摘要 4 AM 和 0.5 AM 钒 (V) [V(V),钒酸盐] 分别完全抑制了脱膜海胆精子鞭毛和用 0.1 mM ATP 重新激活的胚胎纤毛的运动能力。0.5-1 AM V(V) 可抑制潜伏形式的动力蛋白 1 的 Mg2+ 激活 ATPase 活性 (ATP 磷酸水解酶,EC 3.6.1.3) 50%,而 Ca2+ 激活 ATPase 活性则不那么敏感。V(V) 对鞭毛摆动频率和动力蛋白 1 ATPase 活性的抑制似乎不是与 ATP 竞争的。与其他报告一致的是,V(V) 对 (NaK)ATPase 的抑制在 ATP 存在下起效较慢,而在 ATP 不存在下起效相对较快。然而,对于动力蛋白,无论是否存在 ATP,抑制都会以快速的速度发生。浓度为 1 mM 的儿茶酚可逆转 V(V) 对重新激活的精子运动、动力蛋白 ATPase 和 (NaK)ATPase 的抑制。浓度高达 500 AM 的 V(V) 对肌球蛋白和肌动球蛋白 ATPase 均无抑制作用。V(V) 的抑制提供了一种可能的技术,用于区分动力蛋白和肌球蛋白在不同形式的细胞运动中的作用。
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
• 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”)
评估心肌的形状和运动状态对于诊断心血管疾病至关重要。然而,电影磁共振 (CMR) 成像以 2D 切片为主,其大切片间距对切片间形状重建和运动获取提出了挑战。为了解决这个问题,我们提出了一种将运动和形状分离的 4D 重建方法,该方法可以从有限切片获得的给定稀疏点云序列预测间/内形状和运动估计。我们的框架包括一个神经运动模型和一个舒张末期 (ED) 形状模型。隐式 ED 形状模型可以学习连续边界并鼓励运动模型在没有地面真实变形监督的情况下进行预测,并且运动模型通过将任意点从任意阶段变形到 ED 阶段来实现形状模型的规范输入。此外,构建的 ED 空间可以对形状模型进行预训练,从而指导运动模型并解决数据稀缺问题。我们提出了我们所知的第一个 4D 心肌数据集,并在提出的、公开的和跨模态的数据集上验证了我们的方法,显示出卓越的重建性能并实现了各种临床应用。
Laneless和无方向运动是高速公路网络中连接和自动化车辆(CAVS)的轨迹行为的新型特征。应用此概念可以利用高速公路的最大潜在能力,尤其是在分布不均的方向需求下。尽管如此,消除了在车道和方向的分离域上的传统概念,因此可以增加混乱的驾驶行为和碰撞风险(从而损害安全性)。因此,本文的重点是在这种未来派环境中为骑士的轨迹规划,其双重目标是(i)提供和确保安全性,而(ii)提高了绩效性能。为此,我们提出了一种骑士的算法,以区分潜在的冲突车辆与自己的方向和/或反对的传播流(整个本文档中所谓的威胁)在早期(及时)阶段。之后,威胁工具被聚集为威胁群体。作为下一步,开发了一个分散的非线性模型预测控制(NLMPC)框架,以调节每个单个威胁集群中车辆的运动;从这个意义上讲,这是分别应用于每个群集中的分布式控制器。该控制方法的设计方式可以实现上述双重目标,结合了官能安全性和效率。最后,通过微观仿真研究对所提出的方法的性能进行了研究和评估。结果是有希望的,并确认了公路网络所提出的方法的效果。
1 “Enrico Piaggio”研究中心和 Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione,比萨拉戈大学 Lucio Lazzarino 1, 56122 比萨,意大利; 2 用于人类合作与康复的软机器人,Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia,Via Morego 30, 16163 Genova,意大利; 3 RSI - 慕尼黑工业大学 (TUM) 慕尼黑机器人与机器智能学院机器人与系统智能主席,Heßstr。 134, 80797 慕尼黑, 德国; 4 MoMiLab 研究中心,IMT 卢卡高级研究学院,Piazza S. Francesco 19, 55100 Lucca, Italy; 5 苏黎世大学神经病学系血管神经病学和神经康复科,Frauenklinikstrasse 26, 8006 苏黎世,瑞士;6 汉诺威医学院矫形外科系生物力学和生物材料实验室 (LBB),L384, 30625 汉诺威,德国;7 苏黎世健康科学与技术系机器人与智能系统研究所康复工程实验室,CLA H 1.1 Tannenstrasse 3, 8092 苏黎世,瑞士
信息检索是一个不断发展且至关重要的搜索域。对高质量人类运动数据的大量需求,尤其是在在线获取中,导致人类运动研究工作的激增。先前的作品主要集中在双模式学习上,例如文本和运动任务,但是很少探索三模式学习。直觉上,额外的引入方式可以丰富模型的应用程序方案,更重要的是,对额外模式的适当选择也可以充当中介,并增强其他两个不同方式之间的对齐方式。在这项工作中,我们介绍了Lavimo(语言视频 - 动作对齐),这是一个三模式学习的新型框架,将以人为中心的视频整合为一种额外的方式,从而可以在文本和运动之间弥合差距。更重要的是,我们的方法利用了一种专门设计的注意机制来增强文本,视频和运动方式之间的一致性和协同作用。经验,我们对HumanML3D和Kit-ML数据集的结果表明,Lavimo在各种与运动相关的跨模式检索任务中实现了最先进的表现,包括文本到动作,动作到运动,视频,视频到视频,动作和动态。我们的项目网页可以在https://lavimo2023.github.io/lavimo/中找到。
慢性创伤性脑病(CTE)是一种由轻度创伤性脑损伤的重复发生(MTBI)引起的神经退行性疾病(MTBI),通常被称为脑震荡,这仍然是在高接触运动中最普遍的公共卫生问题,特别是美国足球。通常,CTE的严重程度与McKee的分期方案一起分类,该方案主要基于大脑不同部位的P-TAU神经原纤维缠结的变性和积累。这是指与CTE高度相关的tau蛋白结合在一起的。I-IV期症状的严重程度范围从轻度头痛到运动和神经功能的严重丧失。CTE的基本机制和确定的生物标志物仍在争论中,因此不能在体内诊断出来。此外,外部因素,例如性别,年龄和遗传学(APOE4等位基因的存在)可能会影响个人对头部创伤的敏感性。然而,对该主题的兴趣直到最近才开始成倍增长,CTE的知识仍然相对初步。已显示出与其他神经退行性疾病(如阿尔茨海默氏病或帕克森病)重叠的生物标志物和症状。到目前为止,对该问题的治疗仅是预防性的,因为在体内诊断出CET之前,医疗疗法的发展无法进行。教育和保护运动员的更严格规则的含义一直处于这些措施的最前沿。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司:Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司,由前谷歌和 SpaceX 工程师创立,他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术,为飞机开发最高级别的自主性(5 级),特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习,您将有机会与经验丰富的工程师一起工作,他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是,我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目:不同团队提供机会。我们想更多地了解您,以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么,以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗?状态估计?运动规划?计算机视觉?或者别的什么?向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会,我们将一起敲定细节。资格: 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请: 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息,为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
量子逻辑光谱 (QLS) 可用于缺乏合适电子能级结构来直接执行这些任务的原子和分子离子种类的内部状态制备和读出[1 – 4]。原则上,通过使用“逻辑离子”(LI) 及其与共捕获的“光谱离子”(SI) 的运动耦合,QLS 可以控制任何离子种类。如参考文献 [1] 中所述,传统 QLS 协议有两个主要局限性。首先,它要求将离子冷却到接近运动基态。其次,它的读出效率与 SI 的数量关系不大,这可能会阻碍将量子逻辑原子钟扩展到多个离子所带来的更高的稳定性[5]。已经开发出使用重复量子非破坏 (QND) 测量来减轻这些影响的方法[6 – 8]。然而,由于电子结构不合适,应用它们可能不可行,重复测量会降低光谱探针的占空比。在这里,我们演示了文献 [9] 中基于几何相位门提出的 QLS 方法
