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青少年早期认知重评与心理健康的关系：范围综述
摘要 在青春期早期，个体可以重新使用认知重评作为情绪调节策略，同时通过积极情感、消极情感和生活满意度的变化体验到心理健康的不稳定。本范围界定综述旨在确定和总结对青少年早期认知重评和心理健康研究的主要发现。使用 Arksey 和 O'Malley 的范围界定综述方法，本综述共纳入 63 项研究；58 项研究发现认知重评与心理健康之间存在正相关关系。大多数研究年龄的研究发现重评使用频率与年龄之间没有关联。与性别差异和离散情绪对比相关的发现并不一致。认知重评与幸福感之间的正相关表明，应在青少年环境中积极推广认知重评。未来
基于机器学习和计算机视觉的牛品种识别和活重评估
本研究的目的是使用几种神经网络模型来估算奶牛的长重：卷积人工神经网络用于通过图片识别奶牛并确定其品种，随后通过立体视觉法确定其身体尺寸，随后利用多层感知器根据有关奶牛的品种和尺寸信息估算奶牛的长重。为了更准确地估计动物的身体参数，还使用了 3D 摄像头（Intel RealSense D435i）。应当注意，由于 3D 摄像头的分辨率低，单独使用不会产生良好的效果。因此，使用摄影测量法从不同角度拍摄的奶牛图像来确定奶牛身体参数。通过摄影测量获得了奶牛的肩高（WH）、臀高（HH）、体长（BL）和臀宽（HW）等参数。使用这些参数（输入参数 WH、HH、BL、HW 和输出参数 - LW），开发了基于 ANN 的模型估计。通过分析从不同角度同步摄像机拍摄的动物图像，可以确定奶牛的身体尺寸。首先，在图像中识别奶牛，并使用 Mask-rcnn 卷积神经网络确定其品种。然后通过立体视觉方法确定奶牛的肩高、臀高、身长和身宽，该方法可以获得数字图像中物体的几何参数并进行测量。数字成像和摄影测量处理包括几个完全确定的步骤，可以生成动物身体的三维或二维数字模型。然后将获得的有关物种及其大小的数据输入到预测模型，该模型确定动物的估计体重。