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    机器人课堂教学和算法编程更有趣的想法与尝试

    机器人课程教学终于进入第3年了,改进和优化的方案也进入第三版。课程教学经历着社会改变科技进步的巨大影响,由传统板书教学为主,到多媒体教学为主,再到如今的线下和线上教育教学的全面融合。不仅要在课堂上给学生讲授全面的知识点和常用方法,还要在网络上补充丰富的相关内容。现实世界和数字网络不仅给于每个人不同ID与角色,也赋予一门课程全新的呈现方式。从新零售、新制造、新金融、新技术、新能源到新工科、新教育,上好一门课,挑战越来越大,机遇前所未有,例如采用VR技术可以实现全沉浸式的机器人学习体验。还有一点,降低学习门槛,使课程通俗易懂非常重要。

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    中青年人脑白质的年龄效应和性别差异:DTI、NODDI 和 q 空间研究

    本文使用先进的扩散磁共振成像(dMRI)研究了中青年人脑白质的微观结构变化。使用混合扩散成像(HYDI)获得多shell扩散加权数据。HYDI方法用途广泛,并使用扩散张量成像(DTI)、神经突定向扩散与密度成像(NODDI)和q空间成像方法分析数据。本研究包括24名女性和23名男性被试,年龄在18至55岁之间。在整个大脑的48个白质感兴趣区域(ROI)中使用最小二乘线性回归测试了年龄和性别对扩散指标的影响,并对ROI进行了多重比较校正。在这项研究中,投射到海马或大脑皮层的白质是对大脑衰老最敏感的区域。具体来说,在这个从青年到中年的队列中,年龄效应与白质纤维更分散有关,而组织限制和轴突内体积分数保持相对稳定。NODDI的纤维弥散指数对老化表现出最显著的敏感性。此外,这一年龄队列中DTI指数的变化主要与纤维弥散指数相关,而不是与NODDI的细胞内体积分数或q空间测量值相关。虽然男性和女性的衰老率没有差异,但男性的轴突内体积分数往往高于女性。这项研究表明,使用HYDI采集和NODDI分区建模的高级dMRI可以阐明对年龄和性别敏感的微观结构变化。最后,本研究深入了解了DTI扩散指标与NODDI模型q空间成像的高级扩散指标之间的关系。

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