XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System运动转换
使用时空信息
摘要随着计算机科学的最新进展，越来越需要将人类运动转换为人体研究的数字数据。骨骼运动数据包括通过关节角度或关节位置表示的每个捕获运动框架的人类姿势。三维（3D）骨骼运动数据广泛用于各种应用中，例如虚拟现实，机器人技术和动作识别。但是，由于校准误差，传感器噪声，传感器的分辨率不良以及由于衣服而引起的遮挡，它们通常是嘈杂的和不完整的。已经提出了数据驱动的模型来denoise和填充不完整的3D骨架运动数据。但是，他们忽略了关节和骨骼之间的运动学依赖性，这可以作为确定标记位置的噪声。受到定向图神经网络的启发，我们提出了一个新型模型，以填充和定位标记。此模型可以通过从长期短期记忆层中创建骨数据和时间信息来直接提取空间信息。此外，提出的模型可以通过自适应图学习关节之间的连通性。在评估中，提出的模型显示出具有不同类型的噪声水平和学习过程中数据含量不同的看不见数据的良好的完善性能。
热膨胀 - 莱斯大学
通过推杆将温度传感器连接到传感器。该测试的精度低于干涉测量法，并且该测试通常适用于 CTE 高于 5 × 10 –6 /K (2.8 × 10 –6 /°F) 的材料，温度范围为 –180 至 900 °C (–290 至 1650 °F)。推杆可以是玻璃硅类型、高纯度氧化铝类型或各向同性石墨类型。氧化铝系统可将温度范围扩展到 1600 °C (2900 °F)，石墨系统可将温度范围扩展到 2500 °C (4500 °F)。ASTM 测试方法 E 228（参考文献 2）涵盖使用玻璃硅推杆或管膨胀仪测定刚性固体材料的线性热膨胀。干涉测量法。使用光学干涉技术，样品端部的位移是根据单色光的波长数来测量的。精度明显高于膨胀仪，但由于该技术依赖于样品表面的光反射率，因此在 700 °C (1290 °F) 以上时，干涉测量法的使用并不多。ASTM 测试方法 E 289（参考文献 3）提供了一种使用干涉法测量刚性固体线性热膨胀的标准方法，该方法适用于 –150 至 700 °C（–240 至 1290 °F）的温度，更适用于 CTE 较低或为负值且范围小于 5 × 10 –6 /K（2.8 × 10 –6 /°F）的材料，或只有有限长度厚度的其他高膨胀系数材料。热机械分析测量由热机械分析仪进行，该分析仪由试样支架和探头组成，探头将长度变化传输到传感器，传感器将探头的运动转换为电信号。该设备还包括一个用于均匀加热的炉子、一个温度传感元件、卡尺和一个记录结果的工具。ASTM 测试方法 E 831（参考文献 4）描述了通过热机械分析对固体材料进行线性热膨胀的标准测试方法。该方法的 CTE 下限为 5 × 10 –6 /K (2.8 × 10 –6 / ° F)，但可以在较低或负膨胀水平下使用，但准确度和精度会降低。适用温度范围为 –120
猕猴大脑皮层神经元网络中的信息动态反映了认知状态和行为
先前的内部状态和环境的感觉输入。这个过程被称为35“分布式计算” [2，3]，在大脑的背景下，被认为是认知和36个havior的基础。可以通过将“信息动力学”分为三部分37 [3]：信息存储（神经元的过去活动都会告知其未来的程度，例如LTP 38或LTD）[4]，信息传输（来源神经元的过去的程度告诉目标神经元的39未来，例如突触通信）[5，6]和信息修改（即“非线性”计算40，其中神经元将不同的信息流集成到比零件总和更大的事物中）41 [7，8，9，10]。可以使用信息理论[11]进行正式化这三个动力学（请参阅秒1.1）。42先前使用信息理论研究记录的神经元网络中信息动态的先前工作43发现，在开发过程中修改信息变化的能力[10]以及在相同的发育44个窗口中，特定的信息传输模式“锁定” [12]。此外，45个信息修改的能力是在网络的神经元上分布的。集中在高46度，富俱乐部神经元中[13，14，15]。信息传输[16]已应用于各种神经和47个神经元记录（有关综合综述，请参见[5]），并允许研究人员估算有效的网络48相互作用的神经元模型。特定动态服务的目的仍然很困难。最后，主动信息存储为刺激响应49和视觉处理系统中的偏好提供了见解[4]。50尽管在这个领域进行了大量分析，但信息动态如何与行为相关的问题仍然不清楚，因为在神经文化中，许多上述工作都是在神经文化中进行的52，而不是与复杂环境相互作用的行为生物体相反。因此，提出了信息动态和行为之间的链接53（例如例如，尽管有很好的文献记录了协同信息动态，但仍不清楚它们在认知和行为相关的信息处理中扮演什么（如果有）角色，或者56仅仅是统计的Epiphenomena。为此，我们研究了信息动力学和由此产生的57个效率网络结构，同时记录了三个猕猴的额叶 - 顶端抓地力网络的最多三个皮质区域的神经种群。在录音过程中，猴子执行了59个延迟的感觉运动转换任务，涉及处理不同的视觉提示，制备和60个不同的掌握类型的记忆以及这些掌握类型的执行。（有关详细信息，请参见[17]。使用61这些数据，我们可以估计神经元级的活动信息存储，信息传输和协同62在不同的认知和行为状态中的信息修改，从而使我们能够直接评估信息动力学和复杂行为之间的相关性63个分离。68我们假设不同的行为状态和握把变化将与不同的69个信息动态模式相关。此外，通过推断传输熵64网络，我们可以应用网络科学[18，19]的技术来检查行为的变化如何改变65网络中神经元之间的有效连通性模式。最后，我们可以结合这两条66行分析，以探索神经元如何在网络夫妇中定位特定任务以揭示67个单个神经元在信息处理中的局部作用。特别地，我们假设需要高70度的主动处理的行为状态（例如与其他状态相比，识别行为提示，准备和执行动作）71将显示更复杂的活动和独特的网络结构（例如期望72固定）。我们的发现与这些假设是一致的：不同的行为状态与全球效果网络结构的明显相关性相关联73相关联，尤其是74的运动与系统的总体信息增加，并且在系统中增加了75个信息，并在协同信息处理的量中增加了75。对于两种不同的握把类型的每一种，这些网络范围的活动模式都是不同的76，并且可以根据77