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An AI‐Enabled All‐In‐One Visual, Proximity, and Tactile Perception Multimodal Sensor

open access: yesAdvanced Robotics Research, EarlyView.
Targeting integrated multimodal perception of robots, an AI‐enabled all‐in‐one multimodal sensor is proposed. This sensor is capable of perceiving three types of modalities, including vision, proximity, and tactility. By toggling an ultraviolet light and adjusting the camera focus, it switches smoothly between multiple perceptual modalities, enabling ...
Menghao Pu   +7 more
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Compreendendo as mães de crianças vítimas de abuso sexual: ciclos de violência

open access: yesEstudos de Psicologia (Campinas)
O objetivo deste artigo é discutir as características de mães de crianças vítimas de abuso sexual, considerando aspectos como ajustamento emocional, multigeracionalidade e reações maternas frente à revelação.
Samara Silva dos Santos   +1 more
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Implicações Emocionais e Sócio-Cognitivas da Depressão Materna na Criança em Idade Escolar [PDF]

open access: yes, 2011
A depressão materna tem sido associada a factores que em nada promovem o desenvolvimento infantil. O presente estudo tem como objectivo compreender implicações da depressão materna no desenvolvimento da criança em idade escolar A amostra foi composta ...
Frazão, António (Orientador)   +1 more
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Las prácticas de crianza de los hijos y el repertorio conductual del niño: comparando niños distinguidos por el comportamiento [PDF]

open access: yes, 2011
A identificação de práticas parentais contingentes aos comportamentos dos filhos é importante para subsidiar intervenções. Este estudo teve como objetivo comparar práticas educativas parentais e comportamentos de crianças de um grupo de crianças ...
BOLSONI-SILVA, Alessandra Turini   +1 more
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Data‐Driven Lithium Salt Design for Long‐Cycle Lithium Metal Battery

open access: yesAdvanced Sustainable Systems, EarlyView.
This study introduces a data‐driven model to predict Coulombic efficiency and lithium thickness evolution in lithium metal batteries using electrolyte composition and DFT‐derived descriptors. Machine learning models, especially XGBoost and random forest, reduce prediction error by over 50% compared to models using only structural information.
Un Hwan Lee   +4 more
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Mother´s perception of the nursing interventions promoting breastfeeding: impact on its prevalene

open access: yesINFAD, 2019
Background: The promotion of breastfeeding is affirmed as a public health strategy with health benefits for the mother and child. Objectives: To analyse the relation between the prevalence of breastfeeding and the mothers’ perception on the nurses ...
Emília Coutinho   +5 more
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Estilos parentais, ingestão nutricional e parâmetros antropométricos em crianças de uma escola de futebol [PDF]

open access: yes, 2013
Objetivos: Determinar a associação entre os estilos parentais e as caraterísticas antropométricas e ingestão nutricional de crianças.Métodos: Estudo transversal numa amostra de 67 alunos do sexo masculino de uma escola de futebol, com idades entre 5 e 12
Rochinha, J., Teixeira, Vitor
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Accurate and Efficient Behavioral Modeling of GaN HEMTs Using An Optimized Light Gradient Boosting Machine

open access: yesAdvanced Theory and Simulations, EarlyView.
Machine Learning (ML) and optimization have permeated almost every aspect of engineering applications. Recent years have seen great traction toward ML‐based GaN HEMT modelling. However, ML‐based GaN HEMT models are mostly developed using variants of Artificial Neural Network (ANN).
Saddam Husain   +2 more
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Percepção das mães em relação ao aleitamento materno no período do pós parto

open access: yesABCS Health Sciences, 2014
Introdução: Para eficácia do aleitamento materno, a Organização Mundial de Saúde propõe a educação das mães durante o momento da gestação pelos profissionais de saúde. Objetivo: Observar as percepções das mães com relação ao aleitamento materno. Métodos:
Karina Rodrigues Mendes da Aparecida   +3 more
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Predicting Fiber Length Characteristics of Recycled Cotton and Cellulose Fiber Blends Using Machine Learning Models

open access: yesAdvanced Theory and Simulations, EarlyView.
This study explores machine learning‐driven prediction of fiber length characteristics in sustainable yarn blends made from recycled cotton and Lyocell. By analyzing empirical data through models like Random Forest and Gradient Boosting, and interpreting results with SHAP, key fiber length features from the Staple Diagram and Fibrogram are identified ...
Tuser Tirtha Biswas   +2 more
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