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葡萄：学习为可伸缩图神经网络示例图
图形神经网络（GNNS）学会通过汇总邻居的信息来表示节点。随着GNNS的深度增加，它们的接受场成倍增长，导致高度记忆成本。文献中提出的几件作品旨在解决通过抽样或使用历史嵌入来解决这一缺点。这些方法主要集中在同质图上的单标签节点分类的基准上，其中相邻的节点通常共享相同的标签。但是，这些方法中的大多数都依赖于可能不会在不同的图形或任务上概括的静态启发式方法。我们认为，采样方法应具有自适应，并适应每个图的复杂结构特性。为此，我们引入了葡萄，这是一种自适应抽样方法，该方法学会识别一组对于训练GNN至关重要的节点。葡萄通过优化下游任务目标来训练第二个GNN，以预测节点采样概率。我们评估涉及同质图和异地图的各种淋巴分类基准的葡萄。我们证明了葡萄在准确性和可伸缩性中的有效性，尤其是在多标签异质图中。此外，葡萄的使用数量级比基于历史嵌入的强基线要少。与其他采样方法不同，葡萄的精度也很高，即使样本量较小，因此可以扩展到大量图。我们的实施在线公开可用。1。
使用等速测力计测量躯干伸肌和屈肌扭矩的有效性
本研究旨在评估使用最新一代等速测力计进行的躯干肌肉力量测试的有效性和重测信度。在 15 名健康受试者中测量了躯干屈肌和伸肌的离心、等长和向心峰值扭矩。肌肉横截面积 (CSA) 和表面肌电图 (EMG) 活动分别与竖脊肌和腹直肌的峰值扭矩和亚最大等长扭矩相关。在测试和重测期间确定了峰值扭矩测量的可靠性。对于所有收缩类型，肌肉 CSA 与峰值扭矩之间始终存在显著相关性（r = 0.74 � 0.85；P < 0.001），对于伸肌和屈肌，EMG 活动与亚最大等长扭矩之间也存在显著相关性（r P 0.99；P < 0.05）。组内相关系数在 0.87 和 0.95 之间，所有收缩模式的标准测量误差均低于 9%。测试和重测之间的峰值扭矩平均差异范围为 � 3.7% 至 3.7%，没有显著的平均方向偏差。总体而言，我们的研究结果证实了使用测试的躯干模块进行扭矩测量的有效性。此外，考虑到峰值扭矩测量的出色重测信度，我们得出结论，这款最新一代等速测力计可以放心用于评估躯干肌肉功能，以用于临床或运动目的。� 2014 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
结合全基因组测序 (BSA-Seq) 的批量分离分析和鉴定调控谷粒长度的新基因座 qGL3.5
GO注释（GO:0043231；GO:0044444）。非同义突变的ORF33基因在SwissProt数据库中被注释为与extensin相关。此外，该基因还被发现与烟草中的伸肌蛋白相关。研究表明，伸肌蛋白是植物细胞壁中重要的结构蛋白，在细胞壁强化中发挥作用。研究还表明，伸肌蛋白的表达与细胞扩张程度呈负相关，增加伸肌蛋白的表达可能促进其表达的组织或器官局部区域细胞密度的增加（Roberts等，2006）。ORF25编码一种参与碳水化合物运输和代谢的蛋白质，根据其功能学，被认为是一种类formin蛋白。
麦吉尔躯干肌肉耐力测试电池方案
躯干伸肌耐力测试通常用于评估躯干伸肌（即竖脊肌和多裂肌）的肌肉耐力。这是一项定时测试，涉及稳定脊柱的躯干伸肌的静态等长收缩。该测试可能不适合以下客户：力量严重不足的客户（个人甚至无法将躯干从前屈位置抬起到中立位置）；体重较大的客户（在这种情况下，私人教练很难支撑客户悬空的上身重量）；患有下背部疼痛、最近做过背部手术和/或正在急性下背部发作的个人。
NDS - Z 3015 (1)
› atla › nds PDF tic 手动点计数 ) 实际示例 - 2... 线分析方法 3. 铁素体范围 3.3 焊接金属的拉伸强度和伸长率根据 JIS G 4304 或JIS G 4305. . 11 页
皮质脊髓对人类行走的控制 - Charles Capaday
人类行走有四个主要步态特征：（1）人类用两条腿直立行走，（2）与地面接触时腿几乎完全伸展，（3）脚后跟先着地（跖行步态），以及（4）在后期摆动阶段，身体的重心（COG）位于支撑面之外。相比之下，双足步行机器人的重心，如 Mark Tilden 的 Robosapien 和本田更复杂的 Asimo，则始终位于支撑面之内。由于人类步态的直腿特性，在脚后跟接触时伸肌和屈肌的激活是混合的，并且各个腿部伸肌的活动并不同步。踝关节伸肌活动延迟，发生在脚后跟接触之后，此时大多数其他腿部伸肌的活动已经停止（Capaday，2002）。在其他哺乳动物中，例如猫，当脚第一次接触地面时，腿部伸肌的活动是同相的（趾行步态）。亚历山大（Alexander，1992）认为，人类直腿行走的特点是将腿像支柱一样使用，从而最大限度地减少了肌肉活动。鸟类用两条腿走路，但采取蹲姿。企鹅比其他鸟类走路更直立，但它们仍然采取蹲姿，并且像其他鸟类一样，用脚尖走路。因此，除了一些猴子和猿类偶尔采用类似的步态外，直立、双足、跖行步态模式是人类独有的，其神经控制需要根据其自身条件来理解（Capaday，2002）。在这里，我以批判的方式回顾了关于运动皮层（MCx）在人类行走过程中的作用的研究，以及与 MCx 控制相关的某些脊髓反射机制方面。提出 MCx 在行走等看似自动的任务中发挥作用似乎令人惊讶，但这样做是有充分理由的。MCx 不仅发出自愿运动指令，而且还介导对上肢肌肉伸展的反射样反应（Matthews 等人，1990 年；Capaday 等人，1991 年）和接触放置等综合反应（Amassian 等人，1979 年）。从皮质脊髓束 (CST) 损伤导致的运动缺陷来看，其重要性随着系统发育顺序的增加而增加（Passingham
40 多年的船舶结构进步：获得的机遇......
失效通常发生在压缩过程中，通常由于屈曲引起，或发生在拉伸过程中，通常由于断裂或疲劳（适用性），尽管剪切对于某些结构（SWATH）和某些材料（复合材料）很重要。
![第5届AI/人工智能EXPO[秋季展]参展信息](/simg/g:\will\search\icon\source\e\ed58dd4f7990077d1b1128ef0630d50dceab17f2.png)
第5届AI/人工智能EXPO[秋季展]参展信息
[联系方式] Ivis 株式会社 先进技术研究开发总部 负责人：梶原伸树 nobuki.kajihara@ivis.co.jp ※该结果是受日本新能源和产业技术发展组织（NEDO）（JPNP16007）委托的工作成果。
![[肠道菌群和GVHD：铺路新的治疗途径]](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4180900042d65b63b192118becfdc058155d4d3c.webp)
[肠道菌群和GVHD：铺路新的治疗途径]
Arai Yasuyuki 1），Ohiki Marie 2,17,18），Ota Shuichi 3），Tanaka Masatsugu 4），Imada Kazunori 5），Fukuda Takahiro 6），Katayama Yuta 7），Katayama Yuta 7），Kanda Yoshiko） TOYOSHIMA TAKANORI 11），ISHIDA TAKASHI 12），UCHIDA HIROKI 12），BABA RYUICHI 12），UNO KEI 12），TAKAMI AKIYOSHI 13），ONUMA TAKAAKI 14），YANAGIDA MASAMITSU 15），YANAGIDA MASAMITSU 15），ATSUTA YUKO 2,17）
利用人工智能进行软式网球动作及战术分析的基础研究 小山幸信 * 桑田英也 斋藤彰
软式网球是日本初高中最受欢迎的俱乐部活动之一。虽然有各种网球分析结果和软件，但软式网球的分析结果和软件仍然不足。因此，我们研究了使用人工智能分析软式网球动作和战术的基础研究。我们测试了人工智能的图像识别，能够跟踪球和人，并检测骨骼。我们还测试了由两个廉价运动相机组成的简单立体相机，但尚未成功估计深度。将这两者结合起来也是未来的任务。