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机翼动态运动的直接数值模拟...
中等雷诺数下的薄翼型动态失速通常与靠近前缘的小层流分离气泡的突然破裂有关。鉴于层流分离气泡对外部扰动的强烈敏感性，使用直接数值模拟研究了在不同水平的低振幅自由流扰动下 NACA0009 翼型截面上动态失速的发生。对于前缘湍流强度 Tu = 0 .02%，流动与文献中的干净流入模拟几乎没有区别。对于 Tu = 0 .05%，发现破裂过程不太平稳，并且在动态失速涡流形成之前观察到层流分离气泡中强烈的相干涡流脱落。非线性模拟与瞬态线性稳定性分析相辅相成，该分析使用最优时间相关 (OTD) 框架的空间局部公式对破裂分离泡中层流剪切层的时间相关演化进行分析，其中非线性轨迹瞬时切线空间中最不稳定的部分随时间的变化被跟踪。得到的模式揭示了两种状态之间的间歇性切换。分离剪切层上的开尔文-亥姆霍兹滚转快速增长，分离泡过渡部分的二次不稳定性复杂化。后者的出现与线性子空间内瞬时增长率的大幅飙升以及非线性基流的更快转变有关。这些强烈的增长峰值与随后从层流分离泡中脱落的能量涡流密切相关。
成像动态斑点的跳动心的脉管系统：Quasiperiodic运动的挑战
摘要。通过跳动的心向反向散射的场的空间和时间演变，同时用连贯的光照亮了其宏观和微血管化。要执行这些血管化图像，我们基于对空间去极化的斑点场的选择性检测，主要通过多个散射生成的空间去极化斑点场的选择性检测。我们通过空间或时间估计来考虑斑点对比度的计算。我们表明，通过后处理方法，可以明显增加观察到的血管结构的信噪比，这意味着计算运动场，该方法允许选择从不同心跳时期提取的相似帧。此后来的优化揭示了血管微观结构，其空间分辨率为100μm。©作者。由SPIE在创意共享归因4.0国际许可下出版。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.jbo.28.4.046007]
用于运动的响应式光子纳米机器人群
在静磁场（H）下将 Fe 3 O 4 @PVP NPs 与吸收的单体一起混合形成纳米粒子链；（iii）紫外线引发单体凝胶化并在纳米粒子链上形成响应性水凝胶壳。bg pH-RPNR 的表征。Fe 3 O 4 @poly(AA-co-HEA) pH-RPNR 的光学显微镜（b、c）、SEM（d）和 TEM（e）图像、FT-IR 光谱（f）和磁滞回线（g）。b、d 和 e 中的插图描绘了相应的高度放大图像。c 中的插图给出链长分布的直方图。
发展对人类婴儿运动的大胆反应
版权所有©2023 Biagi等。这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章，只要将原始工作正确归因于任何媒介，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。
无冲突导航的多个二次运动的自主控制
摘要本文介绍了一组新型的自主控制定律的发展，用于在填充圆柱形障碍物的工作区中导航多个迷你或微型四键。对作者的知识，这是第一次，这组控制多个四肢自主控制的控制输入是从单个Lyapunov函数中得出的。通过最小距离技术来避免圆柱障碍物，该技术允许四型四个单位避免圆柱弯曲表面上的最接近点。此外，新颖的控制器确保在每个单位时间和四个目标的盘旋运动在其目标附近展示的盘旋运动和悬停运动的近距离方向。在本文中，通过解决了四型的未成年人的范围，该论文已完全解决了四个四面体，该方案允许设计垂直起飞和着陆所需的最大转换速度以及悬停。这在有效载荷对杂技方向敏感的应用中很重要。计算机模拟使用圆柱塔模仿现实生活中的场景作为城市般环境中的障碍说明了控制器的有效性。
o r i g i n a l r e s a r c h是慢性心力衰竭患者的基于家庭心脏康复运动的概念模型：a
目的：本研究旨在探索基于家庭心脏的心脏康复运动的概念模型，并揭示其内部行为逻辑。患者和方法：采用建构主义扎根的理论设计来探索基于家庭的心脏康复运动的概念模型。半结构化访谈已完成，以收集定性数据以构建概念模型。采用了理论饱和和验证策略来证明定性数据的充分性。完成了具有恒定比较的三级编码程序，以分析此定性数据。结果：这项研究总共招募了21例慢性心力衰竭患者。作为这项研究的结果，提取了32个初始代码，12个类别代码和4个核心类别，即寻求支持，康复运动，锻炼监测和信息反馈。根据内部行为逻辑，最终形成了家庭心脏康复运动的概念模型。在这个封闭链模型中，寻求支持是最初的依从性行为，而康复运动是核心依从性行为，而锻炼监控是关键的依从性行为，信息反馈是驱动依从性行为。结论：开发了慢性心力衰竭患者的基于家庭心脏康复运动的概念模型，揭示了其内部行为逻辑，并提供了理论参考，以开发具有全面覆盖范围并识别弱环节的相关临床研究工具。关键字：心脏康复，依从性，定性研究，概念模型，生活质量
罗马呼吁人工智能伦理：一场运动的诞生
用教皇方济各的话来说，“数字星系，特别是人工智能，是我们正在经历的划时代变革的核心”(1)。2020 年 2 月 28 日，《罗马人工智能伦理呼吁》首次签署 (2)，以及随后采取的所有行动和反应，其背景非常复杂：为了阐明导致这一呼吁的原因，有必要说明其历史背景和目标。根据欧盟的官方定义，人工智能“是机器表现出类似人类的能力，例如推理、学习、规划和创造力”。人工智能使技术系统能够理解其环境，与其感知的内容建立联系并解决问题，最重要的是采取行动实现特定目标。欧盟正对这一主题投入大量关注和资源 (3)。人工智能使技术系统能够理解其环境，与其感知的内容建立联系并解决问题，最重要的是采取行动实现特定目标。机制看起来很简单：计算机接收数据（无论是已经准备好的还是通过特定传感器收集的，例如相机），处理数据并提供响应。围绕人工智能的争论的核心——是什么让这项特定技术独一无二且非常强大——是其独立行动的能力：人工智能根据情况调整其行为，分析其先前行为的影响并自主工作。人工智能本身并不是现代的新奇事物（4），但近年来计算机能力的进步、大量数据的可用性以及新算法的发展使其得以在划时代的规模上取得飞跃。
操纵植物中RNA病毒复制和运动的细胞膜细胞骨架网络
摘要：病毒感染所有细胞生命形式，并引起各种疾病和全世界的重大经济损失。大多数病毒是阳性的RNA病毒。各种RNA病毒感染感染的共同特征是诱导受感染宿主细胞中膜结构改变的形成。的确，在进入宿主细胞后，植物感染的RNA病毒靶向细胞内膜系统的首选细胞器，并重塑细胞器膜形成类似细胞器的结构，用于病毒基因组复制，称为病毒复制细胞器（VRO）或病毒复制复制复合物（VRC）。不同的病毒可能会募集不同的宿主因子进行膜修饰。这些膜封闭的病毒诱导的复制工厂提供了最佳的保护性微环境，可将病毒和宿主成分集中到可靠的病毒复制中。尽管不同的病毒更喜欢特定的细胞器来构建VRO，但至少其中一些人具有开发替代细胞器膜进行复制的能力。除了负责病毒复制外，某些病毒的VRO还可以移动，以通过内膜系统以及细胞骨架机制到达质量卵布（PD）。病毒运动蛋白（MP）和/或与MP相关的病毒运动复合物还利用了内膜 - 胞骨骨骼网络，用于对PD的传统，后代病毒通过细胞壁屏障进入相邻细胞。
应对新冠疫情期间美国反疫苗运动的演变与扩张
简介在过去 20 年里，美国的反疫苗行动已从一种边缘亚文化演变为一场组织日益完善、网络化的运动，对公共卫生产生了重要影响。COVID-19 大流行加剧了这种演变，扩大了疫苗错误信息的传播范围。多年来，反疫苗活动人士主要针对对儿童接种疫苗犹豫不决的小众社区，他们利用传统媒体和社交媒体扩大与 COVID-19 疫苗相关的错误信息，同时也针对历史上被边缘化的种族和族裔社区。这些努力加剧了人们对 COVID-19 疫苗的犹豫，并扩大了这场运动。早期迹象表明，这种犹豫现在可能还会加剧大流行前对其他疫苗的犹豫。了解反疫苗行动的最新演变对疫苗接种和促进健全的公共卫生战略的影响非常重要。在本观点中，我们总结了美国反疫苗行动的最新发展并提出了应对策略。
开发运动模式观察工具（MPOT） - 测量小学凹槽期间肢体运动的观察工具
每位幼儿园，一年级和二年级完成，每个地区总共有6个观察结果，总体观察12个。观察到的儿童人数在每次休息的90-130范围内，具体取决于参与学校的年级。一所学校平均每年级的儿童为90-100名，而另一所平均每年级的儿童为110-130名。在MPOT中观察到参加会议的儿童的百分之八十三％。其他17％没有被捕获，因为它们可能已经从一个游乐场过渡到另一个游乐场。在每次观察之后，大师观察者通过将活动分为单侧，双边，对侧和无运动类别来分析数据。每个等级的Excel中记录了每个类别的总数