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World File Search System运动学
History-Detr：利用历史信息和运动学优化查询初始化策略
最近的 3D 物体检测器利用多帧数据（包括过去和未来的数据）来提高性能。然而，他们采用的时间数据融合方法尚未充分挖掘其提高性能的潜力。现有的工作利用多帧数据，这些数据仅根据自我运动融合特定特征，并且由于巨大的计算和内存成本而无法直接应用于长序列。我们发现目前的方法不能有效地利用历史信息，包括历史预测和物体运动。基于我们的研究，我们提出了一种由历史查询和原始查询组成的新型混合查询公式。历史查询包括从历史预测和特征中获得的推断位置和内容查询，这些查询考虑了当前场景中所有物体的运动。此外，我们的方法可以简单地应用于其他类似 DETR 的模型中，以提高性能，而不会引入巨大的计算和内存成本。结果，我们的 History-DETR 在推理时间增加可忽略不计的情况下实现了显着的改进（+1.1% NDS）。
第1页，共8个KIN415 - 秋季2024运动学课程教学大纲
课程课程课程代码和标题：KIN232 - 营养，体育锻炼和健康2024W2课程结构：课程将在伍德沃德IRC讲座剧院6点从11-12.30下午在6点举行（注：这些课程将不会记录下来）。偶尔可能会在线交付材料，在线演讲者不在温哥华，或者材料对预先录制的课程更有利。将在这些场合发出预先通知 - 请检查这些通知的帆布姓名：Emma McCrudden Emma.mccrudden@ubc.ca办公时间：通过预约教学助理：Alexis pascoal apascoal@student.ubc.ca Joshua Taylor Joshua.taylor joshua.taylor@ubc.ca应首先将问题定向到您的TA，并通过电子邮件或画布受到欢迎。通过电子邮件的问题可能需要48小时才能收到答复。我不在周末检查电子邮件。请在主题行中提供您的课程名称（即KIN232）和您的全名和组号。课程描述本课程提供了将营养应用于体育锻炼和健康的介绍。学生将学习一系列主题，包括宏观和微量营养素分类，并建议每日摄入量，他们的消化，吸收和身体功能及其在支持体育锻炼中的作用。学生还将了解营养失衡的含义及其对体育锻炼和最终健康的影响。重点放在了运动学家范围上，就营养建议和与其他营养专业人员的合作有关。原理我们吃的食物，某些食物中的营养及其命运一旦被食用，就会对我们的整体健康和福祉产生显着影响。近年来，公众对改善健康和降低疾病风险的营养与体育活动之间的亲密关系的认识大大改善，但是仍然存在挑战。 以任何身份在卫生行业工作的个人都应对这种关系有基本的了解，以促进整体健康并在适当时提及。 的目标和结果学生将对他们对人类健康中宏观和微量营养素的命运和功能的理解以及随后对体育活动的影响有信心。 还将向学生介绍健康和运动的饮食评估和饮食要求。 此外，还将涵盖针对某些人群的营养考虑因素。 教育成果•提高了对与营养有关的健康问题的认识，营养干预在改善健康方面的作用包括支持体育锻炼，包括支持体育锻炼•了解能量平衡的概念，以优化健康和福祉的概念•了解宏观和微生物在摄入型和微型企业方面的来源和熟悉的范围•熟悉型熟悉的能力时•过度消费养分对特定人群中健康的影响以及必要的饮食修改•发展作为小组一部分工作所需的技能近年来，公众对改善健康和降低疾病风险的营养与体育活动之间的亲密关系的认识大大改善，但是仍然存在挑战。以任何身份在卫生行业工作的个人都应对这种关系有基本的了解，以促进整体健康并在适当时提及。的目标和结果学生将对他们对人类健康中宏观和微量营养素的命运和功能的理解以及随后对体育活动的影响有信心。还将向学生介绍健康和运动的饮食评估和饮食要求。此外，还将涵盖针对某些人群的营养考虑因素。教育成果•提高了对与营养有关的健康问题的认识，营养干预在改善健康方面的作用包括支持体育锻炼，包括支持体育锻炼•了解能量平衡的概念，以优化健康和福祉的概念•了解宏观和微生物在摄入型和微型企业方面的来源和熟悉的范围•熟悉型熟悉的能力时•过度消费养分对特定人群中健康的影响以及必要的饮食修改•发展作为小组一部分工作所需的技能
基于ICR的运动运动学，用于固定斜坡上的轮式滑动车辆*
对于移动机器人在实际环境中运行，必须正确执行本地化，映射和导航等基本任务。这些任务强烈依赖于对环境的充分感知，在某些情况下，由于场景的本质，某些传感器的运行有限，甚至两者兼而有之，这在某些情况下可能具有挑战性。移动机器人应该能够智能地识别和克服异常情况，以避免感觉故障。我们在这项工作中提出了一种基于贝叶斯网络的新方法，该方法可以自然地代表传感器之间的复杂关系，能够整合异质的知识来源，从而扣除感觉异常的存在，并通过使用可用信息从它们中恢复。高度计算成本由一种利用我们模型结构的新算法来解决。我们的建议已在几个模拟中进行了评估，并且还在使用移动机器人的真实环境中进行了测试。获得的结果表明，与其他现有方法相比，它可以达到更好的性能和准确性，同时增强了整个感觉系统的鲁棒性。
A.S.在录制技术中 运动学 - 体育 生物学220：微生物学
录制技术学位课程是一项动手实践教育计划，该计划在音频工程，现场声音增强，声音或电影，电视和游戏方面开发关键技能。该程序教授了任何类型的音乐和声音所需的音频基础知识，从摇滚音乐会到古典录音，电影场景再到视频游戏。对记录技术学位课程的接受仅是通过访谈。
PreMovNet：基于运动前脑电图的抓握和举起任务手部运动学估计
摘要——从大脑活动进行运动学解码有助于开发康复或增强功率的脑机接口设备。从非侵入性脑电图 (EEG) 记录的低频信号与用于运动轨迹解码 (MTD) 的神经运动相关性相关。在本通讯中，研究了从运动前 delta 波段 (0.5-3 Hz) EEG 解码运动运动轨迹的能力，适用于健康参与者。具体来说，提出了两个基于深度学习的神经解码器，称为 PreMovNet-I 和 PreMovNet-II，它们利用运动前 EEG 数据中存在的运动相关神经信息。为此，使用了运动开始前具有不同时间滞后的 150 毫秒、200 毫秒、250 毫秒、300 毫秒和 350 毫秒的 EEG 数据段。使用 EEG 为抓握和举起任务 (WAY-EEG-GAL 数据集) 呈现 MTD，并将各种滞后作为神经解码器的输入。将所提出的解码器的性能与最先进的多变量线性回归 (mLR) 模型进行比较。使用皮尔逊相关系数和手部轨迹作为性能指标。结果证明了使用运动前 EEG 数据解码 3D 手部运动学的可行性，从而能够更好地控制基于 BCI 的外部设备，例如外骨骼/外骨骼。
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。
NICA 对撞机透明自旋模式下质子和氘束极化运动学
TS 模式也可以不采用蛇形线来表示对应于整数自旋共振 γG = k 的离散能量值。这里 γ 是相对论因子，G 是旋磁比的异常部分。对于质子，这样的能量值数量为 25，能量步长为 0.523 GeV。对于氘核，只有一个点，总能量为 13.1 GeV。在理想的对撞机晶格中，自旋运动会退化：任何轨道位置的任何自旋方向都会在每次粒子转动时重复。这意味着 TS 模式下的自旋调谐为零，粒子处于 TS 共振状态。在这种情况下，自旋运动对磁场的微小扰动高度敏感，这些扰动与晶格缺陷以及回旋加速器和同步加速器粒子的振荡有关。在实际情况下，自旋简并被消除，因为极化沿着由对撞机晶格缺陷决定的未知方向变得稳定。极化控制由自旋导航器提供，自旋导航器是基于弱螺线管的设备，可在 SPD 相互作用点设置所需的极化方向。导航器对自旋的影响应大大超过小扰动场的影响 [4]。TS 模式下的极化控制方案如图 3 所示。两个对称放置在 SPD 周围的自旋导航器用于稳定 SPD 垂直平面上所需的极化方向（Ψ 是极化和粒子速度矢量之间的角度）[3]。
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。
KIN 131 001 第1页，共8个KIN415 - 秋季2024 运动学课程教学大纲
课程描述亲属131是一门入门生理学课程，涵盖了生理学的关键原理以及骨骼，肌肉，肌肉，神经，外皮和内分泌系统以及这些系统如何相互作用。这些知识将提供一个基础，您将能够进一步研究并扩展您对身体对运动，伤害和环境的反应的理解。资源和读数所有讲座和教程材料都将通过画布提供给学生。讲座内容将至少在每个班级提前24小时发布到帆布。课程材料仅供学生提供个人使用。未经教师书面同意，学生不得出于商业目的分发或复制材料。本课程没有必需的教科书。但是，一些学生可能会从文本的支持中受益。与本课程相关的文本是：推荐文本：Vander的人类生理学第16版（由Widmaier，Raff，Strang； McGraw-Hill Canada）与Connect。
一种约束嵌入方法，用于与混合四肢平行运动学操纵器的动力学建模
平行运动学操纵器（PKM）的特征是封闭的运动环，由于四肢平行排列，但也是由于四肢中存在运动环。此外，许多PKM都是由通过串行组合运动环构建的四肢构建的。这样的四肢称为混合动力，形成了特定类别的复杂四肢。设计和基于模型的控制需要精确的动态PKM模型，而无需简化模型。动力学建模需要在PKM的标准运动学建模中具有运动关系，在该模型中，仅计算了操纵器的正向和逆运动解（相关输入和输出运动）。这与杂种四肢的PKM更加涉及。在本文中采用模块化建模方法，分别处理四肢，并且动作的单个动态方程（EOM）随后将其组装到整体模型中。运动模型的关键是四肢内单个循环的约束分辨率。此局部约束分辨率是一般约束嵌入技术的特殊情况。提出的方法最终允许对一般PKM进行系统的建模。该方法用于IRSBOT-2，其中每个肢体包含两个独立的回路。©2022作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。