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传统运动教练决策的概念框架
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AI和传统学习：更深层学习的互补策略
了解生成AI的使用如何影响学习成果是为教育中的AI创建有效指南的关键。Microsoft Research（MSR）和剑桥大学出版社和评估是对大语言模型（LLMS）对学习基础的影响的首批大规模定量研究之一：理解和保留信息。
一种包容性规模化商业模式，旨在将传统的小规模家禽生产转变为以市场为导向的生产。TPGS 经验
1 国际畜牧研究所 (ILRI) 2 坦桑尼亚畜牧研究所 (TALIRI)。 3 埃塞俄比亚中部农业研究所 (CEARI) 4 肯尼亚农业和畜牧研究组织 (KALRO) 5 国家动物健康和生产研究所 (NAHPRI) 6 国家动物科学研究所 (NIAS) 7 阿姆哈拉农业研究所 (ARARI) 8 柬埔寨社区生计畜牧业发展组织 (LDC)
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
虚拟现实高强度间隔训练与医学生的传统高强度电路训练相比：飞行员CROS
背景：本研究评估了虚拟现实（VR）高强度间隔训练（HIIT）拳击协议的有效性与传统的高强度电路训练（HICT）在改善30位健康医学生中的运动动机，参与度和生理反应方面相比。目的：目的是比较VR HIIT协议，该协议涉及使用Oculus Quest 2进行未来派外骨骼游戏体验以及传统的12个运动HICT。方法：总共有30名医学生，同时使用了VR HIIT，使用Oculus Quest 2进行未来派外骨骼游戏体验，并进行了传统的12个运动HICT。指标包括运动前后的心率（HR）和血液乳酸水平，以及感知的劳累和情境动机量表。结果：VR HIIT显示平均HR明显更高（平均161，SD 15 vs平均144，SD 11 bpm; d = 1.5; p <.001），峰值HR（平均182，SD 15，SD 15 vs平均176，SD 11 bpm; d = 0.8; d = 0.8; p = .001）和平均per per per per per per efertien（平均值2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vsd; 4 = .03）。运动后乳酸水平较高（平均8.8，SD 4.5 vs平均10.6，SD 3.0 mmol/L; d = 0.6; p = .006）。内在动机和其他心理措施没有明显的差异，除了较低的疲劳（d = 0.5; p = .02）。结论：VR HIIT在保持内在动机的同时显着增强了生理参数，使其成为传统HICT的可行替代品。然而，这项研究的短期性质是一个限制，未来的研究应探讨VR运动在多样化和临床人群中的长期参与和治疗影响。
建议引用：Krzywdzinski, Martin；Butollo, Florian (2022)：将经验知识与人工智能相结合。传统机械制造公司的数字化转型，管理评论 (mrev) - 社会经济研究，ISSN 1861-9908，Nomos，巴登-巴登，第 33 卷，Iss。2，第 161-184 页，https://doi.org/10.5771/0935-9915-2022-2-161
工业 4.0 技术的发展为制造企业的数字化转型创造了空间，这些企业的业务模式越来越依赖于软件和基于数据的服务。虽然一些研究强调制造业别无选择，只能遵循这种转型，但对于企业如何实际管理这种转型，我们知之甚少。本文以一家领先的机械工程公司为例，分析该公司如何组织新数字技术的开发，以及如何改变其组织结构和实践。它基于 22 次访谈和对公司文件的分析。该分析借鉴了双元理论，并扩展到动态过程分析。它表明，数字化转型以支持跨职能合作的结构和实践的发展以及新技能形成方法的创造为前提。开发了与制造企业数字化转型相关的组织变革模型，包括概念验证阶段、部分开发阶段和组织转型阶段。
基于政策优化的近端策略优化学习方法，用于DC-DC提升转换器控制：对传统CON>的比较评估
本文提出了与传统控制方法进行比较的DC-DC Boost Converter Control的基于DC-DC Boost Converter Control的基于近端策略优化（PPO）的强化学习方法。使用MATLAB Simulink共模拟对PPO算法的性能进行了评估，结果表明，实现短期结算时间和稳定性的最有效方法是将PPO算法与基于增强学习的控制方法相结合。模拟结果表明，基于RL的控制方法具有PPO算法提供了超过传统控制方法的步骤响应特征，从而增强了DC-DC增强转换器的控制。这项研究还强调了增强学习方法的固有能力，以增强增强转换器控制的性能。
传统的在线和直播双通道策略和定价政策
帕金森氏病（PD）的主要病理特征是第二个最常见的神经退行性疾病和最常见的运动障碍，是中脑的一部分Nigra中多巴胺能神经元的主要变性。尽管进行了数十年的研究，但该疾病起源的分子机制仍然未知。最初将这种疾病视为纯神经元疾病，但单细胞转录组学的结果表明，少突胶质细胞可能在帕金森氏症的早期阶段起重要作用。尽管这些发现具有很高的相关性，特别是寻求有效的疾病改良疗法，但Oli-Godendrocytes在帕金森氏病中的实际功能作用仍然高度投机，并且需要一致的科学努力才能更好地进行研究。This Unsolved Mystery discusses the limited under- standing of oligodendrocytes in PD, highlighting unresolved questions regarding functional changes in oligodendroglia, the role of myelin in nigral dopaminergic neurons, the impact of the toxic environment, and the aggregation of alpha-synuclein within oligodendrocytes.