XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System元音
新的机器学习技术
背景：帕金森病 (PD) 是一种常见的神经退行性疾病，影响着全世界 700 万至 1000 万人。目前尚无针对 PD 的客观测试，研究表明误诊率高达 34%。机器学习 (ML) 提供了改善诊断的机会；然而，数据集的大小和性质使得很难将 ML 模型的性能推广到实际应用中。目标：本研究旨在巩固前期工作，并引入基于元音发声的诊断特征工程和 ML 新技术。引入了额外的特征和 ML 技术，在大型 mPower 发声数据集上显示出显著的性能改进。方法：我们使用从整个数据集中随机选择的 1600 个 /aa/ 发声样本来推导从数据集中过滤出错误样本的规则。应用这些规则以及联合年龄-性别平衡过滤器，得到一个包含 511 名 PD 患者和 511 名对照者的数据集。我们从 1 秒开始，针对 1.5 秒的音频窗口计算支持向量机的特征。使用 10 倍交叉验证 (CV) 对此进行评估，并分层以平衡每个 CV 倍的患者和对照数量。结果：我们表明，先前文献中使用的特征在推断到更大的 mPower 数据集时表现不佳。由于语音的自然变化，患者和对照的分离并不像以前认为的那么简单。我们在使用其他新特征（确定性为 88.6%，来自贝叶斯相关 t 检验）分离患者和对照方面表现出显着的性能改进，准确率超过 58%。结论：结果令人鼓舞，展示了 ML 在检测神经科医生无法察觉的症状方面的潜力。
心电图的起源和发展
伦敦科学博物馆和英国心脏学会合作的成果。沃勒是一本生理学教科书的作者，1917 年 (6)，他发表了一篇关于 2000 个心电图 (ECG) 的论文。具有讽刺意味的是，他之前曾表示，他根本不知道心脏活动的电信号可以用于临床研究。他和埃因托芬一起被提名诺贝尔奖，但在获奖前去世，因此埃因托芬一人获得了诺贝尔奖。沃勒的女儿玛丽是皇家自由医院的物理学教授，她告诉我，托马斯·刘易斯爵士将心电图一词的发明归功于沃勒 (7)。她觉得她的父亲从未得到后人的充分认可。荷兰生理学家埃因托芬于 1887 年成为沃勒的听众，并用利普曼静电计重现了他的发现。他将这些偏转称为 PQRST。这个命名法的起源仍有争议。 A 和 C 是脉搏波，这也许可以解释为什么无法使用 ABCDE。另一种理论认为 PQRST 是五个连续的辅音，那么元音有什么问题呢？笛卡尔甚至因其以 A 开头的直线和以 P 开头的曲线的几何惯例而被牵连（8）。埃因托芬发明了弦电流计，它比静电计更灵敏、更省力，后来一直在使用。一根镀银的石英线悬挂在电磁铁的两极之间。患者的电流根据电流强度移动线。一束光聚焦在这根线上，然后聚焦在缓慢下落的照相底片上，产生心电图轨迹。线做得尽可能细；然后将一端连接到箭头上，然后在实验室中发射。埃因托芬最初的机器重 500 磅，需要五名操作员（9）。随后，商业公司之间就生产更小的适销机器发生了冲突。最后，它落到了英国剑桥仪器公司手中，该公司由伟大的查尔斯·达尔文的儿子贺拉斯·达尔文拥有和经营。几十年后，当我与他们共事时，该公司仍由这个家族经营。他们的前三台机器被赠送给英国心脏病专家，其中最著名的是托马斯·刘易斯。多年来，这些机器几乎没有变化（图 4）。在早期的 House
1961 年 2 月 18 日《自然》讣告
总的来说，布罗德本特先生完全有理由支持这样的观点，即也许由于其有限的尺寸，人脑具有有限的信息处理能力。一个密切相关的问题是双耳分听，即通过独立通道输入到两个耳朵的语音感知。几年前，科林·切里教授能够证明，同时向每个耳朵输入两种不同的信息与将相同的信息“混合”在磁带上并以相同的方式刺激两个耳朵所获得的效果完全不同。在独立信息的情况下，观察者可以毫无困难地随意收听一条或另一条信息，或者同时重复它。但是，除了说话者的性别之外，他几乎无法重复“被拒绝”的信息。然而，这种“拒绝”并不是绝对的：到达“被拒绝”的耳朵的个别单词有时可能会被听到；例如，听者自己的名字 5 或一个比实际到达“接受”耳朵的单词更适合所关注信息上下文的单词。此外，有证据表明“拒绝”信息存在短期“存储”。在早期的实验中，布罗德本特先生证明，如果以双耳形式给出一串简短的数字对，尽管不是按照它们到达的顺序，但这些数字可以正确地被回忆起来。几乎无一例外，受试者会先重复一只耳朵听到的数字，然后再重复另一只耳朵听到的数字 5。然而，最近的研究表明，这种选择并不完全由关注的耳朵决定。例如，如果同时向两只耳朵输入三个单音节单词和三个数字，形成一个短句，单词和数字交替出现在两只耳朵中，受试者会先重复句子，然后重复数字，反之亦然。因此，听单词而不是听数字似乎是可能的，就像一个人可以用一只耳朵听而用另一只耳朵听一样。同时，这两种选择之间存在明显的差异，这可能表明它们受不同类型的大脑机制支配。尽管很少有言语感知现象可以用神经学术语来解释，但布罗德本特先生在他的演讲中指出，它们提出的问题对听觉理论有重要影响。例如，元音声音的发音与听觉理论有关。
使用机器的帕金森疾病检测判断... -IJRPR
帕金森的疾病是一个不寻常的地方神经状况，使您的肌肉组织的特色如何影响您自由运输，清晰地交流并保持最佳姿势，并保持最佳姿势，肌肉紧张，肌肉紧张和胸肌。它是由于神经元灭绝而发生的，该神经元灭绝将大脑内部的多巴胺水平降低为特定的格式。帕金森氏病的体征和症状通常是从身体的一侧（包括手或手掌）的僵硬或震颤开始。患有帕金森氏病的人可能会在以后的生活中患上抑郁症。从1996年到2016年，帕金森氏病的全球流行率从250万人增至610万。（大约是内华达州民众的两倍）。很难区分与旧和早期PD迹象和症状有关的常规认知特征损失。In the US, the general financial effect in 2016 become expected to be $52 billion (approximately $160 in line with character withinside the US) (approximately $160 in line with character in the US) (approximately $160 in line with character withinside the US), together with an oblique value of $14.2 billion (about $44 per person in the US), non-clinical costs of $7.5 billion (about $23 per person in the US), and 48亿美元（在美国每人约15美元）为所有者公众丧失了能力的利润。帕金森氏病的大量人数超过65岁，预计一般的财务负担预计将达到1000亿美元（美国每人约310美元），通过2050年的均值。PD具有五个发育程度，90％的PWP表现出人声麻线受伤的症状和症状。PD患有90％的患者中有90％的患者可能会表现出最早的，通常无症状的症状和症状的症状和症状，即水平（0级）。这为远程医疗的使用范围分析打开了门口。想象一下将经验跳到医生的办公室。患者实际上可能想报告他们的声音，以使用电话的使用，并轻松看家。任务诸如保持未婚元音声音的任务，只要可行或分析通道可能需要监测早期症状和障碍症状。在初步诊断的情况下，医生可以提供治愈的解决方案和深思熟虑的模拟，以振兴多巴胺 - 在大脑中产生神经元，通过
Gestalt Play Therapy手册PDF
语音疗法练习可以通过提高语言生产能力来显着提高沟通能力。在神经损伤（例如中风）之后，这些练习特别有用，其中各个部分的语音可能会受到影响的影响。从中风或其他神经损伤中恢复的人通常会从旨在针对其特定需求的个性化言语治疗练习中受益匪浅。语音治疗师与个人紧密合作，以制定量身定制的计划，以提高语音生产技能。除了个人指导外，还可以将几项有益的言语疗法和技术用作希望提高其沟通能力或补充现有治疗课程的人的起点。在咨询专业语音治疗师始终是最好的方法时，这些练习为可以建立更多量身定制的建议提供了一个良好的基础。某些影响语音产生的疾病包括言语的失语和言语，这两种疾病都是由于对涉及言语表达的大脑区域的损害造成的。言语疗法练习非常有效，因为它们刺激了神经可塑性（大脑重新连接的能力），可以增强更健康的领域来接管口头交流功能。定期进行言语疗法练习是促进神经塑性和恢复产生言语能力的关键。理想情况下，说话困难的人应咨询言语治疗师，以确定专门为他们量身定制的最合适的练习。10。除了专业指导外，治疗师广泛推荐了一些常见的语音疗法。这些练习可以作为那些等待治疗或寻求补充现有会议的人的起点。在镜子前完成这些练习通常是最有效的，这是由于它提供的视觉反馈，包括激励和帮助确保准确性。这种言语疗法将有助于提高您清晰的讲话能力。首先，练习将舌头从嘴的一个角移到另一个角落，然后再次向后返回。然后，尝试伸出舌头，然后先抚摸鼻子，然后将其触摸到下巴。切换前将每个位置保持2秒钟。微笑还涉及您的脸上的许多肌肉，因此在镜子前练习微笑可以帮助提高口腔运动技能。尝试使您的笑容尽可能对称，尤其是如果您在受伤之后遇到的一侧很难移动，例如中风。要获得额外的挑战和精确控制，请练习在镜子时尽可能慢地将嘴唇塞在一起。一旦您对关注运动技能的这些练习感到满意，就该继续进行语言实践了。如果说话非常困难，请首先写下哪些声音或辅音很难说。然后，练习说每种声音都与“ ra”和“ re”这样的5个元音之一（a，e，i，o，u）配对。要面对更大的挑战，请尝试所有棘手的辅音。尝试猜测别人说的单词有多少个音节。，如果由于语言失用等条件，您在移动嘴唇或舌头时遇到麻烦，大声朗读可能会非常有帮助。即使是失语症的人也可能会感到沮丧，因此，首先要在短时间内练习一句话，然后随着您变得更加舒适而逐渐增加难度水平。语音学是指语音中的模式的研究，这也可以提高您的口语能力。说话的人应就您的答案是否正确提供反馈。语音疗法超越单词：探索语言技能发展的替代方法，开发单词查找和记忆练习可能是练习语音生产技能的好方法，并且通过说明每个单词，个人也可以提高其语音生产技能。诸如Pictionary，20个问题或Go Fish之类的游戏要求个人在整个游戏中讲话，这是使练习语音疗法练习更有趣的绝佳方法。此外，诸如单词搜索或填字游戏之类的游戏可能是独立研究语言技能的有效选择。但是，某些语音疗法练习应用程序可以适应为个人的独特需求量身定制的练习，从而使他们能够继续提高自己在家中的言语和语言技能。例如，CT语音和认知疗法应用程序评估问题领域，并从其数百种内置选项中选择练习以促进改进。同时，个性化的语音疗法仍然是无价的，但CT Speech App为个人提供了一个更好的选择，可以让个人从自己的家中舒适地培养其语音和语言技能。对于那些遭受中风并且无法说话的人来说，康复可能会具有挑战性，但通常可以采用正确的方法。唱歌疗法可能是恢复言语能力的有效方法，尤其是在失语症的人中。唱歌是一种右脑功能，即使他们无法正常说话，它也可以帮助个人在不同的音调和节奏中表达单词。许多难以学习在脑受伤或中风后再次讲话的人通常在唱歌疗法方面取得了巨大的成功。语音疗法练习可以包括认知和身体成分，这两者都可以根据所涉及的言语和语言缺陷有效。即使个人根本无法讲话，他们仍然可以通过使用歌唱疗法开始康复旅程的言语治疗师来受益。最终，重复和一致性是激发神经可塑性的关键，使大脑能够适应和恢复。通过游戏或CT语音应用等应用程序继续在家中进行治疗可能是实现此目的的有效方法。中风患者的语音疗法练习可以帮助克服沟通挑战。中风幸存者经常由于左脑中风或脑血管事故造成的损害而遇到沟通问题。语音疗法练习可能是开始恢复和重新恢复有效言论的好方法。一些常见的困难包括麻烦理解语言，说话，产生口语（失语），言语含糊和面部肌肉无力。呼吸运动可以帮助中风患者在说话时控制呼吸。作为护理人员或家庭成员，您可以通过耐心，提出简单的问题，自然说话，不急于他们，让时间处理信息，清晰地说明并不中断，来帮助支持该人。每天至少两次练习此练习：吸气4秒钟，屏住呼吸，呼气4秒钟，再次握住。舌头插入和向上和向下练习也可能会有所帮助。伸出舌头，握住它，向后拉，重复10次。这有助于训练舌头以进行语音生产。定期进行时，这些练习是有效的，并根据中风造成的损害程度进行量身定制。伸出舌头，然后尝试舔鼻尖，保持2秒钟，每天多次重复此过程。将舌头固定在那里，将其固定在那里2秒钟，然后迅速将其向下移动以舔下巴并将其保持在那里2秒钟，请稍作休息一会儿，休息一下，休息一下，然后重新开始。每天两次重复10次动作。接下来，尝试舔脸颊的右侧，将其握在那2秒时代。 玩挑战您大脑的游戏，例如图像和20个问题，可以提高认知能力以及语言处理能力。 此活动与单词关联游戏相似，增强了认知和语音生产技能。每天两次重复10次动作。接下来，尝试舔脸颊的右侧，将其握在那2秒时代。玩挑战您大脑的游戏，例如图像和20个问题，可以提高认知能力以及语言处理能力。此活动与单词关联游戏相似，增强了认知和语音生产技能。接下来，尝试像吹吻一样抢劫，然后经常放松并经常重复此过程。重复各种元音声音与不同的辅音配对以帮助改善语音生产。例如，例如“ RA，RE，RI，RO，RU”，而不是 / r / r / sound。在早晨和晚上，以帮助提高您的沟通能力。在每个标点符号前后都要深呼吸。如果您经历了中度至严重失语症的症状，请咨询言语治疗师或言语病理学家。尝试与他人玩单词关联游戏，作为一种有趣的方式来连接和锻炼您的大脑和语音能力。随机挑选单词，并在诸如原始单词相关联的文字上，例如，与原始的单词相关联，例如“ paimsa”或“ paris”或“ paris”。如果您喜欢独奏活动，请考虑在线填字游戏或与朋友的单词，以改善词汇和语音生产。图片卡命名练习您可以与家人或朋友进行此练习，轮流根据描述在图片卡上识别物体或动物。咨询有执照的语音治疗师对于中风后语音恢复至关重要。每天在没有进度报告或反馈的情况下进行这些练习可能会变得单调。通过诸如Stamurai之类的平台在线语音疗法对于中风后轻度至严重的沟通困难可能是一个有效的选择。来自合格的言语治疗师的定制治疗计划可以导致更有效的康复。记住，中风是一种严重的状况；如果您遇到任何类似中风的症状，请咨询您的医疗保健提供者。
85个AI工具的报告|打开satakunta
2 AI工具评论5 2.1写作和（文本）内容创建助手。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.1 Longshot AI。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7 2.1.2 hupotenuse ai。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。6 2.1.1 Longshot AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.2 hupotenuse ai。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.1.3 jasper。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.1.4 Copy.ai. 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 2.1.5写作。 。 。 。 。 。 。 。 。9 2.1.4 Copy.ai.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.1.5写作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.1.6简化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.1.7语法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.1.8概念AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.1.9深色。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.1.10粘性AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.2会议。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.2.1 TL; DV。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.2超级鼻。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.3元音。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20 2.2.4等待室。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 2.2.5水獭AI。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 2. 2.6 NVIDIA广播。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 2.2.7鹦鹉AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.2.8 Firefliesai。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。24 2.2.8 Firefliesai。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.2.9 Avoma。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 26 2.2.10 Meetgeek。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 2.2.11 fathom。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。25 2.2.9 Avoma。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.2.10 Meetgeek。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.2.11 fathom。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.2.12 sembly。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.3演示文稿。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.3.1 Decktopus ai。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.3.2美化AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.3.3演示文稿AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 2.3.4 TOME AI。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 34 2.3.5 sendsteps。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。33 2.3.4 TOME AI。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 2.3.5 sendsteps。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35 2.4语音生成。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>36 2.4.1 lovoai。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>37 2.4.2 Murfai。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>38 2.4.3 Elevenlabs。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>39 2.4.4 Play.ht。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>40 2.4.5语音。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>41 2.4.6 ListNrr。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>42 2.5视频生成。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>43 div>