XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System小跑
在小跑赛车中使用鞭子 - 对速度变化的影响和...
迫切需要解决气候变化的需求促使大学重新评估其对环境的影响，因为学术国际化和可持续性之间的张力在多个层面上带来了复杂的挑战。包括组织本身，研究人员或教师以及学生。本文探讨了国际学生对气候变化，个人环境影响以及他们对国际化和流动性的看法的看法和态度。这样做是在奥地利进行了定性案例研究（访谈研究； n = 29），包括学士学位和硕士课程学生。这项研究旨在调查国际学生对航空旅行的态度，并确定五种不同类型的学生意识水平，并愿意反思他们对气候变化的个人影响。一些学生优先考虑自己的飞行和获得经验的权利，忽略了他们对气候变化的贡献，但另一些学生表现出对变革需求的清晰了解。调查结果表明，大学可以通过将气候变化教育纳入国际研究计划，提供有关环境影响的透明信息以及激励可持续性流动性来促进环境意识中发挥关键作用。我们的目的是为有关高等教育，国际化和气候变化的交集的持续讨论做出贡献。我们强调需要进行重大的机构变更以解决所涉及的复杂性。
使用基于本体的网络情境意识系统保护数字资产
鞭子用于多种马运动。从马福利的角度来看，这是激烈的争论，并将马体育社会许可放在有风险中。小跑赛车是允许使用鞭子的运动之一。鞭子用于使马加速（鼓励）和更正。该研究的目的是调查前三匹马之间的固定位置是否受鞭子使用的影响，鞭打罢工对小跑比赛结束时速度变化的影响以及鞭打的罢工是否有可能符合负强化的训练原理。种族视频，对鞭打罢工进行了注册，并将其与速度变化进行了比较，速度的变化可以读取来自同一种族的位置数据。研究了16场比赛中前三匹马（n = 48）。每匹马的罢工数量为0到16，平均为5.6。在1-3位的马匹之间收到的罢工数量没有差异，鞭打罢工最常见于减速。鞭打罢工，随后减速可能是负强化的一个例子。鞭打罢工以鼓励马匹在比赛结束时更快地奔跑，应从马福利的角度避免。需要进一步研究小跑比赛中鞭子使用的安全方面。
2023 年 1 月 / 2 月
马骑兵支队完全向公众开放！请在我们的谷仓访问我们的谷仓之旅或我们在德克萨斯州福德堡的69007 TROOP ER LOOP举行的1000个示威活动。我们热爱并感谢这个令人惊叹的社区赐予我们的支持，并期待我们持续的订婚并长期以来的交流。请查看协会网站上的链接，以使请求HCD更容易支持您所在地区的活动。我们确实要求您在活动开始前120天提出请求以进行考虑，以便我们有足够的时间准备。请致电（254）287-2229有任何疑问。在Facebook上查看我们（第一骑兵分区的马骑兵支队），我们在其中发布了谷仓的图片，并努力使每个人都了解即将举行的活动和仪式。我们还有一个Instagram（Horsecav alrydetachment），在那里我们发布了士兵正在做的伟大事情的照片。热到小跑！
猪头中的步态模式的客观跟踪
本文提出了一个客观的基础，用于使用计算机视觉技术分析赛马的步态模式，特别着眼于识别步态不对称性。使用最小输出误差（MOSSE）跟踪器和立体声摄像机系统的使用总和可以增强在动态环境中跟踪的准确性和鲁棒性。由瑞典农业科学大学（SLU）提供的数据集包括使用单眼和立体声摄像头捕获的视频。关键投资涉及图像特征在改善跟踪e ff的功能，立体声愿景比单眼设置的优势以及feacherture选择的影响，视频稳定和帧速率对跟踪性能的影响。发现表明，集成立体声摄像机数据和高级图像功能可显着提高跟踪鲁棒性，以可靠的客观路径前进，以检测小跑赛马的la行。测试的方法有可能通过早期诊断和干预来增强马福利，同时推进兽医和计算机视觉应用。
四倍的机器人控制：使用身体平面运动控制，腿阻抗控制和贝齐尔曲线
摘要：在机器人技术中，已经证明了四足机器人在工业，采矿和灾难环境中执行任务的能力。为了确保机器人安全执行任务，其脚部位置的细致计划和精确的腿部控制至关重要。四足机器人的传统运动计划和控制方法通常依赖于机器人本身及其周围环境的复杂模型。建立这些模型由于其非线性性质可能会具有挑战性，通常需要大量的计算资源。但是，存在一种更简化的方法，该方法着重于机器人浮动基础进行运动计划的运动学模型。这种简化的方法更易于实现，但也适用于更简单的硬件配置。将阻抗控制纳入腿部运动是有利的，尤其是在穿越不平坦的地形时。本文提出了一种新颖的方法，其中四足机器人对每条腿采用阻抗控制。它利用六度的贝齐尔曲线来生成从平面运动模型中用于身体控制的腿部速度的参考轨迹。该方案有效地指导机器人沿预定义的路径。使用机器人操作系统（ROS）实施了拟议的控制策略，并通过GO1机器人的模拟和物理实验进行验证。这些测试的结果证明了控制策略的有效性，使机器人能够跟踪参考轨迹，同时显示稳定的步行和小跑步态。
使用可区分的模拟学习四倍的运动
摘要 - 腿部机器人控制的最新进展是由无模型的强化学习驱动的，但我们探索了可区分模拟的潜力。不同的模拟有望更快地收敛和更稳定的训练，但是到目前为止，其用于腿部机器人控制的使用仍然限于模拟。可区分仿真的主要挑战在于由于接触良好的环境中的不连续性（例如四倍的运动）而导致机器人任务的复杂优化土地。这项工作提出了一个新的，可区分的模拟框架来克服这些挑战。关键思想涉及将复杂的全身仿真解耦，该模拟可能由于接触而表现出不连续性，分为两个单独的连续域。随后，我们将简化模型产生的机器人状态与更精确，不可差的模拟器对齐，以保持足够的模拟精度。我们的框架可以使用单个模拟机器人在几分钟内学习四足动物，而无需任何并行化。随着GPU并行化的增强，我们的方法允许四倍的机器人在挑战地形上掌握各种各样的机车技巧，包括小跑，步伐，绑定和gallop。此外，我们的政策在现实世界零击中实现了强大的运动性能。据我们所知，这项工作代表了使用可区分模拟控制真正四倍的机器人的首次演示。这项工作提供了一些重要的见解，以便在现实世界中使用可区分的模拟进行腿部运动。
儿童偏瘫的口服ATP治疗 使用基于本体的网络情境意识系统保护数字资产 在小跑赛车中使用鞭子 - 对速度变化的影响和... 学术界的气候意识：奥地利国际学生的空中旅行态度的研究 深度学习捕获了上毒在多因素疾病中的影响 人工智能在慢性病健康管理中的应用：书目分析 基于平板电脑的手动敏捷性检测早期精神病的定量评估 阿尔茨海默氏病和传染性药物 肠道菌组和神经精神疾病 气候变化和自杀流行病学：全球自杀率性别变化的系统评价和荟萃分析 对牛皮利亚corylifolia l。的评论：具有深刻生物学意义的有价值的植物 铁直肠癌在结直肠癌中的作用及其与免疫疗法的潜在协同作用 使用人工智能的生物多样性标准化自动图像分析 罕见的婴儿间质肺疾病 对尼日利亚气候引起的气候粮食不安全的韧性 身体成分和二氧化碳饮食排放
儿童期交替偏瘫（AHC）是一种罕见的神经系统疾病，通常在18个月大之前表现出来，其特征是复发性，交替的偏瘫发作，其频率可变，并且可以持续几分钟到几天。我们在一个小女孩中介绍了一个AHC的案例，该案件在ATP1A3基因（P.Glu815lys）中携带零星突变（p.glu815lys）对氟纳氨基氨酸的难治性，并且由于用腺苷5'-三磷酸腺苷（Triphosphate（Priphosphate）口服化合物治疗的不良反应，因此对topiramate不合格。通过随访评估结果，并定期监测副作用和安全性。复合药物显示出有效性和安全性。的确，在四年的随访中，随着腺苷-5'三磷酸的剂量逐渐增加至21 mg/kg，患者在控制偏瘫发作的频率和持续时间和神经系统恶化的改善方面表现出很大的好处。