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跑步生物力学与跑步经济性之间的关系：观察性研究的系统评价与荟萃分析
摘要背景跑步生物力学被认为是跑步经济性 (RE) 的重要决定因素。然而，研究跑步生物力学和 RE 之间关联的研究报告了不一致的结果。目的本系统评价的目的是确定跑步生物力学和 RE 之间的关联并探索不一致的潜在原因。方法搜索并监测了三个数据库，截至 2023 年 4 月。如果观察性研究 (i) 研究了跑步生物力学和 RE 之间的关联，或 (ii) 比较了 RE 不同的组之间的跑步生物力学，或 (iii) 比较了健康人类 (18-65 岁) 在平速、恒速和亚最大速度跑步期间跑步生物力学不同的组之间的 RE，则将其纳入。使用改进的观察性研究工具评估偏倚风险，并在使用 GRADE 解释结果时考虑偏倚风险。当两项或多项研究报告相同结果时，进行荟萃分析。使用元回归探索速度、身高、体重和年龄的变异系数作为连续结果，跑鞋标准化、氧气与能量成本以及静息氧气或能量成本校正作为分类结果的异质性。结果 共纳入 51 项研究（n = 1115 名参与者）。大多数时空结果与 RE 显示出微小且不显著的关联：接触时间 r = − 0.02（95% 置信区间 [CI] − 0.15 至 0.12）；飞行时间 r = 0.11（− 0.09 至 0.32）；步幅时间 r = 0.01（− 0.8 至 0.50）；占空比 r = − 0.06（− 0.18 至 0.06）；步幅 r = 0.12（-0.15 至 0.38），摆动时间 r = 0.12（-0.13 至 0.36）。较高的节奏与较低的氧气/能量成本显示出轻微的显著关联（r = -0.20 [-0.35 至 -0.05]）。较小的垂直位移以及较高的垂直和腿部僵硬程度与较低的氧气/能量成本显示出显著的中等关联（分别为 r = 0.35、-0.31、-0.28）。踝关节、膝盖和臀部在初始接触、站立中期或脚趾离地时的角度以及它们的运动范围、峰值垂直地面反作用力、机械功变量和肌电图激活与跑步经济性没有显著关联，尽管在某些结果中观察到了潜在的相关趋势。结论 单独考虑跑步生物力学可以解释跑步效率 (RE) 的 4-12% 的个体间差异，而结合不同变量时，这一差异可能会增加。本综述讨论了对运动员、教练、可穿戴技术和研究人员的影响。协议注册 https://doi.org/10.17605/OSF.IO/293 ND（OpenScience 框架）。
肌电图作为运动过程中代谢能量消耗的替代评估方法
最大限度地减少代谢能量消耗 (MEE) 对提高运动障碍人士的活动能力至关重要，因为需要高能量的运动会导致活动减少。康复计划和设备使用 MEE 来确定其有效性，但由于时间延迟和非真实条件，使用间接量热法会受到限制。肌电图 (EMG) 可以深入了解肌肉如何激活；因此，本研究的目的是通过利用 EMG 信号开发实时 MEE 反馈系统。参与者以不同的步频（首选、+/- 15%、+/- 30%）完成了五种步行条件，同时收集了呼吸气体交换、地面反作用力和 EMG 信号。实时 EMG 信号被数字积分并分成步幅，然后按力成本 (COF) 系数缩放。MEE 具有先前文献中看到的预期二次关系 (R 2 = 0.967)，以及 COF 数据 (R 2 = 0.701)。 EMG 方法稳定在 75.1% - 133.1% 之间，不在 MEE 的近距离范围 (90% - 110%) 内；因此，未来的研究必须研究其他数学方法。我们的结果表明 MEE 和 EMG 活动之间存在定性关联，可用于提高残疾人士的行动能力和生活质量。
通过马哈拉诺比斯距离识别下肢外骨骼中的用户意图
摘要 — 现有的下肢机器人外骨骼控制策略对用户意图的侧重点有所不同，这些意图的分辨率各不相同，从高级目标（提高速度）到中级动作（增加步幅）再到低级关节行为（增加髋关节屈曲）。虽然外骨骼上的传感器只能通过人机界面间接感知人类，但它们在穿戴设备所需的时间方面比更直接的方法更具优势。在本研究中，要求外骨骼用户（包括身体健全和脊髓损伤）改变他们的预期步行速度。机载传感器测量结果用于离线测试基于马哈拉诺比斯距离的意图识别算法。该算法的目标是识别意图变化并正确分类其类型，但不是通过外骨骼实现该变化。该算法正确识别了用户希望以比设备标称速度更快或更慢的速度行走的情况。对于体格健全的受试者，已知意图变化与算法正确识别之间的平均延迟为 0.63 秒。对于体格不健全的受试者，这一延迟平均为 0.93 秒。这些概念验证结果表明，基于马哈拉诺比斯距离的意图识别是可能的，而对该方法的分析表明，还有进一步改进的空间。
利用海马-新皮层相互作用原理进行预取
内存预取是一种性能优化技术，广泛应用于现代计算机系统的多个硬件和软件层。预取主动将数据从较慢的内存层带到较快的内存层，以预测其未来的用途。尽管对预取进行了充分研究，但仍在不断探索，尤其是随着新兴的内存层次结构包含异构性 [ 22 ]、分解 [ 27 ]、垂直 / 水平分层 [31] 和内存计算 [48]。早期的预取器针对易于捕获的模式（如步幅），并且足以满足易于理解的应用程序（如 SPEC 中的应用程序）的需求 [ 4 ]。然而，当今的系统和应用程序要复杂得多，动态性更强，简单的方法变得无效。人们对开发能够通过学习内存访问模式而不是检测预编程规则来适应动态执行的预取器的兴趣日益浓厚 [11, 18, 40]。最近的研究已经开始探索深度学习 (DL) 用于预取的可行性 [ 11 , 18 , 30 , 40 ]。理论上，DL 应该可以改善预取，因为它本质上是数据驱动的，并且应该自然地适应应用程序及其环境。事实上，这些研究表明，在理想的模拟中，DL 在准确性方面优于非学习预取方法。然而，所有这些方法都有三个主要缺点，阻碍了它们在现实世界中的应用。
投资者更新
巴塞尔，2024年6月24日-Roche（六：RO，ROG； OTCQX：RHHBY）今天宣布，欧洲药品局（EMA）已验证并启动了对LeviDys™（MAA）的营销授权申请（MAA）（Delandogenogene Moxeparvovec）（MAA）的审查，该基因治疗了对Ambulotal art d -7 d -7年的Gene the Forneforment for Ambulity at d -7 d -7年。“ Duchenne是一种毁灭性肌肉疾病，无法治愈。迫切需要可以改变疾病课程并保持肌肉功能的治疗方法。“ Roche致力于将Elevidys带给需要它的孩子，我们欢迎EMA对提交提交的审查。” Elevidys MAA已提交给EMA，并基于Pivotal 3阶段Engark研究的结果，这是一项全球，随机，双盲，安慰剂对照的研究，针对4至7岁的Duchenne患者。尽管Embark研究不符合主要终点，但试验的大量证据证实，Everidys是第一个通过可管理的安全性，通过修改疾病病程来为患者提供临床意义的基因疗法。在Embark中，经过甲甲级治疗的患者在两个关键的次要功能终点上具有临床意义且具有统计学意义的好处：从地板上升和10分钟步行/跑步测试的时间。此外，还观察到预先指定的次要终点的临床意义和统计学上的显着改善：步幅速度95世纪。这个由EMA资格的新颖的数字端点测量了通过可穿戴设备（SYDE®）行走的速度。上升4步次级终点的时间也表现出一致的治疗益处，有利于Elevidys。MAA也得到了Duchenne患者的开放标签研究的数据，该研究正在招募不同年龄的非洲卧床和非注重患者，以及I/II期研究
认知双重任务与跑步机的有效性与认知，焦虑和
3 pt，P.抽象简介 /目的：步态异常可能是由帕金森氏病（PD）引起的运动障碍造成的，包括功能性步行。这可能会导致步态速度和步幅长度的降低，并增加步步性变化。早期运动技能开发在很大程度上取决于大脑的皮质部分，但是双重任务可能需要注意，从而损害了控制更自然的步行任务并增加跌倒风险的基础神经节电路。这项研究旨在评估帕金森患者认知双重任务对认知，焦虑和抑郁的有效性，以了解帕金森患者对认知，焦虑和抑郁症的跑步机培训的有效性，并比较认知双重任务和对认知，焦虑症，以及对帕克森氏症患者抑郁症的认知双重任务和训练的有效性。材料和方法：评估患者，符合筛查标准的患者被包括在研究中。获得了书面知情同意书。患者分为两组，访谈，认知，焦虑和抑郁的基线结果。总共选择了54名患者进行研究。该研究涉及使用表演和进行详细的体格检查筛查患者。选定的患者分为两组27名患者，每个患者均给予知情同意。结果：使用未配对t检验的组之间的比较。他们每周接受三个课程的治疗六周，A组专注于认知双重任务培训，而B组进行了跑步机培训。所有P值小于0.05，被认为是显着的。使用SPSSSS20.0（IBM）软件进行分析。结论：研究发现，认知双重任务和跑步机训练策略都显着改善了认知功能，减少了焦虑和抑郁症，认知双重任务组显示出最显着的改善。关键字：帕金森主义，认知双重任务培训，跑步机训练，焦虑和抑郁。
探索神经网络：分类器和生成模型
为了培训分类器，我们首先查找了一些成功的分类器实现，例如Alexnet（旧），Inception-V1，V2，V2，V3，V4，V4（Google Net），残留网络，Inception-Resnet v1，v2，v2。试图实现这些模型，我们很快意识到它们对于我们的情况来说太复杂了，因为它们大多数是为Imagenet数据集设计的，该数据集的像素维度比我们的32x32图像大得多。因此，这个想法是遵循这些方法的结构，但将其优化到CIFAR数据集。首先，我们没有设法按照状态方法来制定有效和准确的模型，因为它们的精度非常缓慢，几乎没有达到40％。实际上，我们仅使用几个卷积层，合并层，批归归式化和恢复就可以更快，更准确。也就是说，使用这种简单的方法（类似于Alexnet），我们仅在几分钟内就达到了40％左右（时期= 10）。另一方面，为了避免消失的梯度问题，并能够进一步扩展我们的网络（更深入地），我们选择实施与所研究论文中的网络型模型相比，它的不同。这个想法是在块和块残差块中施加2-2卷积层，并重复每个块3次，以将它们求和以前的结果。块后，我们应用了一个还原模块，以使用步幅= 2降低图像的大小，并增加（翻倍）特征图的数量，然后再次将其添加到块的序列中。有关视觉表示，请参见图1。请注意，由于图像的大小已经相对较小（32x32），因此在模型的茎部分进行任何形式的还原/池很难，因为它很容易导致边缘损失。因此，在茎部分（在残留块之前），我们仅在原始图像上应用1 x 1卷积以生成相同大小的特征图。在第二个残留块的末尾应用一个最大池层层，以进一步降低图像的空间尺寸，然后再应用最终完全连接的层。
视觉提示和步态上听觉提示的有效性...
1位艾格纳（Ognaj）Akar物理治疗学院的助理教授。2副校长兼高级讲师在艾哈迈达巴德Ranip的Shree Swaminarayan物理治疗学院。摘要背景：帕金森氏病（PD）是中枢神经系统的进行性疾病。步态障碍是PD的常见和早期特征，是功能依赖，跌倒和死亡的主要原因。约有50％的帕金森患者患有步态（FOG）。替代步态康复技术，包括视觉，听觉和触觉刺激的这种外部感觉提示最近受到了很多关注。研究的目的：研究视觉提示和听觉线索对帕金森氏病个体步态参数的有效性。方法论：选择了30名受试者进行研究。受试者被随机分配为两组。组1：听觉提示第2组：视觉提示，1次/天，5天/周，4周和20-30分钟步态训练。两组接受传统的物理疗法20-30分钟。动态脚印，速度，节奏和tinetti性能的迁移率评估测试（POMA-G）作为结果指标，并在干预前和4周结束前进行检查。结果：结果表明，在小组分析中，步骤长，步长，速度和POMA -G的统计学显着差异，但两组的节奏均无差异（P值<0.05）。关键字：帕金森氏病，步态疾病，步态障碍，步态训练，步态康复，听觉提示，视觉提示。显示POMA -G的统计学显着改善（P值<0.05），但在步长，步长长度，节奏和速度（p -value˃0.05）中不显示。结论：结果显示出听觉提示和视觉提示组的改善，但是在组分析的步态参数之间没有显着差异，即步长，步幅长度，节奏，速度和POMA-G。这表明这两种干预措施都是有益的，可以轻松地用于临床实践中，对于那些在治疗师和患者最低成本方面遇到困难的患者。引言中枢神经系统的进行性神经退行性疾病称为帕金森氏病（PD）。（1）通常在病理上通过Lewy身体和Nigra中的神经元丧失以及运动表型在临床上鉴定。（2）在60岁以上的每100个人中影响2个，
使用机器学习的虚假工作预测
摘要为了减轻互联网上欺骗性的就业招标的扩散，在这项学术工作的范围内放置了采用基于机器学习的分类方法的复杂自动化工具。各种分类器都被部署以审查在线帖子以获取欺诈性就业机会，并且这些分类器的结果是系统并列以确定用于检测虚假工作清单的最有效模型的。这种方法促进了从大量在线提交的大量提交中的伪造工作职位的识别和随后消除。调查包括分类器的两个主要类别：单个分类器和合奏分类器，都可以辨别欺骗性的工作发布。尽管如此，经验发现明确地肯定，合奏分类器在与奇异的对应物相比相比在辨别骗局中表现出较高的功效。技术景观已经升到了梯队的增强，并迎来了一个范式，其中公司通过在线方法论从事招聘人员的招聘。这不仅加快了为企业收购必要的人员，而且在成本效益方面也很好。虚拟扩展促进了个人在获得与其资格和期望的职业领域相称的就业方面的促进个人。但是，这些已发布的工作机会的真实性仍然笼罩着，对求职者构成了固有的挑战。1。互联网广阔的广阔发帖，但在响应这种困境，我们提供了一种精心制作的开创性软件，以预测工作职位的真实性，在真实和虚假清单之间辨别。启动机器学习的领域，我们的创新系统（恰当地命名为“伪造职位预测”）利用了强大的随机森林分类器。这种复杂的算法在产生精确结果方面具有值得称赞的效率，相对于其前辈的精度为98％。认识到学生或求职者在网上就业机会迷宫中所面临的危险，我们的系统成为防止不知不觉地提交欺诈性工作职位的保护灯塔。潜在欺骗的实例，例如对申请费的征集或借鉴货币交易的诺言，通过我们框架的敏锐能力进行了预先避免的，从而使用户免于捕食捕食者陷入骗局。关键字：假职位，随机森林分类器，机器学习，合法工作，决策树，在线招聘，合奏方法。在当代环境中介绍，确保有酬就业已成为一个巨大的挑战。与任何访谈进行的先决条件，准候选人必须浏览复杂的工作申请和注册过程。关键初步步幅必须使自己的工作应用与根据有抱负者选择的专业领域量身定制的公司规定的要求。