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婴儿声乐制作与身体运动一致。Borjon，J.I.，Abney，D.H.，Yu，C。和Smith，L.B。 （2024）。 发展科学，27（4），E13491。 https://doi.org/10.1111/desc.13491产生可识别的单词是一项困难的运动任务；一个音节的单词可能需要80多种肌肉的协调。 因此，毫不奇怪的是，婴儿期单词生产的发展落后于接受语言，并且是语言发展中的已知限制因素。 大型文献专注于声乐器，其阐释者和语言发展。 对非语音运动技能与早期语音作品质量之间的关系的研究有限。 在这里，我们提供了证据表明，9至24个月大的婴儿的自发发声招募了手和头部运动的无关，协同的共同激活，以及声音和外部肌肉群体的时间精度随着年龄的增长和改善的语音识别性而紧缩。 这些结果暗示了产生语音和其他身体运动的肌肉群之间的相互作用，并为了解运动发展在语言获取中的作用提供了新的经验途径。 见我的治疗性游戏小组：促进父母互动的团队模型。 Fabrizi，S.，Tilman，A.L.，Donald，E.，Balsamo，N。，＆Connor，A. （2024）。 早期干预杂志，46（3），356-374。 https://doi.org/10.1177/10538151231166594治疗小组有可能使接受早期干预的家庭和儿童受益。Borjon，J.I.，Abney，D.H.，Yu，C。和Smith，L.B。（2024）。发展科学，27（4），E13491。https://doi.org/10.1111/desc.13491产生可识别的单词是一项困难的运动任务；一个音节的单词可能需要80多种肌肉的协调。因此，毫不奇怪的是，婴儿期单词生产的发展落后于接受语言，并且是语言发展中的已知限制因素。大型文献专注于声乐器，其阐释者和语言发展。对非语音运动技能与早期语音作品质量之间的关系的研究有限。在这里，我们提供了证据表明，9至24个月大的婴儿的自发发声招募了手和头部运动的无关，协同的共同激活，以及声音和外部肌肉群体的时间精度随着年龄的增长和改善的语音识别性而紧缩。这些结果暗示了产生语音和其他身体运动的肌肉群之间的相互作用，并为了解运动发展在语言获取中的作用提供了新的经验途径。见我的治疗性游戏小组：促进父母互动的团队模型。Fabrizi，S.，Tilman，A.L.，Donald，E.，Balsamo，N。，＆Connor，A.（2024）。早期干预杂志，46（3），356-374。 https://doi.org/10.1177/10538151231166594治疗小组有可能使接受早期干预的家庭和儿童受益。一种预测试，混合的方法，顺序解释性设计用于探索为期8周的8周见我（社交情感教育）的治疗剧本小组的有效性和可行性。结果表明，参与后，父母功效和亲子互动（情感和反应能力）的统计学上有显着改善。父母和提供者强调了父母的作用，并报告了成功播放组中儿童参与，社交互动和技能发展的改善。播放活动和对象，促进者支持和父母的能力被评为可行交付的支持；挑战包括儿童参与和计划实施。这些结果提供了提供治疗剧本小组的有效性和可行性的初步证据，作为全面的早期干预服务的一部分。
计算机硬件和网络问题库
91. 磁盘在制造时记录的内容无法更改（a）仅内存（b）只写（c）只读（d）仅运行 92. 当电源关闭时，缓存和主存储器将不能保存其内容（a）动态（b）静态（c）易失性（d）非易失性 93. ……….. 是将磁盘划分为磁道和扇区的过程（a）跟踪（b）格式化（c）崩溃（d）分配 94. 以下哪种不是访问模式（a）随机（b）顺序（c）连续（d）直接 95. ……目录对于每个磁盘都是必需的（a）根（b）裸（c）子（d）以上都不是 96. 经常访问的信息保存在（a）硬盘（b）高速缓存（c）闪存（d）只读存储器中 97. 计算机用来存储信息的主要设备是（a）电视（b）仓库（c）办公桌（d）硬盘 98. 保存信息的可移动磁盘是（a）软盘（b）硬盘（c）便携式（d）以上都不是 99. 计算机内存通常以（a）千字节（b）兆字节（c）千兆字节（d）太字节 100. 存储器由（a）一组电线（b）一组电路（c）大量单元（d）以上都不是）组成
Jaist存储库
摘要 - 无人驾驶汽车（UAV）对关键应用（例如搜索和救援操作）具有巨大的潜力，在搜索和救援行动中，对室内环境的准确感知至关重要。然而，本地化，3D重建和语义细分的同时融合呈现出一个明显的障碍，尤其是在配备有限的功率和计算资源的UAV背景下。本文提出了一种新的方法，可以解决无人机操作中语义信息提取和利用方面的挑战。我们的系统集成了最先进的视觉大满贯，以估计后端的全面的6多姿势和高级对象分割方法。为了提高框架的计算和存储效率，我们采用了简化的基于体素的3D地图表示 - OctOmap来构建工作系统。此外，融合算法是不合适的，可以从前端大满贯任务和相应点获得每个帧的语义信息。通过利用语义信息，我们的框架增强了无人机在室内空间中感知和导航的能力，从而解决了姿势估计准确性和降低不确定性的挑战。通过凉亭模拟，我们验证了我们提出的系统的功效，并将我们的方法成功地嵌入了用于现实世界应用的Jetson Xavier AGX单元中。索引项 - 语义映射，S3M，无人机，ROS，SLAM。
