基于两足机器人的直腿不稳定步行步态和弧形脚模型，本文研究了倾斜角度影响步态变化的基本特征。 当倾斜角度改变时，分析了从步态加倍分叉到混沌的机器人步态的动态特性，我们还将研究内在规律，例如机器人步态的迭代顺序和费根鲍姆的普遍性。 另外，在坡度变化的不同阶段对倍增树，混沌破坏和混沌结束的镜像特性进行了研究，揭示了机器人步态的内在固有规律，为双足运动提供了理论依据。混沌步态抑制与控制策略设计。

matlab最简单的代码被动动态行走 Matlab中的简单被动动态行走模型的仿真和动画。 版本1.1，5-1-16 下载资料库： 模拟被动动态助steps器八steps ，默认斜率gam为0.01弧度。 在默认坡度gam为0.01弧度，脚与臀部质量之比B为0.01的情况下，针对八steps模拟罗盘步态被动动态助行器的全部动力学。 在默认坡度gam为0弧度的情况下，模拟“ Simplest Walking Model”被动动态助steps八steps 。 为y的被动动态数据设置倾斜角gam和碰撞指数tci 。 参考 M. Garcia，A。Chatterjee，A。Ruina和M. Coleman，“最简单的行走模型：稳定性，复杂性和缩放”， ASME生物医学工程杂志，第1卷。 120，第2号，第281-288页，1998年。 MW Gomes，“ Hearstrike的过渡规则的派生，出现在Garcia等人的论文“最简单的行走模型：稳定性，复杂性和缩放比例”中，” ONLINE ，第1-3页，1999年10月4日。 [] AD Kuo“使用最简单的行走模型的主动运动的能量学”， ASM

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EchoNet-Dynamic： 可解释的AI用于逐次跳动的心脏功能评估 EchoNet-Dynamic是一种端到端的逐点深度学习模型，用于 左心室的语义分割 通过整个视频或子采样片段预测射血分数，以及 评估射血分数降低的心肌病。 有关更多详细信息，请参见随附的论文， David Ouyang，Bryan He，Amirata Ghorbani，Neal Yuan，Joseph Ebinger，Curt P.Langlotz，Paul A.Heidenreich，Robert A.Harrington，David H.Liang，Euan A.Ashley和James Y.Zou。 自然，2020年3月25日 数据集 我们共享一组已确定身份的10,030张超声心动图图像，这些图像用于训练EchoNet-Dynamic。 使用OpenCV和pydicom对这些图像进行预处理，包括取消识别

Foundations and modelling of dynamic networks using Dynamic Graph Neural Networks: A survey 动态网络用于广泛的领域，包括社交网络分析、推荐系统和流行病学。将复杂网络表示为随时间变化的结构，网络模型不仅可以利用结构模式，还可以利用时间模式。然而，由于动态网络文学来自不同领域并使用不一致的术语，因此导航具有挑战性。同时，图神经网络 (GNN) 近年来因其在一系列网络科学任务（例如链接预测和节点分类）上表现出色的能力而受到广泛关注。尽管图神经网络很流行并且动态网络模型的好处已经得到证实，但很少有人关注用于动态网络的图神经网络。为了解决这项研究跨越不同领域以及调查动态图神经网络这一事实所带来的挑战，这项工作分为两个主要部分。首先，为了解决动态网络术语的歧义，我们建立了具有一致、详细的术语和符号的动态网络基础。其次，我们使用所提出的术语对动态图神经网络模型进行了全面调查。

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