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World File Search System运动方向
平均主动力，波动和自我载荷
例如，MPS的动力蛋白和动力蛋白沿微管移动，而肌球蛋白家族可以沿丝状肌动蛋白移动。他们的运动依赖载荷依赖于9,10，并且可以达到的最大速度受到可用的ATP浓度。11 ATP水解对化学势的局部耗散驱动MPS脱离平衡。他们的运动方向取决于可以行走的局部前后不对称性不对称性。在最小的尺度上生成非平衡驱动，MP构成了一类活动物质12-14，其中时间反转对称性和平衡波动 - 降解关系被打破。在活细胞中，MP共同运输包括细胞器在内的各种货物。15–19从几个到数百名国会议员可以参与这种运输。20–25多个MP驱动的货物动力学的理论研究使用相等的载荷共享近似值或有限数量的MPS的详细数值模拟。26–33 MPS之间的耦合可能来自直接的机械连接，如肌球蛋白丝中，34分子拥挤26–33 MPS之间的耦合可能来自直接的机械连接，如肌球蛋白丝中，34分子拥挤
基于脑机接口的无人机控制，利用头部运动的陀螺仪数据
摘要 本研究探索了利用人体头部运动的陀螺仪数据通过脑机接口 (BCI) 控制 DJI Tello 四轴飞行器的可能性。在本研究中，收集了 4 名佩戴 Emotiv Epoc X 耳机的志愿者之间的 100 多个陀螺仪记录，这些记录捕捉了 X、Y 和 Z 列（正式称为 GyroX、GyroY、GyroZ）。Emotiv Epoc X 数据捕捉了与 DJI Tello 四轴飞行器导航相关的每个参与者的头部运动（左、右、静止和向前）。数据经过彻底的处理和分析，使用 Microsoft Excel 在图表中显示出独特的模式。然后开发了一种 Python 条件算法来解释陀螺仪数据，以确定每个头部运动方向，此外还使用来自 Tello SDK 2.0 用户指南库的 Tello 无人机命令。通过集成 Python Lab Streaming Layer (LSL) 实现 Emotiv Epoc X 和 Tello 四轴飞行器之间的持续数据交换，实现了实时控制。实验结果证实，通过陀螺仪数据和头部运动成功控制 Tello 四轴飞行器，运行准确率为 98%，展示了该技术在无人机控制方面的潜力。
有障碍物和无障碍物的蒙面运动的预测
预测未来对于像智人这样的生物来说至关重要，他们生活在一个动态且不断变化的世界中。先前的研究已经证实，有意识的刺激可以导致无意识的预测。在这里，我们检查掩蔽刺激是否也能引起这样的预测。我们使用有障碍物和无障碍物的掩蔽运动来检查掩蔽刺激的预测。在六个实验中，使用连续闪光抑制 (CFS) 掩盖了一个移动物体。物体消失几百毫秒后，有意识的探测器出现在与掩蔽刺激一致或不一致的位置。在实验 1-3 中，运动是线性的，反应时间 (RT) 表明基于运动方向和速度的预测。在实验 4 中，被遮蔽的移动物体与障碍物相撞，然后消失。在这种情况下，预测应该反映偏转，而且反应时间确实揭示了对偏转路线的预测。在实验 5 和 6 中，我们介绍了一种在连续闪光抑制 (CFS) 期间使用眼动追踪的创新方法，并以眼球运动的形式报告了被遮蔽刺激引起的预测的生理证据。因此，我们得出结论，人类可以使用动态遮蔽刺激来产生对未来的主动预测，并使用这些预测来指导行为。我们还根据当前关于遮蔽呈现、潜意识感知和意识测量方法之间关系的科学讨论，讨论了这些发现的可能解释。
沿进球轨迹组织的地点领域通过增强学习
当啮齿动物学习目标导航时，在奖励地点形成了位置场的高度确定性，并且该田地的宽度和偏向运动方向而增加。但是，在任务学习过程中表征现场分布的规范框架仍然难以捉摸。我们假设观察到的位置场动力学是国家表示学习的一个特征，该学习有助于政策学习最大化强化学习。我们开发了一种使用高斯基函数的代理来对直接突触到策略网络的位置字段进行建模。每个字段的中心，宽度和幅度均可通过试用试验更新策略参数，以最大程度地提高累积折扣奖励。当经纪人学习在具有障碍的一维轨道或二维环境中导航到目标时，较高数量的高斯田地在目标附近组织起来，而其余的田地则在宽度上增加了目标轨迹。我们表明，如有效的编码假设所指出的那样，该位置在位置的频率与该位置的田间密度之间的相关性增加。此外，高斯磁场沿着目标轨迹聚集的位置伸长，具有相似的作用，类似于成功的映射。我们进一步表明，当基本函数的数量较低时，该学到的地图有助于更快的策略收敛。得出结论，我们开发了一个规范模型，该模型概括了几个hip-pocampus位置领域学习动力学，并统一替代建议，以为未来的实验提供可测试的预测。
多模式分布对齐的分层最佳传输
在许多机器学习应用程序中，有必要通过对齐方式有意义地汇总不同但相关的数据集。最佳传输（OT）的方法将姿势比对作为差异最小化问题：目的是使用Wasserstein距离转换源数据集以匹配目标数据集，作为在对齐约束下的分歧度量。我们引入了OT的分层公式，该公式利用数据中的群集结构来改善嘈杂，模棱两可或多模式设置的对齐。为了以数值为单位，我们提出了一种利用sindhorn距离的分布式ADMM算法，因此它具有有效的计算复杂性，该计算复杂性与最大群集的大小四倍地缩放。当两个数据集之间的转换是统一的时，我们提供的性能保证可以描述何时以及如何使用我们的公式恢复群集对应关系，然后描述为这种策略的最坏情况数据集的几何形状。我们将此方法应用于合成数据集，该数据集将数据建模为低级别高斯人的混合物，并研究数据的不同几何特性对对齐的影响。接下来，我们将方法应用于神经解码应用中，其目标是预测猕猴主运动皮层中神经元种群的运动方向和瞬时速度。我们的结果表明，当数据集中存在聚类结构时，并且在试验或时间点之间保持一致，这是一种层次对齐策略，该策略利用这种结构可以提供跨域比对的显着改善。
既没有增强也没有丢失：注意力在儿童神经表征中的独特作用
儿童认知的一个定义特征是他们注意力特别缓慢。尽管表征了注意力的发展，但对发展注意力的发展如何调节儿童的神经表现形式，但知之甚少。此信息对于了解注意力发展如何塑造过程信息的方式至关重要。一种可能性是，与成年人相比，注意力可能较少塑造儿童的神经表征。特别是，相对于不受欢迎的项目，参与项目的表示可能不太可能增强。为了调查这种可能性，我们使用fMRI测量了大脑活动，而儿童（七至九岁；男性和女性）和成年人（21-31岁；男性和女性）执行了一项单次任务，其中指示他们在两者中都存在的表现中进行运动方向或对象。我们使用多毒素模式分析来比较参加和无人值守信息的解码准确性。与注意力增强相一致，我们发现与成人视觉皮层中的任务相关信息（即在对象条件下的对象）相比，与任务相关的信息（即，在对象条件下的对象）（即在对象条件下的运动）的更高解码精度。然而，在儿童的视觉皮层中，与任务相关的和任务含量的信息都很好地解码了。更多的是，全脑分析表明，与大脑多个地区（包括前偏基皮质）中多个地区相比，儿童代表了任务 - 无关的信息。这些发现表明，（1）注意不调节儿童视觉皮层中的神经表示，并且（2）开发大脑可以并且确实代表更多的信息，而不是成熟的大脑。
人类体感皮质有助于编码新学习的运动
最近的研究表明，体感皮层参与运动学习和保留率。但是，其贡献的性质尚不清楚。一种可能性是，运动过程在运动过程中暂时参与。或者，可能会有持久的学习 - 相关的变化，这将表明在学习运动的编码中有感觉参与。这些可能性是通过在学习后破坏体感皮质来解散的，从而针对学习可能发生的相关变化。如果对体感皮质的变化有助于保留，这实际上意味着新学习的运动的各个方面是在那里编码的，那么一旦学习完成，该领域的瓦解就会导致损害。参与者在接收旋转的视觉反馈时进行了动作培训。将原发性运动皮层（M1）和一级体感皮质（S1）靶向连续的theta爆发刺激，而枕皮层的刺激则用作对照。使用主动运动繁殖或识别测试评估保留率，该测试涉及机器人产生的被动运动。体感皮质的破坏在两次测试中都会导致运动记忆受损。抑制运动皮层对保留没有影响，如对照和运动皮层条件中可比的保留水平所示。效果是在学习具体的。在训练后，将刺激应用于S1时，并没有改变反馈，运动方向，主要因变量。因此，体感皮层是有助于保留的电路的一部分，与新知识的运动（可能学习）的各个方面 - 更新的感觉状态（新的感官目标）可能用于指导运动，可以在那里编码。
马来西亚近海二氧化碳封存地质力学可行性分析 A. Haghi 1 , S. Otto 1 , R. Porjesz 1 , J. Formento 1 , J. Park 2 , H. Gu 2 ,
马来西亚近海二氧化碳封存的地质力学可行性分析 A. Haghi 1、S. Otto 1、R. Porjesz 1、J. Formento 1、J. Park 2、H. Gu 2、K. Bt Mohamad 3 1 CGG；2 SKEO；3 PETRONAS 摘要 对深层地质构造中潜在的二氧化碳封存地点进行地质力学筛选是一项巨大的挑战，特别是在沙捞越近海等构造活跃区。在本研究中，我们收集现有日志和井下应力和压力测量值，为该油田三个战略位置的井构建一维力学地球模型。我们绘制了剪应力水平 (SSL) 和压力室 (PR)，以评估由于注气引起的断层重新激活或压裂导致二氧化碳通过盖层泄漏的风险。研究区域目前的应力状态以走滑状态为特征，与附近西巴兰线观测到的运动一致。利用世界应力图数据库，我们基于研究区域内11口海上钻井的142个井眼崩裂数据，确定了平均SH方向为N112°（±19°），这与东南东向巽他板块的绝对运动方向一致。根据本研究中改进的评分方法，我们发现SSL和PR值处于可接受至非常好的范围内。然而，摩擦平衡失效分析得出了PR的下限。本文概述的新型地质力学筛选方法提供了一种快速有效的方法，可以在进行详细表征之前识别适合CCS的储层。
视觉、听觉近距离感官：味觉、嗅觉、触觉……
我们的 8 种感觉：远感：视觉、听觉近感：味觉、嗅觉、触觉、本体感觉、前庭加：内感觉前庭：平衡感、保持头部和身体姿势、确定运动方向和速度、感觉身体在空间中的运动、内耳。本体感觉：帮助孩子建立身体意识的感觉。力度感，确定身体在空间中的位置，控制四肢，感觉力量或重量。内感觉：知道身体内部发生了什么的感觉。我们利用近感来滋养感官本体感觉活动 = 阻力活动瑜伽、身体袜、蹦床、治疗球、加重球。• 用于进入恰到好处的状态• 用于组织大脑和身体• 用于创造身体意识前庭活动 = 头部离开直立位置的活动 - 跑步、跳跃秋千、动物散步、滑板车、在治疗球上弹跳。 • 用于警示孩子（将头部移出多个位置） • 用于安抚孩子（头部朝一个线性方向移动） 触觉活动 = 涉及触摸的活动 • 使用增加的触觉输入来提高我们接受触觉输入的能力 • 用于获得调节和减轻压力（深度压力） • 用于警示孩子（轻触） 家庭感觉策略： • 使用图片时间表 • 避免匆忙。尽量减少屏幕时间（电视、视频游戏、电脑）。睡前 1 小时不要看屏幕。 • 在时间表中允许进行各种运动活动。 • 在家中安全的地方。 • 对肌肉和关节进行深度压力的活动始终对神经系统有益。 • 当孩子变得苦恼或失调时，少说话。 • 在 You Tube 上观看梅宁夫人的人行道粉笔感觉运动通路 #2。
认知分心对脑电信号上肢运动解码的影响
摘要 目的：从脑电信号中解码手部运动对上肢障碍患者的康复和辅助至关重要。现有的从脑电信号中解码手部运动的研究很少考虑干扰因素。然而在实际生活中，患者在使用手部运动解码系统时可能会受到干扰。本文旨在研究认知干扰对运动解码性能的影响。方法：首先利用黎曼流形提取仿射不变特征和高斯朴素贝叶斯分类器（RM-GNBC），提出一种从脑电信号中对认知干扰进行手部运动方向鲁棒解码的方法。然后，利用无干扰和有干扰条件下的实验和模拟脑电数据，比较三种解码方法（包括所提出的方法、切向空间线性判别分析（TSLDA）和基线方法））的解码性能。结果：仿真和实验结果表明，基于黎曼流形的方法（即RM-GNBC和TSLDA）在无认知分心和有认知分心条件下的准确率均高于基线方法，且无认知分心和有认知分心条件下解码准确率的下降幅度小于基线方法。此外，RM-GNBC方法在无认知分心和有认知分心条件下的准确率分别比TSLDA方法高6%（配对t检验，p=0.026）和5%（配对t检验，p=0.137）。结论：结果表明，基于黎曼流形的方法对认知分心具有更高的鲁棒性。意义：本研究有助于开发脑机接口（BCI），以改善现实生活中手部残疾患者的康复和辅助，并为研究分心对其他BCI范式的影响开辟了道路。