摘要:方法:训练冲动(TRIMP)是通过可穿戴技术获得的,并在足球运动员的负载管理中发挥了直接作用。重要的是要了解Trimp以最好地为运动员准备比赛。使用Google Scholar进行了系统的搜索文章搜索,并由五个审稿人筛选和提取论文。纳入标准是:该研究的重点是大学或专业足球,使用训练冲动(TRIMP)以及使用可穿戴技术来测量TRIMP。10,090篇文章。选择了十篇论文进行最终审查,并根据(1)培训与比赛(n = 8/10),(2)季前赛与季后赛(n = 3/10)和(3)位置比较(n = 3/3/10)进行分组。可穿戴技术主要是跟踪物理指标(n = 10/10)。在整个赛季中,在训练中,在整个赛季中,在开始中的TRIMP数据比储备金更高,而在训练期间,对于初学者而言,Trimp略低。Trimp数据在整个赛季中变化,季前阶段比赛季早期,赛季中期和后期阶段更高。这些发现有助于强调Trimp在管理足球内部球员负载方面的好处。未来的研究应着重于利用可穿戴的Trimp以及对玩家性能指标的影响,以及TRIMP数据在足球中的不同位置之间的变化。
随着人工智能(AI)社会应用的推进,人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是,许多研究和作品示例已经表明,人工智能可以通过使用生成对抗网络(GAN)和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐,就好像它们是人类创造的一样。另一方面,有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现,并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中,我们研究了人工智能和创造力的现状,并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达,尤其是音乐表达的方法。通过这些,我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
[1] Sato, Y.、Henley, EJ、Inoue, K.:“机器人危险控制系统设计的动作链模型”,IEEE Trans. on Reliability,第 39 卷,第 2 期,(1990 年 6 月)。[2] Kawashima, O.、Sato, Y.(2015 年):”
这项研究工作旨在评估布宜诺斯艾利斯汽车导体中两个变量之间的驾驶,冲动性以及两个变量之间的关系。 div>此外,根据社会人口统计学变量(分别,年龄,教育水平和道路 - 索赔和违规行为的界限)研究了构建体的差异。 div>研究类型不是群体和横截面之间差异的实验性描述性相关性。 div>数据是通过简单的非稳态抽样收集的。 div>119名驾驶员参加了19至76岁的布宜诺斯艾利斯居民(M = 43.18; de = 14.21)。 div>进行了自我缺陷量表的本地改编版,以及紧急问卷,寻找感觉和冲动性以及社会人口统计学和道路数据调查。 div>结果表明,自我效能和寻找感觉的自我效能之间存在直接而显着的联系,以及根据性别,年龄和教育水平在自我效能和冲动水平上存在显着差异。 div>关键字:车辆传导;自我效能;冲动。 div>
包括3个不同的功能:工作记忆,抑制性控制(思想和冲动的过滤)和认知灵活性
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收获,自然灾害和冲击。这些过程受到短期扰动的约束,其时间段与整个演变类似。在与这种突然变化相关的动态系统中,我们假设这些变化是冲动形式的变化。因此,在对工业机器人技术,人口动态,最佳控制,生物系统,物理学,生物技术,生态学,药物科学,药代动力学等中的冲动性问题进行建模方面,冲动性差异方程已被开发。[9]。冲动差异方程式的概念在科学和工程领域提供了有益的结果[10]。生态系统中有一些突然的扰动,例如干旱,火灾,狩猎,收获,浮游和育种,不适合不断考虑。例如,几条路径击败了害虫爆发,例如化学控制和生物控制。一些农药和其他有益的物种用于控制害虫中的作物和其他物质。这些程序始终导致固定场合的物种数量的快速减少或增加。因此,为了模拟生态系统中的这些快速变化,我们使用冲动的差异方程,而不是初始有价值的简单差异方程。我们参考[11-13]及其参考文献,以获取有关冲动人口系统的更多信息。