系是有意义的。这对于超重/肥胖儿童尤其重要，因为久坐生活方式的增加往往会导致体重增加或无法维持减肥效果，进而可能损害儿童时期的执行功能、智力和学业成绩 [17–20]。此外，最近针对成年人的证据表明，超重或肥胖者的大脑体积比瘦弱的同龄人“老”了 10 岁 [21]。事实上，体重指数 (BMI) 与灰质体积呈负相关 [22,23]。最后，尽管心肺健康对体重正常儿童[24,25]和超重/肥胖儿童[26]的灰质体积都很重要，但先前的研究在研究久坐行为对儿童大脑结构的影响时并没有考虑心肺健康。上述发现强调了在生命早期超重或肥胖的背景下研究久坐行为与大脑结构之间的关联的重要性。据我们所知，之前还没有研究过久坐行为对超重/肥胖儿童大脑结构的影响；也没有研究过久坐行为相关的大脑体积差异与智力之间的关系。
女性心血管疾病加入我们的团队以ob/gyn
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生物多样性和无数文化
人类是印度自然界的一部分，而不是印度自然界的一部分，许多社区的家都具有自然和文化的多样性。整个地区居住的社区都有精致和无数的文化，传统和实践。这些社区中的每个社区都以自己的方式都是独一无二的，因此，重要的是要了解其基本方面，保护和保护其文化遗产。多样化的文化实践始终是生物多样性管理的核心。土著文化的作用及其知识在保护生物多样性中的应用始终至关重要，并且是适应局部环境（或利基形成）的例子，并有助于保护生物多样性。存在文化系统与环境之间的相互反馈。自然始终提供了一种文化过程，活动和信念系统发展的环境。文化实践取决于生物多样性的特定要素的存在和表达。最终，保护多样性必须是最重要的，毫无疑问是一种关心的行为。指的是所有生物体，它们的遗传物质以及它们的生态系统的一部分都支持人类和社会需求，包括食品和营养安全，能源和生活，这共同基于身体健康。它还支持经济机会，以及有助于整体健康的休闲活动。但是，需要一种整体方法来共同扭转生物多样性侵蚀和文化多样性削弱的当前趋势。它发生在3个不同的层面上，即物种多样性，遗传多样性和生态系统多样性。一种与生物多样性和文化多样性有关的国际法律文书已经存在。正如联合国教科文组织所说，促进多样性的联合方法将加强文化和生物多样性之间的融合，相互依存和积极关系。文化多样性的丧失（包括语言）和土著社区及其文化的传统知识与生物多样性的丧失无关。这种关系是如此内在，以至于它不言语。有证据表明，暴露于自然对身心健康有积极影响。这就是为什么神圣的树林所证明的非人类性质经常被认为是神圣的原因，并且反映在对生物区域主义的日益兴趣中。国际对生物多样性与文化多样性之间联系的认识反映在IUCNC/EESP和UNESCO的工作计划中，以及UNEP（2007）的旗舰报告《全球环境展望》。这将生物多样性描述为包括“人类文化多样性，可能受到与生物多样性相同的驱动因素的影响，并且对基因，其他物种和生态系统的多样性产生了影响”（UNEP，2007年）。因此，一种联合方法将加强文化和生物学多样性之间的融合，相互依存和积极关系。在科学家在批判性思维中的相互作用与在北东印度的背景下的文化多样性的积极对话之间进行了平行，在本次研讨会上，将提供一些有关生物多样性的基本信息，以了解为什么在塑造任何领域的文化环境中，尤其是在全球变化的时间中应赋予其核心作用。同时将印度东北地区视为一个单一的同质领土，仅突出了该地区的身份和边缘性的复杂性。重要的是要注意，不同的文化以不同的方式与自然互动，并与本地环境建立了不同的关系。利用多学科的方法，这项努力不仅涉及人类学的见解，而且还涉及人类生物学，地理学，社会学，政治学，政治学，经济学，文学，历史，历史和其他学科，以揭示众多因素的分层动态，例如种族，性别，宗教，宗教，宗教和社会经济学的杂物，并撰写，并撰写了构成的界定，并撰写了构成界限，并撰写了界定的界定，并撰写了界定的界定，并撰写了撰写的范围。该地区普遍的生物多样性。
Google无人驾驶汽车报告PDF
Google无人驾驶汽车是一款自动驾驶的汽车，可以安全，合法和舒适地在道路上航行。它结合使用Google地图，硬件传感器和人工智能软件来控制其运动。该项目由塞巴斯蒂安·瑟伦（Sebastian Thrun）领导，他还共同发明了Google Street View，并赢得了2005年DARPA大挑战赛。汽车将Google地图与各种硬件传感器集成在一起，包括LiDAR，摄像机，距离传感器和位置估算器。LIDAR技术使汽车可以测量最多60米的距离，而摄像机检测到即将到来的交通信号灯。距离传感器使汽车能够“查看”附近或即将到来的汽车或障碍物。位置估计器确定车辆的位置并跟踪其运动。人工智能软件从Google地图和硬件传感器接收数据，确定何时加速，放慢，停止或引导轮子。AI经纪人的目标是安全和合法地将乘客运送到所需的目的地。截至2012年，内华达州已经对Google无人驾驶汽车进行了测试，六辆汽车乘以140,000英里，偶尔进行人工干预。这项技术有可能彻底改变全球运输系统。回顾我在2014-2015学年在浦那大学的工程旅程，在AISSMS-SCOE的Gaikwad和Head Computer Engineering系的指导下，这是令人难以置信的启发性。我最真诚的感激之情延伸到A.M. Jagtap教授，他不仅提供了宝贵的指导，而且在整个学术期限内都为我提供了支持。自动驾驶汽车将控制驾驶，使用传感器来检测障碍物并相应地调整速度。这需要多种技术，包括车道检测，障碍物检测，自适应巡航控制，避免碰撞和横向控制。此外，传感器将监视道路状况，调整速度以确保安全行驶。完全自动化汽车是一项复杂的任务，但是在单个系统中取得了进步。配备了雷达，激光镜头和摄像机的Google的机器人汽车可以快速，准确地处理信息，从而做出决策并比人类更好地实施它们。这项技术有可能减少与交通相关的伤害和死亡，同时优化能源使用和道路空间。该系统结合了来自包括Google Street View在内的各种来源的数据，以创建完全自主的驾驶体验。过道Coe，浦那。车辆的转向和制动系统由通用处理器直接控制。该系统从各种来源接收感官输入，包括LiDar，Radar，位置估计器和Street View图像。LIDAR创建了一个三维平台，用于映射障碍物和地形。相机视觉馈电用于检测交通信号的颜色，使车辆能够相应地移动。同时，处理器不断与发动机控制单元进行通信。发动机控制单元具有硬件传感器，包括雷达，它使用无线电波来检测对象并确定其范围，高度，方向或速度。视觉选择会影响角分辨率和检测范围。雷达技术具有多种应用，例如空中交通管制，天气监测和军事系统。高科技雷达系统能够从高水平的噪声中提取物体。雷达系统以预定的方向传输无线电波，然后将其反映和/或被对象散射。反射回发射器的信号使雷达成为可能。如果一个物体移动更近或远，则由于多普勒效应，无线电波的频率发生了略有变化。雷达接收器通常位于发射器附近，电子放大器加强了接收天线捕获的弱信号。还采用复杂的信号处理方法来恢复有用的雷达信号。雷达系统在长范围内检测物体的能力是由于它们通过的介质对无线电波的吸收较弱。雷达系统依赖于他们自己的传输，而不是自然光或对象发射的波，通常是为了避免检测到某些对象，除非需要进行预期的检测。雷达技术使用人工无线电波照亮物体，尽管在数字信号处理和噪声水平提取方面具有高科技功能，但该过程使人眼或相机看不见。相反，LiDAR（光检测和范围）系统利用从激光器来测量目标的距离和特性的光脉冲，其应用涵盖了各个领域，例如地质和遥感。孔镜或梁分离器用于收集返回信号。1。与雷达不同，Lidar不使用微波或无线电波，从而与传统的雷达技术不同。它在大气研究，气象学甚至月球着陆任务中的使用都证明了其在不同地区的潜力。雷达和激光雷达系统之间的选择取决于特定要求，例如要检测到的对象的类型，环境条件和技术能力。与较短的红外激光器不同，机载的地形图映射激光雷达通常使用1064 nm二极管泵式YAG激光器，而测深的系统则使用532 nm的频率加倍激光器，因为后者能够以较少的衰减渗透水穿透水。图像开发的速度也受到系统中的扫描速率的影响，可以通过各种选项（例如双振荡平面镜或与多边形镜的组合）实现。固态照片探测器（例如硅雪崩光电二极管）和激光射击中的光电构皮之间的选择至关重要，接收器的敏感性是在激光雷达设计中需要平衡的另一个参数。非扫描系统（例如“ 3D门控观看激光雷达”）应用脉冲激光器和快速门控相机进行3D成像。在移动平台（例如飞机或卫星）中，需要仪器，包括全球定位系统接收器和惯性测量单元（IMU），以确定传感器的绝对位置和方向。这允许使用扫描和非扫描系统进行3D成像。每个卫星都会传输包括精确的轨道信息，一般系统健康以及所有卫星的粗糙轨道的消息。2。全球定位系统（GPS）在所有天气条件下都提供位置和时间信息，从地球上方的GPS卫星发送的准确的时序信号来计算其位置。接收器使用这些消息来确定运输时间，计算到每个卫星的距离，并使用三尾征来计算接收器的位置。然后以派生信息（例如根据位置变化计算出的方向和速度）显示此位置。在此处给出的文字Google Street View使用各种技术来捕捉全球街道的全景。专门的GPS应用程序同时使用位置和时间数据，包括用于交通信号的时机以及手机基站的同步。位置传感器（例如旋转器编码器）用于工业控制，机器人技术和其他需要精确轴旋转的应用。该系统由15个摄像头的玫瑰花结成，带有5百万像素CMOS图像传感器和自定义镜头。新一代的相机可以改善分辨率，取代了早期的相机。Google Street View显示了特殊改装的汽车的图像，但还使用替代方法来用于无法通过汽车（例如Google Trikes或Snowmobiles）进入的区域。这些车辆具有定向相机，GPS单元，激光范围扫描仪和3G/GSM/Wi-Fi天线。高质量的图像现在基于开源硬件摄像头。街道视图图像在放大地图和卫星图像后出现，可以通过将“佩格曼”图标拖到地图上的位置来访问。在交叉和交叉点处，显示了其他箭头。3。4。通过照片中的固体或损坏的线可视化相机汽车的路径，箭头指向每个方向的后续图像。人工智能软件过道COE，Pune使用控制单元。人工智能是旨在创建智能机器的计算机科学领域。智能代理人感知其环境并采取行动以最大程度地提高成功。Xeon处理器是一个多核处理器，最多8个执行核，每个核心支持两个线程。每个核心的共享指令和数据中级缓存处理实时传感器值和一般处理。两个Cortex-A9处理器处理转向和制动系统。异质计算是指使用各种计算单元（例如通用处理器或自定义加速逻辑）的电子系统。传感器数据获取：人类的感知经历了程序的运行，传感器数据采集涉及从各种传感器中收集和处理环境数据，包括LIDARS，CAMERAS和GPS/INS。JAUS互操作通信：无人系统的联合体系结构是由美国国防部开发的，为无人系统创建开放的建筑，Labview在其开发中起着至关重要的作用。驱车系统过热COE，浦那19 25。使用机电执行器和人机界面用电子系统替换传统的机械控制系统，从而消除了诸如转向柱和泵等组件。5。早期的副驾驶系统将演变成汽车运动员。算法：一种算法用于接收和解释从领导者车辆的位置数据，模仿其导航属性以准确遵循设定路径，并利用诸如面包屑位置和立方样条拟合的技术。逐线技术6.乘线技术驱动驱动线将技术与人工智能和算法相结合，仅控制三个驾驶零件：转向，制动和油门，取代传统的机械系统。通过电线技术进行电子驱动器及其应用的电子驱动技术涉及从车辆控制系统中消除传统的机械组件，并用电子传感器，计算机和执行器代替它们。DBW的优点包括通过计算机控制的干预来提高安全性，例如电子稳定控制（ESC），自适应巡航控制和车道辅助系统。此外，DBW提供的设计灵活性扩大了车辆定制选项的数量。但是，由于更高的复杂性，开发成本和安全性所需的冗余要素，实施DBW系统的成本可能会更高。另一个缺点是，制造商可能会降低某些范围内的油门灵敏度，以使车辆更容易或更安全。电子动力转向（EPS）是通过电线技术对驱动器进行的常见应用，该技术使用具有可变功率辅助的电子驱动转向系统。EPS系统在较低的速度下提供更多的帮助，而在较高速度下的援助则比液压系统更节能。电子控制单元（ECU）根据方向盘扭矩，位置和车辆速度等因素来计算所需的辅助功率。有四种形式的EPS：列辅助类型，小齿轮辅助类型，直接驱动类型和机架辅助类型。这些系统具有独特的优势，例如低惯性和摩擦，对各种汽车模型的适应性以及补偿单方面力量的能力。总体而言，电线技术的电子驱动器在车辆控制系统中提供了提高的安全性，灵活性和能源效率，这使其成为制造商的流行选择。在无人驾驶汽车中，使用算法和馈送到ECU的数据计算转向角度和扭矩，从而可以免提操作。6.3电线技术制动器用电子传感器和执行器代替了传统的机械制动系统，从而提供了减轻体重，较低的操作噪声和更快的反应时间等好处。但是，冗余制动系统对于安全性至关重要，在主要系统故障的情况下激活。电线技术的制动器使用雷达和激光镜输入来计算制动踏板传感器，从而使驾驶员无法施加制动器。使用电线技术的6.4节气门用电子控制代替了加速器踏板和油门之间的机械连接，并使用诸如加速器踏板位置，发动机速度和车辆速度等传感器来确定所需的油门位置。此设置提高了无缝的功率训练一致性，并促进了诸如巡航控制，牵引力控制和防止系统等功能的集成。运输官员的头等重点是流畅的流量。减少排放，燃油消耗减少，COE，Pune驾驶，带踏板位置无关，等等，辅助，空气燃料混合控制，减少排气排放。还与汽油直接注射技术，Aissms COE，Pune一起使用，许多地区正在开发许多区域，以允许人们使用它们，尤其是出租车服务，驾驶员由于各种原因而需要这份工作。当自动驾驶汽车能够执行没有额外的人的任务时，涉及人类服务的工作就会开始减少。这种现象类似于由自动驾驶汽车引起的大规模工作，这些汽车可以更有效地执行任务。自动驾驶汽车有可能彻底改变交通流量，而人类驾驶员可以选择破坏交通法律。随着自动驾驶汽车变得越来越普遍，交通拥堵将大大减少，从而使合并并退出高速公路。流量的减少将导致经济改善和平均燃油经济性的改善，以及由于其他车辆的一致性而导致的燃料消耗降低。3）燃油经济性自动驾驶汽车将消除不必要的加速和制动，以最佳的性能水平运行，以达到最佳的燃油效率。即使提高了1％的燃油效率，仅在美国就可以节省数十亿美元。通过实施自主安全系统，可以实现卓越的燃油效率。4）时间成本每天的价值在增加，自动化汽车可以为居住在繁忙城市的个人节省大量的时间。即使没有考虑货币价值，还有更多的时间进行休闲活动也会提高生活标准。降低由于流量而浪费的时间将使人们能够准时，更具动态并提高工作效率。期货距离自动驾驶汽车的过渡带来了一些好处，包括减少交通拥堵，提高燃油经济性和提高生产率。但是，它还引起了人们对设备成本，复杂的人工智能软件以及非理想道路条件对系统性能的潜在影响的担忧。demerits：1）高设备成本：使用高级技术，例如雷达，激光雷达，位置传感器，GPS模块，多核异质处理器和高分辨率摄像头很昂贵。2）复杂的AI软件：用于机器人汽车的人工智能软件的设计和实施是复杂的任务。3）多样化的道路条件：非理想的道路条件可能会影响软件做出的决策，从而可能影响系统性能。4）专业驾驶员结构的失业将大大减少许多与交通相关的问题。自动驾驶汽车可以更有效地利用道路，从而节省空间和时间。狭窄的车道将不再是一个问题，大多数交通问题将通过这项新技术的帮助最小化。研究表明，使用自动驾驶汽车，交通模式将变得更加可预测，而且问题越来越小。汽车制造商已经在高端型号中纳入了驱动程序辅助系统，这一趋势预计将继续。为了实现这一目标，需要进行广泛的研究和测试。随着智能车辆变得越来越普遍，公共部门的积极主动方法将决定何时到达这些福利。目前，存在各种技术来帮助自动驾驶汽车开发，例如GPS，自动巡航控制和巷道保持援助。这些技术可以与其他其他技术结合使用，例如基于视频的车道分析，转向和制动驱动系统以及编程控件，以创建一个完全自主的系统。主要挑战是获得公众信任，以允许计算机驾驶车辆。不会立即接受该产品，但是随着系统变得更加普遍，揭示其收益，随着时间的流逝，该产品会随着时间的流逝而获得接受。实施自动驾驶汽车将引起人们对可以执行任务的计算机代替人类的担忧。但是，社会不会立即改变；取而代之的是，随着这些车辆融入日常生活，随着时间的流逝，它将变得更加明显。2010年第11届国际控制，自动化，机器人技术和愿景国际会议（ICARCV）提出了一份名为“智能车辆导航方案”的研究论文。会议诉讼位于当年出版物的第1809-1814页。此外，2013年Kollam的T.K.M理工学院的研讨会报告探索了自动驾驶汽车的概念。A. Frome的一篇论文，“ Google Street View中的大规模隐私保护”，在2009年的第12届IEEE国际计算机视觉会议（ICCV 09）上发表了。该报告与来自浦那的Aissms Coe的研究人员合着。此外，罗尔夫·伊斯曼（Rolf Isermann）在2011年发表了《国际工程研究技术杂志》（IJERT）的第22卷。Google Street View开发的关键人物 Sebastian Thrun也是将Google的街头图像与人工智能软件相结合的先驱，以创建创新的导航系统。 他的工作为他赢得了美国国防部的重大认可和大量赠款。Sebastian Thrun也是将Google的街头图像与人工智能软件相结合的先驱，以创建创新的导航系统。他的工作为他赢得了美国国防部的重大认可和大量赠款。