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多环芳烃中的量子行走
摘要 芳香性是物理学和化学中众所周知的现象，是芳香分子许多独特化学和物理性质的原因。多环芳烃稳定性的主要特征是每个 N 碳原子的 2 个 pz 轨道中的离域 π 电子云。虽然已知电子在杂化的 sp 2 轨道之间离域，但本文提出量子行走作为离域发生的机制，并得出这些分子的功能化学结构如何自然地从这种结构中产生。我们介绍了对一些苯并多环芳烃进行的计算结果，并表明基于量子行走的方法确实可以正确预测所考虑分子的反应位点和稳定顺序。
坐着，站立和在大学生中行走时能量消耗和打字速度的差异原始研究Fred Miller III 1，AVN
1亨廷顿大学，印第安纳州亨廷顿/美国摘要简介：本研究的目的是确定卡路里支出和打字速度在三个位置（坐着，站立，步行）之间是否有所不同。方法：参与者包括40名大学生（18-22岁，30名男性和10名女性），无论是棒球还是田径队。在三个不同的位置上测试了每个参与者5分钟。通过间接量热法和通过3分钟的分型测试进行生产力来测量热量支出。进行了重复测量方差分析和t检验，以确定卡路里消耗和打字速度的统计差异。结果：步行（16.4±3.1）的热量支出（每5分钟的卡路里）明显高于坐着（9.0±2.4，p <0.0001）和站立（9.4±2.0，p <0.0001）。用于打字生产率，站立的速度比步行速度快（37.4±10.2 vs. 34.7±10.7 wpm，p = 0096）。结论：使用站立式步行台在工作时打字的时间比坐着或站在桌子上打字的卡路里要多得多。但是，站在桌子上时的打字速度明显高于在桌子上行走时。关键词：卡路里，工作站，生产力通讯作者：Fred Miller III，fmiller@huntington.edu介绍成人平均每天持续7至9个小时。在大学生中，据报道，花在久坐行为上的时间更高，每天为11.88小时。对步行时对认知表现的可能负面影响提出了问题。同样，包括二十三个研究的数据的系统综述也报道了在本科生中的平均时间为11.10小时，这些时间是由域特异性问题衡量的，每天通过加速度计测量的10.69小时。当前的研究得出的结论是，需要进行研究和干预措施，重点是减少本科生的久坐时间3。一项先前的研究得出的结论是，以自我选择的速度行走并没有损害认知表现，办公室和教室应考虑实施主动工作站4。另一项研究发现，以中等速度行走（2.25 km/hr）行走时的打字性能与坐着时的打字性能相似，但是，在较慢（1.3 km/hr）和
Chameleo：利用人工智能检测变色龙行走方式
[4] Linda Evans、Fred Hardtke、Emily Corbin 和 Wouter Claes。2020 年。伪装的变色龙：在埃及 el-Hosh 遗址的新发现。《考古学和人类学》12，8 (2020)，1–9。[5] 欧洲宠物食品工业联合会 (FEDIAF)。2020 年。事实与数据 2020。https://www.fediaf.org/images/FEDIAF_Facts_and_Figures_2020.pdf [6] Martin S Fischer、Cornelia Krause 和 Karin E Lilje。2010 年。变色龙运动能力的进化，或如何成为树栖爬行动物。《动物学》113，2 (2010)，67–74。[7] Olivier Friard 和 Marco Gamba。 2016. BORIS：一款免费、多功能的开源事件记录软件，可用于视频/音频编码和实时观察。《生态学与进化方法》7，11（2016），1325–1330。[8] Klaus Greff、Rupesh K Srivastava、Jan Koutník、Bas R Steunebrink 和 Jürgen Schmidhuber。2016. 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使用深度神经网络快速估计动物姿势。自然方法 16, 1 (2019), 117–125。[22] Jane A Peterson。 1984. 蜥蜴（爬行动物：蜥蜴）的运动方式，特别是前肢。《动物学杂志》202，1（1984），1-42。[23] Nagifa Ilma Progga、Noortaz Rezoana、Mohammad Shahadat Hossain、Raihan Ul Islam 和 Karl Andersson。2021. 基于 CNN 的毒蛇和无毒蛇分类模型。在国际应用智能与信息学会议上。Springer，216-231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。2016. 您只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集上。779-788。 [25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957 年。世界现存爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019 年。行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。[27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020 年。一种新型活动监测器在评估猫的身体活动和睡眠质量方面的实用性。Plos one 15, 7 (2020)，e0236795。实验动物（2021），1-9。 [19] Anika Patel、Lisa Cheung、Nandini Khatod、Irina Matijosaitiene、Alejandro Arteaga 和 Joseph W Gilkey。 2020。揭示未知：利用深度学习实时识别加拉帕戈斯蛇种。动物 10, 5 (2020), 806。 [20] Zachary T Pennington、Zhe Dong、Yu Feng、Lauren M Vetere、Lucia Page-Harley、Tristan S human 和 Denise J Cai。 2019. ezTrack：用于研究动物行为的开源视频分析管道。科学报告 9、1 (2019)、1-11。 [21] 塔尔莫·D·佩雷拉、迭戈·E·阿尔达隆多、林赛·威尔莫尔、米哈伊尔·吉斯林、塞缪尔·SH·王、马拉·穆尔蒂和约书亚·W·沙维茨。 2019. 使用深度神经网络快速估计动物姿势。《自然方法》16，1（2019），117–125。[22] Jane A Peterson。1984. 蜥蜴（爬行动物：蜥蜴）的运动方式，特别是前肢。《动物学杂志》202，1（1984），1–42。[23] Nagifa Ilma Progga、Noortaz Rezoana、Mohammad Shahadat Hossain、Raihan Ul Islam 和 Karl Andersson。2021. 基于 CNN 的毒蛇和无毒蛇分类模型。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。 2016. 只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉与模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957. 世界上的现存爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019. 行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。[27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020. 新型活动监测器在评估猫身体活动和睡眠质量中的实用性。 Plos one 15, 7 (2020), e0236795。实验动物（2021），1-9。 [19] Anika Patel、Lisa Cheung、Nandini Khatod、Irina 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Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020. 新型活动监测器在评估猫身体活动和睡眠质量中的实用性。 Plos one 15, 7 (2020), e0236795。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。2016 年。你只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957 年。世界上现存的爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019 年。行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。 [27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020 年。新型活动监测器在评估猫体力活动和睡眠质量方面的实用性。Plos one 15, 7 (2020)，e0236795。在国际应用情报与信息学会议上。Springer，216–231。[24] Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi。2016 年。你只需看一次：统一的实时物体检测。在 IEEE 计算机视觉和模式识别会议论文集上。779–788。[25] Karl Patterson Schmidt、Robert F Inger 和 Roy Pinney。1957 年。世界上现存的爬行动物。纽约花园城汉诺威大厦。[26] Martin Stevens 和 Graeme D Ruxton。2019 年。行为在动物伪装中的关键作用。生物学评论 94, 1 (2019)，116–134。 [27] Atsushi Yamazaki、Kazuya Edamura、Koji Tanegashima、Yuma Tomo、Makoto Yamamoto、Hidehiro Hirao、Mamiko Seki 和 Kazushi Asano。2020 年。新型活动监测器在评估猫体力活动和睡眠质量方面的实用性。Plos one 15, 7 (2020)，e0236795。
离散时间量子行走中的 Borromean 状态
在适当的条件下，从多部分束缚态中移除一个粒子会使其崩溃。这一特性被称为“Borromean 特性”，最近已在 Efi-mov 态中通过实验得到证实。人们可以预期，这种奇特的行为应该与强粒子间相关性的存在有关。然而，任何对这种联系的探索都受到表现出 Borromean 特性的物理系统的复杂性的阻碍。为了克服这个问题，我们引入了一个基于许多相互作用粒子的离散时间量子行走的简单动力学玩具模型。我们表明，它描述的粒子需要表现出 Greenberger-Horne-Zeillinger (GHZ) 纠缠才能形成 Borromean 束缚态。由于这种类型的纠缠很容易导致粒子丢失，我们的工作证明了相关性和系统的 Borromean 特性之间的直观联系。此外，我们在复合颗粒形成的背景下讨论了我们的发现。
行走过程中谷物肌肉表面EMG活性与地面反作用力的垂直成分之间的时间和空间关系
健康的成年人（29♀; 25♂;年龄62.6±7.0岁）以10 m的人行道（十个试验/速度）自我选择的缓慢，正常和快速的步行速度行走。双边配对的八个巨星条在更大的troshanter和iLiac Crest之间的垂直线的中部水平排列。关于腹侧方向，将每个条带的中心放在该垂直线上。最初，这些信号是单极采样的，但是八个垂直定向的双极通道覆盖了从腹侧到背侧的整个臀区（P1至P8）（随后通过减去身体两侧的每个电极条带的相应电极的相应电极的信号）来计算。三个垂直双极通道代表张量筋膜（TFL； P2），臀大肌（GMED，SENIAM位置； P4和P5的平均值）和Maximus Maximus Muscles（Gmax; P7）。
使用 Metamax3B 评估中风患者行走过程中心肺参数的重测信度
（V ̇ O 2 ：氧气消耗量；V ̇ CO 2 ：二氧化碳生成量；V ̇ O 2 .kg -1 ：每公斤氧气消耗量；RER：
量子行走搜索的统一框架——DROPS
我们提出了一种新的量子行走搜索框架，统一并加强了这些框架，从而产生了许多新成果。例如，新框架可以在电网设置中有效地找到标记元素。新框架还允许在命中时间框架（最小化行走步数）和 MNRS 框架（最小化检查元素是否被标记的次数）之间进行插值。这使得资源之间能够实现更自然的权衡。除了量子行走和相位估计之外，我们的新算法还使用了量子快进，类似于 Ambainis 等人的最新结果。这种观点还使我们能够推导出量子行走算法更一般的复杂性界限，例如基于相应经典行走的蒙特卡罗类型界限。最后，我们展示了如何在某些情况下避免使用相位估计和量子快进，回答了 Ambainis 等人的一个悬而未决的问题。
图形光谱和连续量子行走。
量子信息及其与组合学的相互作用。本书在某种程度上是这些问题的进展报告。对我们来说，最大的惊喜是代数图论工具的实用程度。因此，我们对此的处理比严格必要的更详细。其中一些是标准的，一些是旧东西，一些是为处理量子游动而开发的新材料（例如，可控性，强同谱顶点）。但组合学并不是万能的：我们还会遇到李群、各种数论和几乎周期函数。（因此，第二个惊喜是与我们的主题纠缠在一起的不同数学领域的数量。）我们在这里不处理离散量子游动（参见 [ ? ]）。我们不处理量子算法或量子计算，也不处理有关复杂性、误差校正、非局部游戏和量子电路模型的问题。我们讨论了一些相关的物理学。我们重点关注那些在数学上有趣且具有一定物理意义的问题，因为这种重叠往往预示着成果丰硕。许多人对这些笔记提出了有益的评论，包括 Dave Witte Morris、Tino Tamon、Sasha Jurišic 及其研讨会成员 Alexis Hunt、David Feder、Henry Liu、Harmony Zhan、Nicholas Lai、Xiaohong Zhang、Soffia Arnadottir、Qiuting Chen……
在与较低的情况下行走时的认知措施
抽象引入调整下limb（LL）机器人假体控制是为了在步行过程中为每个人类佩戴者提供个性化援助的必要条件。假体佩戴者的适应过程是主观的，效率在很大程度上取决于一个人的心理过程。因此，除了物理运动表现外，假体个性化应该考虑佩戴者在步行过程中的偏好和认知表现。作为第一步，当佩戴者带着LL假体行走，确定差距和方法论方面并探索步行环境中的其他措施时，有必要检查当前的认知表现措施。在此协议中，我们概述了范围的审查，该审查将系统地总结并评估在没有LL假体的行走过程中的认知性能度量。方法和分析该审核过程将由开放式在线数据管理门户网站Cadima进行指导和记录。关键字搜索将在七个数据库（Web of Science，Medline，Biosis，Scielo引文指数，Proquest，Cinahl和Psycinfo）中进行，直到2020年，并补充了灰色文献搜索。检索的记录将由至少两个独立的审阅者在标题和提取级别上筛选，然后将其全文级别筛选。选定的研究将用于报告偏差。将提取有关样本特征，认知功能类型，认知措施的特征，任务优先次序，实验设计和步行设置的数据。结果将通过会议和期刊传播。伦理和传播本范围审查将评估先前发表的研究中使用的措施，因此不需要伦理批准。结果将通过审查与假肢行走时的认知措施的应用状态，并为制定步行过程中认知评估所需的认知评估措施奠定基础，从而有助于假体调整过程的发展。
