17、关注焦点的转变:打破对胖人的刻板印象

关注焦点的转变:打破对胖人的刻板印象

在当今社会,对瘦和外貌的过度关注已经成为一种普遍现象,这对胖人,尤其是胖女性,造成了诸多负面影响。为了深入了解胖女性的生活经历,相关研究展开了一系列工作。

研究背景与样本情况

研究最初源于对“hogging”现象的关注,进而发现关于胖女性,尤其是她们性经历的研究非常匮乏。于是,研究者决定开展相关项目来填补这一空白。

研究选取了74位北美女性进行两组深度访谈,纳入标准为年龄超过18岁且身体质量指数(BMI)大于或等于30(即“肥胖”)。这些女性年龄在19 - 62岁之间,种族多样,包括5位拉丁裔、1位混血拉丁裔、1位美洲原住民、6位非裔美国人、1位冈比亚西非裔和60位白种人(其中2位是加拿大人)。她们的体重从170磅到550磅不等,平均BMI为45.9。而且这些女性受教育程度较高,仅有3人最高学历为高中或同等学历,其余分别完成了部分大学课程、获得副学士学位、学士学位、硕士学位、法学博士学位或哲学博士学位。在感情状况方面,34人单身,2人订婚,5人处于伴侣同居状态,17人已婚,15人离婚,1人丧偶。

特征 具体情况
年龄范围 19 - 62岁
种族 拉丁裔、混血拉丁裔、美洲原住民、非裔美国人、冈比亚西非裔、白种人等
体重范围 170 - 550磅,平均B
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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