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World File Search System广义运动
学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。
脑机接口中广义运动预测的迁移学习
脑机接口 (BCI) 研究已在众多应用领域取得了重大进展，包括让瘫痪患者控制机械臂 [1]、改善睡眠质量 [2] 和减轻重度抑郁症的影响 [3]。然而，由于两个关键因素，当前最先进的 BCI 通常无法很好地推广到日常使用。首先，当前的 BCI 依赖于根据每个人的训练数据进行微调的模型 [4]；这使得在为每个人收集到大量训练数据之前很难实现 BCI。其次，大多数现有的 BCI 研究局限于实验室，其中运动受限于研究任务，因此不能准确地表示神经信号的多样性。一些研究已经在自然环境中训练了 BCI [5，6]——让受试者自由移动的环境——但必须完成更多的转化工作才能将实验室的进展转化为现实世界。
国民收入会计属性和经济福利。巴基斯坦的证据
经济福利在现代经济中至关重要，因为它直接反映了生活的标准，资源分配和一般社会满意度，这会影响个人和社会福祉。本研究旨在探讨国民收入会计不同属性与巴基斯坦经济福利之间的关系。但是，本研究使用了1950年至2022年的数据，并从世界银行数据门户中下载了数据。回归分析用于研究它们之间的关系，并且在测量内源性和外源变量之间的关系方面非常有效。广义运动方法（GMM）用作回归的鲁棒性。我们的结果表明，外国直接投资流出，国内生产总值增长率，人均GDP，更高的利率，市值和人口增长对失业率的负面影响很大，这表明这些因素的上升导致巴基斯坦就业率下降。贸易和储蓄对失业率产生了显着的积极影响，这表明这些因素的增加导致失业率提高，原因是各种原因。此外，国民收入会计的所有因素与预期寿命都有显着的正相关关系，这表明，这些因素的增加会导致由于更好的医疗设施，许多资源和正确的经济政策而导致的经济福利和预期寿命的增加。此外，GDP增长和人均GDP对年龄依赖性产生负面影响。但是，外国直接投资，通货膨胀率，贷款利率和人口增长对年龄依赖性具有显着积极影响，表明这些因素会增加年龄的依赖性。同样，所有国民收入会计因素与合法权利都有显着的负面关系，从而导致合法权利减少。此外，由于健康设施和健康计划的更好，国民收入会计属性与儿童的运动率之间存在负相关关系。我们的研究提倡对政策制定者和政府制定福利政策并增加社会因素的影响。
在早期视觉皮层中解码运动图像和动作计划：重叠但独特的神经机制
最近的证据表明，主要视觉皮层的作用超越了视觉处理，即使在没有前馈视觉信息的情况下，包括动作计划，包括动作计划，包括动作计划。已经提出，在神经层面，运动图像是基于运动代表的模拟，神经影像学研究表明，额叶和顶叶皮质中的运动成像和动作执行的重叠和共享活性模式。然而，早期视觉皮层在运动图像中的作用尚不清楚。在这里，我们在功能磁共振成像（fMRI）数据上使用了多毒素模式分析，以检查是否可以从早期视觉Cortex中目标对象的视网膜位置的活动模式可靠地解码运动成像和动作意图的内容。此外，我们调查了特定行动之间的歧视是否在想象中和预期的运动之间概括了。十八位右手的人类参与者（11名女性）想象或执行了延迟的手动动作，朝着一个位于中心的物体，该物体由附着在较大形状上的小型形状组成。动作包括抓住大或小的形状，并伸到物体的中心。我们发现，尽管具有可比的fMRI信号幅度可用于不同计划和想象的运动，早期视觉皮层中的活动模式，以及背侧前和前后皮层，但准确地代表了动作计划和动作图像。总的来说，动作计划和图像在皮质动作网络中具有重叠但非相同的神经机制。然而，无论是在顶叶而不是早期的视觉或前运动皮质中积极计划还是秘密地想象的行动，运动的含义都相似，这表明仅在高度专业地专门针对对象的掌握动作和运动目标的地区中才有广义运动表示。