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World File Search System平衡的
Lee Silverman语音处理（LSVT）干预的有效性在增加平衡的情况下
中风是脑功能的突然丧失，并触发单侧瘫痪，可以减少姿势和平衡控制，从而导致行走困难。本研究旨在确定LVST训练在改善中风病例平衡方面的有效性。基于实验前的定量研究，采用一组预测试的设计设计，该研究人群在Boyolali Ngemplak区的Dibal Village中遇到了中风案例，其总抽样技术为7人。此干预措施是在中风案例中进行的16次，持续时间为30分钟/疗程。平衡测量工具使用Berg Balance量表工具。使用配对样品t检验的假设检验。该研究的结果获得了0.000 <0.05的显着性值，这表明在接受干预之前或在对Dibal Village的Dibemplak Boyolali中的中风条件进行干预之前，伯格平衡量表的平均结果差异。
收支平衡的分析考虑电池磨机的超快速充电站 - 电动原木卡车
范围是采用电池电动车辆的主要问题。换档充电可替代扩展范围，而无需更重，更昂贵的电池。本文认识到每日日志卡车生产率是少数离散事件（已输送到需求点的负载）的结果。延误（例如换档充电，如果它们导致负载损失，它们就会变得非常重要。如果n是卡车可以在一天内可以输送的负载数量而无需延迟档位充电，则卡车可以使用换档充电延迟提供的预期负载是N-1 +概率，其中概率是完成最后负载的可能性。能够全天操作的较大电池和需要换档充电的较小电池之间的选择是作为盈亏平衡问题的。解决较大电池卡车赚取的净收入等于较小的电池卡车所获得的净收入的问题的价值，提供了电池尺寸的决策点。进行敏感性分析，对电池尺寸选择产生最大影响的三个因素是拖运率（$/tonne），净负载差异以及大电池卡车之间的折旧成本差异。
咖啡生产中碳平衡的概述
CFT是全球竞争性倡议酷农场联盟的在线平台，旨在帮助农民和农业公司评估和管理其活动的环境影响。该工具使用户能够计算温室气体排放并评估其实践的可持续性。它考虑了各种因素，例如能源消耗，土壤管理，肥料和农药施用，对农场或农业生产系统上每种管理实践相关的气候绩效进行了全面分析。这包括量化生产系统中的碳动态（排放和去除），并提供农作物产量，耕种区域，管理和收获后实践的指标，以及有关肥料施用（类型，剂量和频率）以及能源消耗的详细信息（KWH和燃料中的肥料）。
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
平衡的强度：具有和不运动过度的儿童的力量和动态平衡
广义关节过度运动（GJH）是韧带松弛的结果，通常以贝顿评分检查，其患病率通常取决于年龄，性别和种族[1，2]。gjh通常是遗传来源，但也可以通过锻炼，拉伸或创伤获得[3，4]。尽管GJH增强了需要灵活性的活动，但它也构成了并发症的风险，特别是肌肉骨骼症状[5-7]。先前作者的初始假设是，超动关节是不稳定的，它倾向于重复的微型创伤，会随着时间的推移破坏机械感受器[8，9]。这将导致关节损伤，关节痛和其他并发症，例如受损的本体感受，强度受损和平衡差[10，11]。当GJH与上述肌肉骨骼症状相关联时，它被称为过度运动频谱障碍（HSD）[12]。尽管GJH是出现肌肉骨骼症状的风险，但肌肉骨骼症状的生物标志物和临床预测因子也很大可变[13-15]。有趣的是，当肌肉骨骼系统的生长正在进行时，在生物学上不成熟的儿童中，过度运动的继承性更为普遍[13，16]。如果患有GJH的孩子更容易容易出现微型创伤，这仍然是一个问题，因为他们的协调较低或具有较小的肌肉力量以适应突然平衡障碍[17]。这提出了一个建议，即未成熟的肌肉力量在GJH中起作用。在病理的背景下，力量和平衡很重要[18]。它们对于许多日常活动和休闲活动至关重要，并且假定两者的赤字将对个人的参与水平产生负面影响[19]。肌肉适应性是肌肉活动不同组成部分（肌肉力量，力量和耐力）的协同作用，使多个肌肉群以各种关节角度的协调方式共同工作，并取决于活动的不同时期[20-22]。肌肉力量是一个人可以产生的最大力量或可以举起的重量[23]，而爆炸能力是在运动爆发中立即产生最大肌肉收缩的能力[24]。另一方面，在不疲劳的情况下重复运动的能力是肌肉耐力[25，26]。等距强度通过肌肉收缩对一个关节的最大电阻在一个方向上的最大电阻来测试，其余身体处于稳定位置[27]。最后，执行基本运动技能所需的力量称为功能强度[26]。然而，在等距条件下大部分评估了运动过度的个体的肌肉力量，而功能强度可能更相关
centella centella和有氧运动对绝经妇女的雌二醇，认知和平衡的影响
人工智能的快速发展（AI）正在重塑医疗领域的景观，为未经证实的牙齿凹陷，以进行创新和改善患者护理的机会。本演讲将深入研究医疗领域内AI的最新技术进步，强调诊断准确性，治疗优化和整体医疗保健的突破。我们将探索正在改变医学成像的最先进的机器学习算法，从而可以早日检测具有更高精度的疾病。此外，主题将讨论将AI纳入个性化医学，并证明预测性分析和数据驱动的见解如何创建针对每个患者需求量身定制的个性化治疗计划。当我们浏览技术领域时，将解决道德方面的考虑和监管挑战，强调负责AI在医疗保健中的重要性。案例研究和成功案例将提出以说明有形的好处，并展示AI如何增强医学专业人员的能力。
调节肠道干细胞体内平衡的营养代谢
图2饮食模式调节肠道干细胞（ISC）功能。（a）禁食，快速恢复和卡路里限制。禁食通过启动脂肪酸氧化（FAO）程序来增强ISC功能，并取决于肉碱棕榈酰转移酶1A（CPT1A）。其他调节器（例如PRDM16和HNF4A/G）也通过调节粮农组织来调节ISC。快速恢复后刺激MTORC1并通过多胺代谢程序激活蛋白质合成。结果，ISC增殖和肿瘤发生都升高。在卡路里限制期（CR）期间，由于雷帕霉素复合物1（MTORC1）的机理靶标降低，paneth细胞旁分泌因子循环ADP核糖（CADPR）。CADPR进入ISC，并通过SIRT/MTORC1-S6K1信号传导促进ISC和Paneth细胞的增殖。CR还增强了储备ISC中的DNA损伤性，从而保留了再生能力。（b）高脂，高脂/高糖和生酮饮食。高脂饮食（HFD）通过过氧化物酶体增殖物 - 活化受体δ（PPARδ）和LXR/FXR信号传导激活β-蛋白酶靶基因，从而促进ISC增殖。此外，PPARδ使祖细胞能够恢复干细胞特征，从而促进肿瘤发生。高脂/高糖饮食（HFHSD）通过激活固醇调节性元件结合蛋白1（SREBP1，用于脂肪酸合成），PPARγ信号传导和胰岛素受体-FR-FR-FR-AKT途径来诱导粘膜变化和肠道疾病。酮体衍生自生酮饮食（KTD）或禁食会影响ISC茎和通过3-羟基-3-甲基戊二核酸COA合成酶2（HMGCS2）-Class-Class-Class 1组蛋白脱乙酰基酶（HDAC） - NOTCH信号的分化。
使用机器学习技术分析不平衡的中风预测数据集
摘要摘要中风是一种以脑内血管破裂为特征的疾病，可导致脑损伤。当大脑的血液和必需营养素供应中断时，可能会出现各种症状。本研究的主要目标是使用机器学习和深度学习来预测早期发生脑中风的可能性。及时发现中风的各种警告信号可以显著降低中风的严重程度。本文对特征进行了全面的分析，以提高中风预测的有效性。从 Kaggle 网站上获取了一个可靠的中风预测数据集，以衡量所提算法的有效性。该数据集存在类别不平衡问题，这意味着负样本总数高于正样本总数。结果基于使用过采样技术创建的平衡数据集报告。这项提案的工作使用 Smote 和 Adasyn 来处理不平衡问题，以获得更好的评估指标。此外，与原始不平衡数据集和其他基准测试算法相比，使用 Adasyn 过采样利用平衡数据集的混合神经网络和随机森林 (NN-RF) 实现了 75% 的最高 F1 分数。
EISSN 2317-6377 BAPNE身体打击乐练习对平衡的影响和 dynapenia and Sarcopenia：与Elsa-Brasil 2型糖尿病的诊断，持续时间和并发症相关 deficiênciade testosterona em homens hipertensos 原始文章 经济性politica 01 V01 N1-1981.indd APE1/Ref-1的氧化还原活性的抑制剂APX2009降低了乳腺癌细胞的恶性表型 sismanconçõesPpertales no transplantecardíaco 心脏移植的普遍并发症 心血管风险和... 对帕金森氏症的深脑刺激的基础知识... fndc5/irisin in Dementia和认知障碍 巴西一个世纪的禁令 青春期学习的动机 野生生菜的四种形态型中的解剖学，核型和核DNA含量研究 对... 的超声心动图发现的批判性评论 帕金森氏病的临床诊断 介意肾脏护理的差距：将我们所知道的事情转化为我们做什么 案例报告 ciência动物brasileira 评估桉树辐射的抗菌活性... 原始文章 受底物影响的绿色屋顶的热性能... 冶金和材料 案例系列
出版日期：2024年3月22日doi：https：//doi.org/10.35699/2317-6377.2024.49095摘要：这项研究旨在研究Bodypercussion练习对儿童与DCD平衡和执行功能的影响。从女子小学中选择了三十个DCD的儿童在7至九岁之间。受试者被随机分为两组：实验和对照（每组15名受试者）。八周，实验组参加了Bapne神经运动会议。与重复测量和Bonferroni的事后测试分析。结果表明，巴普恩身体打击乐的结果是在静态平衡（p = 0.001），动态平衡（p = 0.001），持续注意力（p = 0.001）和反应抑制（p = 0.001）的结果很重要，并且在实验组中的参与者在测试后（P = 0.001）和跟进（p = 0.001）和对照组（P = 0.001）表现更好（P = 0.001）。关键字：身体打击乐；巴恩；神经运动；平衡;执行职能； DCD。
在寻找纳什平衡的加密硬度
（回想一下PG的运作方式，以及上次Dan演讲的减少）。点是（s'，p'，e x s）给出了SVL（PPAD -COMPLETE）的实例，并且（S'，C，E X S）给出了SVL（PLS -COMPLETE）上DAG的实例。