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World File Search System运动学
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。
将电机工作记忆链接到显式和隐式运动学习
虽然已经广泛研究了显式和隐式运动学习，但在最近运动（MWM）的近期运动记忆中，对这些过程的贡献尚不清楚。先前的研究表明，视觉空间的工作记忆可能有助于明确的运动学习，但对隐式学习没有参与或有害。在这里，我们询问这些发现是否以及如何扩展到非视觉MWM。基于最近指向独立效应和效应特异性的MWM代码的工作，我们假设：（1）明确的运动学习过程将与效应无关的MWM相关，（2）隐式运动学习过程将与效应特异性MWM相关。为了检验这些假设，人类参与者既完成MWM任务又完成了视觉运动适应任务。我们的结果表明，与效应子无关的MWM质量与显式运动学习程度之间存在显着相关性，从而扩展了有关视觉空间工作记忆的先前发现。此外，我们提供了支持我们的第二个假设的证据，该假设是效应特异性MWM与隐式运动学习相关的。
通过运动学分析
对避免进近倾向的调查传统上依赖于基于计算机的技术，这些技术主要是通过改编时间来表征人类行为的。但是，这些技术无法准确量化其他动力变量，例如手动速度和运动方向。为了解决这些限制，已经开发了新的机器人设备，从而为人类行为提供了更多样化和准确的定量评估。本技术报告介绍了Kinarm上的避免接近任务的适应性，这是一个机器人平台，旨在跟踪参与者与虚拟环境互动的上肢运动。这种避免进近任务的这种变体评估了两个臂在十二个方向上的运动。此外，可以应用电阻载荷来研究物理效果在避免进近倾向或支持康复方案中的作用。数据和来自试验样本（n = 5）的数据突出了Kinarm进近避免接近任务的功能（KAAT）。
![运动学：描述航天器的动作[1]](/simg/d/d8cebefeddb0c20967f1027ea728bbc6868f5a37.webp)
运动学：描述航天器的动作[1]
必须先精确地预测和控制空间中的物体（例如航天器，卫星和太空站），以确保安全性和有效性。运动学是一个在3D空间中对这些身体运动的描述和预测的领域。运动学课程涵盖了四个主要主题领域：粒子运动学介绍，深入研究了两个部分的刚性身体运动学（从使用定向余弦矩阵和欧拉角的经典动作描述开始，并以现代描述仪的综述，例如Quaternions和quaternions and Classical and Classical and Modified Rodrigues参数）。课程以查看静态态度的确定结束，使用现代算法来预测和执行太空中身体的相对取向。
感觉运动学习的网络视角
摘要 当我们学习时，大脑中会发生什么？自从 Cajal 的开创性工作以来，该领域已经取得了许多发现，表明经验如何改变单个突触的结构和功能。然而，最近的进展强调了从神经元和突触群体之间复杂的相互作用来理解学习的必要性。我们应该如何在如此宏观的层面上思考学习？在这里，我们开发了一个概念框架来弥合学习运作的不同尺度之间的差距——从突触到神经元再到行为。利用这个框架，我们探索指导跨这些尺度的感觉运动学习的原则，并为该领域未来的实验和理论工作奠定基础。关键词 神经元群体、感觉运动学习、状态空间框架、神经可塑性、维度、内部模型
海马EGR1依赖性神经合奏负调节运动学习
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
掌握人体运动学、注意力、心理表现...
心理表现咨询的 MHK 课程是加拿大唯一一个应用（课程/实习型）运动心理学课程，旨在帮助学生通过由国家认证机构委员会 (NCCA) 认可的联合 AASP/CSPA 认证课程获得认证。认证心理表现顾问® 或 CMPC® 头衔是运动心理学专业内的黄金标准证书。该证书证明并验证了与各个表现范围内的个人合作以增强心理表现、幸福感、学习和成长所需的知识、技能和能力。它向公众、雇主和组织证明从业者已达到最高的专业实践标准，包括完成教育和工作要求的组合、成功通过认证考试、同意遵守道德原则和标准以及致力于持续的专业发展。MHK 课程有助于满足该行业的最严格要求，并为学生在未来寻找该领域的工作时做好准备，使其具有竞争力。
数据驱动的早期预测脑瘫，使用汽车和可解释的运动学特征
由于依赖时间密集型且不可扩展的专家评估，脑瘫（CP）的早期鉴定仍然是一个重大挑战。因此，一系列研究旨在通过机器学习来预测基于运动跟踪的CP分数，例如从视频数据中。这些研究通常可以预测临床评分，这是CP风险的替代。但是，临床医生并不想估计分数，他们想估计患者患临床症状的风险。在这里，我们提出了一个数据驱动的机器学习（ML）管道，该管道从基于婴儿视频的运动跟踪中提取运动功能，并估算使用自动符号的CP风险。使用AutoSklearn，我们的框架通过抽象研究人员 - 驱动器超参数优化来最大程度地拟合过度适应的风险。接受了从3至4个月大的婴儿进行运动数据的培训，我们的分类器预测在持有的测试集中，ROC-AUC的高度指示性临床评分（General运动评估[GMA]），表明运动学运动特征临床相关的可变性。没有再培训，相同的模型可以预测在后来的临床随访中，ROC-AUC为0.74，脑瘫结局的风险，表明早期运动表现形式概括为长期神经发育风险。我们采用预注册的锁定箱验证来确保索具性能评估。本研究强调了自动驱动运动分析对神经发育筛查的潜力，这表明数据驱动的运动轨迹提取的特征可以为早期风险评估提供可解释且可扩展的方法。通过整合预先训练的视频变压器，自动驱动的模型选择和严格的验证协议，这项工作可以推进使用视频衍生的运动功能来用于可扩展的，数据驱动的临床评估，从而证明基于可用的数据（如婴儿）（如婴儿）的计算方法如何增强神经发育障碍的早期风险检测。
运动学 SAMI：一种用于非线性模态识别的新型实时多传感器数据同化策略
摘要。在许多工程应用中，结构的振动分析需要设置大量传感器。这些研究大多在后处理中进行，并基于线性模态分析。然而，许多研究的设备强调模态参数取决于振动水平非线性，并使用加速度计等传感器来修改设备的动态特性。这项工作提出了一种基于实时识别非线性参数（固有频率和阻尼）的模态测试的重大发展，这些参数以线性模态为基础进行跟踪。这种方法称为运动学-SAMI（用于多传感器同化模态识别），首先在已知非线性的数值情况下进行评估，其次在具有非接触式测量技术（高速高分辨率摄像机）的经典悬臂梁框架中进行评估。最后，讨论了该方法的效率和局限性。
职位：博士后研究员，与受癌症影响的年轻人在线移动，阿曼达·沃兹（Amanda Wurz）博士在大学运动学学院
职位：博士后研究员，与受癌症影响的年轻人在线移动，弗雷泽河谷大学运动学学院正在接受心理社会和运动肿瘤学领域的博士后研究员的申请。预期的开始日期：2025年3月1日，可谈判的合同：2 - 3年，依赖资金薪水：每年$ 58,000- $ 65,000 CAD（与资格相称），再加上成本共享的福利说明：Amanda Wurz博士使用合作的方法来从事心理社会和运动运动领域的研究。她的作品旨在探索体育活动，发展和测试干预措施以及推进知识翻译实践的决定因素和结果。她特别着眼于促进受癌症影响的儿童，青少年和年轻人的体育锻炼。正在进行几个项目，从元合成器到混合方法评估，再到全尺度效力 - 实施试验。博士后研究员将由阿曼达·沃兹（Amanda Wurz）博士进行监督，并将专注于多站点项目的领先组成部分，影响（对儿童和青少年在治疗中实施体育锻炼）和泛加州项目Yya（YAYA）（对受癌症影响的年轻成年人的瑜伽）。博士后研究员将指导受训者，定期与研究用户互动，并在这两个项目中扮演主管角色。尽管该职位位于弗雷泽河谷大学以外，但居住在弗雷泽山谷并不是必需的。资格：在这些项目上的工作将包括但不限于建立与癌症支持组织的关系，在线交付体育活动，数据库开发和管理，高级定量和定性分析，应用实施科学规划，流程和评估框架，协调整个研究人员的大型团队，并为跨加拿大的研究人员提供了努力，并在加拿大的范围内，并提供了批准，并为确保批准的筹集资金，并促进了筹集资金，并促进了筹集资金，并筹集了宗旨，并筹集了筹集资金，并筹集了宗旨，并筹集了宗旨，并促进了筹集资金，并筹集了宗旨，并筹集了宗教的宗旨，简介。在其角色中，将鼓励和支持博士后研究员，以建立他们的独立研究计划，与阿曼达·沃兹（Amanda Wurz）博士的合作者提供进一步的研究和传播机会，并得到支持，以在本地和全国范围内申请外部资金，并有机会从事教学活动。相反，申请人必须有能力在不列颠哥伦比亚省儿童医院之一，生病儿童医院或安大略省东部儿童医院出席。此外，鉴于需要进行干预和试验的性质（例如在线体育锻炼交付）和现存研究团队成员的地理位置的远程工作能力。