原始文章对基于Tele的监督进行为期8周的可行性研究,以对上肢运动性能和功能能力的剧本练习,Subhasish Chatterjee。Abstrac t Background Telerehabilitation,使偏远地区的患者更容易获得康复,并且在运输挑战方面已被广泛实施,以恢复中风。随着通信技术的发展,Telerehabilitation正在成为一个更可行的选择。仍然未知,但是,这种分娩策略在中风患者的康复方面有多成功。在此前瞻性,单组,治疗性试验中的材料和方法,根据选择标准招募了12例患者。在基线签署了签署的患者同意书后,对患者进行了身体评估,并熟悉患者。患者通过现场会议,每周3天接受了基于电视的监督,每周3天,每周3天进行30分钟的监督。在切换任务之前,有30秒的休息时间。分别在基线,第4周和8周干预的基线时采取了结果指标,FMA UE和中套。计算描述性统计数据以获取基线时的人口统计信息和结果度量。为了评估数据的正态性,采用了Shapiro-Wilk测试。由于发现数据是正态分布的,因此进行了重复测量ANOVA和事后分析,以评估小组内基线,第4周和第8周的数据。Bonferroni校正用于解决多个比较。p值小于0.05被认为表明统计学上的显着差异。结果每个结果度量都表明有很大的改善(p <0.05)。根据组内分析,在FMA UE和Mesupes(p <0.001)中观察到了明显的区别。结论基于Tele的以任务为导向的练习有效地改善了中风患者的上肢运动性能和功能能力。
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对授粉过程的准确预测是可持续粮食生产和自然生态系统保护的关键挑战。对于许多植物,花粉扩散是由蜜蜂动物的觅食运动介导的。虽然大多数当前的授粉生态模型都采用随机的花粉运动,但对动物行为的研究表明,授粉昆虫,鸟类和蝙蝠如何依赖感官提示,学习和记忆来参观流量,从而产生复杂的运动模式。基于对授粉和运动模型的简要回顾,我们认为我们需要更好地考虑授粉媒介的认知,以改善从各个空间量表中对动物介导的授粉的预测,从单个流动物到植物,植物,栖息地斑块和景观。我们提出了将行为模型整合到授粉模型中的实用路线图,并讨论该合成如何对植物交配模式和拟合度进行修复预测。在动物行为和植物生态学研究之间的这种串扰将为迫在眉睫的危机提供强大的机械工具来预测和对授粉服务采取行动。
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。
摘要。运动员的微生物组在研究人员中最感兴趣,因为结肠的微生物组成在养分的吸收,维生素的合成和宿主体内的免疫反应中起着关键作用。这篇综述的目的是研究高性能运动员中的肠道微生物群与低活动性生活方式的人之间的关系,以及这些变化对与运动员的身体表现和运动表现相关的微生物代谢产生的影响。总共分析了42篇研究论文,其中包括11项专业研究,研究了不同类型的强烈体育活动对肠道微生物组成的影响,以及19项研究的重点是个人细菌和身体性能的相关性。肠道微生物组成已被发现与运动表现有关,并且可能会提高性能和恢复。体育活动已被证明会增加α多样性和微生物代谢产物,例如短链脂肪酸。运动之间的α多样性没有显着差异。运动员的微生物组的特征是较高量的短链脂肪酸,这可以是运动过程中的能量底物。短链脂肪酸的产生与直肠菌群spp有关。,粪便核酸杆菌。运动员的微生物组也证明了Prevotella spp。的存在,在运动员中,这可能与表现相关。已经表明,运动员中的Veillonella antypica的存在与耐力正相关。尽管发现这一发现是矛盾的,但专门从事各种运动的运动员的运动成就和健康与诸如Akkermansia Municiphila,Faecalibacterium prausnitzii,Eubacterium cantale,Eubacterium thacterium contale,Roseburia hominis,faecalibacterium prausnitzii有关。此外,已经表明,肠道的微生物组成和酶之间存在联系,这被认为是与运动员健康相关的代谢产生的关键
该团队将把他们的 PAM 工具应用于跨越十年的 PMRF 数据集,以研究布氏鲸的发声和提示率,并比较随时间和运动行为状态的提示率。工作将包括手动验证先前在数据集中识别的布氏鲸叫声。分析结果还将与已发布的提示率进行比较,以评估随时间、位置或种群的稳定性。将根据环境变量(例如一年中的时间、季节、风和波浪数据)以及其他情境数据(例如与最近的呼叫布氏鲸的距离)检查轨迹运动学。
摘要 — 目标:构建一个可以在单个受试者的小型 EEG 训练集上进行训练的 DL 模型提出了一个有趣的挑战,这项工作正试图解决这一挑战。具体来说,本研究试图避免长时间的 EEG 数据收集过程,并且不组合多个受试者的训练数据集,因为这会对分类性能产生不利影响,因为受试者之间的个体间差异很大。方法:使用大约 120 次 EEG 试验对定制的具有混合增强功能的卷积神经网络进行训练,每个模型仅针对一个受试者。结果:经过修改的具有混合增强功能的 ResNet18 和 DenseNet121 模型分别实现了 0.920(95% 置信区间:0.908,0.933)和 0.933(95% 置信区间:0.922,0.945)的分类准确率。结论:我们表明,尽管本研究使用的训练数据集有限,但与同一数据集上先前研究中的其他 DL 分类器相比,设计的分类器具有更高的分类性能。
有效的运动需要完整的运动和认知功能。越来越多的文献研究了运动认知干预措施,以提高健康或患病老年人的整体生活质量。对于此类干预,新的技术进步不仅在动机方面至关重要,而且对于改善多刺激世界中的用户体验也至关重要,这些世界通常以真实和虚拟环境的混合形式提供。本文为与运动相关的研究提供了一个分类系统,涉及在不同程度的虚拟环境中执行的运动认知干预。分类分为三类:(a)数字设备的类型及其提供的沉浸度;(b)人机交互的存在与否;(c)训练期间的活动参与,定义为活动>任务的1.5代谢当量。由于虚拟现实(VR)通常将不同的技术归类在同一术语下,我们提出了从计算机显示器和投影仪到头戴式VR技术的数字设备分类法。近年来发展迅速的所有沉浸式技术都归类在扩展现实(XR)这一总称下。这些包括增强现实 (AR)、混合现实 (MR) 和虚拟现实,以及所有尚未开发的技术。这项技术不仅在游戏和娱乐方面具有潜力,而且在研究、运动认知训练计划、康复、远程医疗等方面也具有潜力。本立场文件为基于数字设备、人机交互和身体参与的未来运动相关干预措施提供了定义、建议和指南,以便更一致地使用术语并有助于更清楚地理解其含义。
新系统被引入到标签池中。结果将用于评估整个系统的性能(连接、部署、恢复和数据提取)。在项目过程中将制造多达 12 个单元以支持现场测试。单元将在斯特尔瓦根银行国家海洋保护区、夏威夷群岛座头鲸国家海洋保护区和亚速尔群岛海带海洋研究中心进行现场测试。座头鲸是前两个地点的目标物种,众所周知,它们表现出不同的行为,为性能评估提供不同的运动和互动。标签将部署在亚速尔群岛的深海抹香鲸和领航鲸身上,以评估标签对深海物种的性能。喙鲸和灰海豚也存在于研究区域中,如果有的话,它们将成为目标。
Cheenta学校的研究计划有两种类型:短计划,长达6个月,长度为12-18个月。他们通常在协作的学术论文和 /或产品(软件或硬件)中达到顶峰。通常在9年级或更高年级的学生参加该计划。有一个严格的筛查过程,通常会有奥运会经验的学生偏爱。
