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布氏鲸的提示速率和运动学 - navfac exwc
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。
利用人工智能预测小学棒球运动员的危险投球动作
Norikazu HIROSE 博士 早稻田大学运动科学系教授 日本运动训练学会 日本训练科学学会等 著作：《运动训练科学》，文光堂（2019）等 研究领域：运动训练
1. 宇宙线传输简介 2. 电场和磁场中的粒子运动
• 粒子漂移的方向从一个太阳黑子周期变化到下一个周期。 • 对于 A>0，当 GCR 进入日光层时，漂移将它们带向两极并沿着电流片向外移动。 • 对于 A<0，模式相反（“A 负”）
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。
新闻稿——运动员赢得的最终奖牌……
冠军军系统还包括代表法国残奥会代表团 11% 以上的残疾运动员（28 名 SHND 入选，其中 23 名隶属于行政总秘书处，4 名隶属于国家宪兵队，1 名隶属于军队）。在2021年东京举行的上届残奥会上，他们赢得了法国54%的金牌。
2024 CSA夏季运动和丰富营地
6月24日的一周布拉德利花园艺术派对与马尔·马尔坎德女士和斯卡德里女士编码营与里奇特先生C的体育与运动会营地Crim先生与Challandes和Macmath的创意营读者读者戏剧探险队的Charter Camp Science Armio Ambl Mring Gay Armio Arm Inter Arm Criencation Ar Ampecip of Hoffman Eisenhower Arte Orke Criencation-horlich' Rocketeer Edible Science游戏时间夏令营Lego Robot Battle Ground PM Open Studio Hillside Arcade Game Game Challenge挑战Spike Prime Robotics Milltown Camp Music Lab Music Lab Divas和Doodles与Boehme夫人和Smith PE Games及其Mers Smith＆Smith Mr. smith＆Smith＆Smith＆Smith Mr. Chartowich Pokemon和Lego Animations and Lego Animations
视觉引导手指运动时的大脑激活
通过视觉引导手部动作进行的计算机交互通常采用抽象的基于光标的反馈或不同程度真实感的虚拟手 (VH) 表示。目前尚不清楚在虚拟现实环境中更改这种视觉反馈的效果。在这项研究中，19 名健康的右撇子成年人使用四种不同类型的视觉反馈执行食指运动（“动作”）和观察运动（“观察”）：简单的圆形光标 (CU)、指示手指关节位置的点光 (PL) 图案、阴影卡通手 (SH) 和逼真的 VH。使用数据手套记录手指运动，并以光学方式记录眼动追踪。我们使用功能性磁共振成像 (fMRI) 测量大脑活动。与基线相比，动作和观察条件均显示枕颞皮质中的 fMRI 信号响应更强。动作条件还会引起运动、体感、顶叶和小脑区域的双侧激活增加。对于这两种情况，带有移动手指的手部反馈（SH、VH）比 CU 或 PL 反馈导致更高的激活，特别是在早期视觉区域和枕颞皮质中。我们的结果表明，与视觉不完整的手部和抽象反馈相比，在视觉引导的手指运动过程中，皮质区域网络的募集更强。这些信息可能对研究和应用或训练相关范例中涉及人体部位的视觉引导任务的设计产生影响。
大多数：运动预测的多模式场景象征化
许多现有的运动预测方法都依赖于符号感知输出来生成代理轨迹，例如边界框，路图信息和traf-fight。这种符号表示是现实世界的高级表现，它可能会使运动预测模型容易受到感知错误的影响（例如，在检测开放式录音障碍时失败），而缺少场景中的显着信息（例如，糟糕的道路条件）。另一种范式是从原始传感器中端到端学习。但是，这种方法缺乏解释性，需要大量的培训资源。在这项工作中，我们提出将视觉世界的标记化为一组紧凑的场景元素，然后利用预先训练的图像基础模型和LiDAR神经网络以开放式播音方式进行编码所有场景元素。图像基础模型使我们的场景令牌可以编码开放世界的一般知识，而LiDAR神经网络编码几何信息。我们提出的表示形式可以有效地用几百个令牌编码多帧多模式观察，并且与大多数基于变压器的体系结构兼容。为了评估我们的方法，我们使用了带有凸轮嵌入的Waymo开放运动数据集。通过Waymo开放运动数据集进行的实验表明，我们的方法会导致对最先进的表现的显着改善。
首次反应性大规模疫苗接种运动后针对南苏丹本特肝炎E的两剂疫苗有效性
针对Hecolin的三剂重组疫苗自2011年以来已在中国使用许可。由于缺乏对普通民众负担的证据，不建议常规使用，但2015年建议在爆发中考虑疫苗。截至2022年初，疫苗尚未用于爆发环境中。减少的剂量疫苗接种时间表，即使有效，可以使疫苗成为重要的爆发反应工具。响应于2021年底在南苏丹的本内流离失所者的丙型肝炎病例增加，无国界医生和南苏丹的MOH实施了第一次针对乙型肝炎病毒（HEV）的大规模反应性疫苗接种运动。三次疫苗接种巡回赛发生在2022年3月，4月和10月，针对26,848名16-40岁的人，包括孕妇。我们建立了增强的监视，并进行了一项病例对照研究，以估计两剂量疫苗的有效性（VE）。
加油否认：气候变化反动运动和瑞典极右媒体
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。