抽象的简介作战靴是军事人员的必不可少的防护装备。本研究的目的是检查(1)战斗靴类型对地面反作用力(GRF)变量的影响以及在卸载和加载步行过程中感知的舒适性以及(2)舒适度和生物力学测量之间的关系。在61名在承载重负荷的同时,比较了61名具有军事行军经验的男性参与者的四种类型的战斗靴(例如,质量,厚度)和机械性能(例如,缓冲,刚度)。在每种启动类型中,参与者在卸载和20公斤加载条件下以其首选速度完成了10米的步行路程。使用Loadsol Wireless内纸内传感器系统测量行走过程中的峰值力和载荷速率。使用7点李克特量表评估舒适度。在统计上比较了加载和卸载步行之间以及跨启动类型之间的差异。在舒适变量和GRF变量之间进行了相关分析。在所有启动类型中平均结果,参与者承载20公斤载荷时的行驶速度慢了2.1%,同时经历了峰值力量高24.3%,负载率提高了20.8%。引导D被认为是最舒适的,其次是靴子C,B和A(χ2(2)= 115.4,p <0.001)。参与者的行走速度稍快(p = 0.022,ηp2 = 0.052),并且在两个舒适的靴子(C和D)中显示出更高的负载率(P <0.001,ηp2 = 0.194),比较不舒适的靴子(A和B)(A和B)。在感知到的舒适度和任何GRF变量之间没有发现显着的相关性。结论战斗启动特征可以在步行过程中极大地影响感知到的舒适度等级,而启动类型之间的生物力学差异则更为微妙,无论负载条件如何。舒适变量和力量变量之间缺乏关系表明,应考虑主观和客观的测量值,以全面评估战斗靴。
最近,我们越来越多地听到人工智能这个词。因为人工智能的研究已经进行了很多年,但并不总是取得成功,但随着近年来深度学习的出现,终于有可能使这成为现实。人工智能研究,即利用机器执行人类智力活动的实践,几乎与计算机的出现同时开始,并且自 1956 年达特茅斯会议以来一直在认真开展。最初人们认为这可以借助计算机的强大计算能力来实现,但是并没有成功。此外,人们还研究是否可以通过对一切进行编程来实现智能,但所得到的结果还远远称不上智能。这个时代的技术仍在今天的智能扬声器和 Pepper 机器人中使用,但在与它们短暂交谈之后,人们很快就会厌倦它们,并且在很多情况下停止使用它们。基于这些经验的反思,通过模拟控制人类智力的大脑的功能来实现人工智能的想法诞生,并提出了神经网络和模糊概念。我当时也参与了这些领域的研究,虽然也取得了一些成果,但很多成果很难称得上是突破性的。深度学习就是在这样的历史背景下诞生的。这本质上是一个多层神经网络,研究发现,与当时使用的三到五层的神经网络相比,多层可以显著提高性能。多层化之所以困难,主要原因是当时计算机的计算能力较差,无法在实际的计算时间内完成多层神经网络所需要的大量计算。多层神经网络中的计算涉及大量的乘法和加法运算,但大多数运算都是独立的,没有顺序依赖性,从而可以实现并行运算。因此,利用近年来个人计算机中搭载的具有大量计算单元的GPU,以实用的计算时间和成本进行计算是高效的,这也是深度学习在许多应用领域得到应用的原因之一。另外,由于优化深度学习的机器学习部分是类似旅行商问题的优化问题,因此也可以使用量子计算机。因此,基于深度学习的人工智能现在可以以实际的计算时间和成本实现,并且正在用于各种应用领域。人工智能的应用开始出现在广泛的领域,包括超越人类大师的围棋和将棋程序、自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、翻译以及文本、音乐和绘画的创作。这使得机器能够在很多领域做出智能决策,这在过去并不是完全可能的。
(图2)7月19日,美国参谋长联席会议主席、空军上将查尔斯·Q·布朗(左)和夫人沙伦·布朗在日本横田空军基地的飞行线上迎接第353特种作战联队、第21特种作战中队和第21特种作战飞机维修中队的领导。 布朗参观了横田空军基地的第 374 空运中队、第 21 特种作战中队、第 21 特种作战飞机维修中队和第 353 特种作战中队,并表彰了这些空军官兵。
算法1独立和分散学习动力学初始化:n 0(s)= 0,∀s∈S; 〜n 0 i(s,a i)= 0,〜q 0 i(s,a i)= 0,π0i(s,a i)= 1 / | A I | ,∀(i,a i,s)和θi∈(0,1)。在迭代0中,每个玩家都会观察S0∈S,选择其动作A 0 I〜π0 I(S 0),然后观察R 0 I = U I(S 0,A 0)。在每个迭代中t = 1,2,...,每个玩家都会观察到S t,并且独立更新{n t,〜n t i,〜q t i,πt i}。更新n t,〜n t i:
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