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自然手臂运动的行为和神经变异
运动行为是大脑许多功能和功能障碍的核心，因此了解它们的神经基础一直是神经科学的主要研究重点。然而，大多数运动行为研究都局限于人工、重复的范式，与“野外”进行的自然运动相去甚远。在这里，我们利用机器学习和计算机视觉的最新进展来分析 12 名人类受试者在数千次自发、非结构化手臂伸展运动期间的颅内记录，对每个受试者进行了数天的观察。这些自然运动引发的皮质光谱功率模式与受控范式的结果一致，但在受试者和事件之间具有相当大的神经变异性。我们使用 10 个行为和环境特征对事件间变异性进行了建模；解释这种变异性的最重要特征是伸展角度和记录日期。我们的工作是首批将人类在非结构化运动过程中整个皮质的行为和神经变异性联系起来的研究之一，有助于我们理解长期自然行为。
识别工业机器人手臂工作单元用例...
底层技术可能带来更高的效率，但也会增加更多复杂性和维护（取决于机器人所取代的系统或技术），这就是工业机器人系统。它们在许多制造环境中得到越来越广泛的应用，包括制造汽车、飞机和消费电子产品的制造环境（DeVlieg，2010）（Kahan、Bukchin、Menassa 和 Ben-Gal，2009）（Kusuda，1999）（Zwicker 和 Reinhart，2014）。维护实践对于保持工业机器人系统以必要的效率和准确性运行至关重要，以实现制造过程的生产力和质量目标。根据 ISO 标准 8373（国际标准化组织，2012 年）中规定的定义，这项工作将机器人定义为工业机器人，将机器人系统定义为工业机器人系统。这些定义是：
手臂测量计运动对血糖控制的功效...
手臂测量计运动是公认的体育锻炼，在糖尿病疾病的护理中起着至关重要的作用[11]。在葡萄糖谱方面，人们众所周知，日常运动有助于血糖控制，这是T2DM护理的重要元素[12]。这项研究旨在发现臂测量计运动对T2DM患者血糖控制的功效。手臂测量计的运动已被证明是血清葡萄糖水平的重要预测指标[6]。这种方式似乎适合于心肺健康的度量[13]。血清葡萄糖水平通过手臂测量计运动控制[6]。练习已被证明可以帮助糖尿病高风险的血糖管理。众所周知，有氧运动训练（例如轻快的步行和跑步机的使用）可以改善T2DM患者的全身性葡萄糖管理[6,12,13]，但文献表现出很少的文献表明，上肢耐力运动在调节T2DM患者中调节血糖水平的有效性。
人体手臂流畅运动的能量基础
摘要 中枢神经系统计划人类的伸手动作，其运动轨迹通常很平滑，持续时间也相当一致。平滑性似乎可以通过准确性作为主要运动目标来解释，而持续时间似乎可以节省能量消耗。但目前对能量消耗的理解并不能解释平滑性，因此同一运动的两个方面由看似不相容的目标控制。在这里，我们表明平滑性实际上是经济的，因为人类在更剧烈的运动中消耗更多的代谢能量。提出的机制是钙转运激活肌肉的成本与肌肉力量产生率成比例，这种成本被低估了。我们通过实验测试了人类（N = 10）周期性进行双手伸手的能量成本。然后证明了经验成本可以预测平滑、离散的伸手，而此前人们认为这仅仅归因于准确性。因此，机械的、生理上可测量的能量成本可以从经济的角度解释平滑性和持续时间，并有助于解决伸手动作中的运动冗余。
自然主义手臂运动的行为和神经变异性
图1：数据处理，分析和建模框架的示意图。（a） - （b）基于对每个受试者的连续视频监测，左右手腕的轨迹（腕部和腕部r（b）中的腕部）使用神经网络估算（Mathis等人。，2018年），并自动分为移动（灰色）和静止（白色）状态，如（b）中所示。（c） - （d）对原始的多电极电视学（ECOG）进行了过滤并重新引用；从进一步的分析中除去了不良电极（例如，具有伪影的电极）。（e）从视频中检测到的运动开始事件，如（b）所示，使用时间戳对齐ECOG数据。（f）对于每个电极处的每个移动事件，计算光谱功率并将其视为对数尺度频谱图。（g）总结了跨事件和电极，我们根据解剖学注册将光谱从电极投射到8个皮层区域，并在运动事件中计算了中位功率。（h）我们的数据包括12个主题；它们的电极位置显示在MNI坐标中（见图1-1，用于特定的细节）。五个受试者的电极植入了右半球（用星号表示）。为了进行以后分析的一致性，我们反映了这些电极位置，如图所示。（i）为了部分解释低频（LFB：8-32 Hz）和高频（HFB：76-100 Hz）光谱功率的事件神经变异性，我们使用从视频中提取的行为特征在每个电极上填充多个线性回归模型。
自然手臂运动的行为和神经变异
运动行为是大脑许多功能和功能障碍的核心，因此了解它们的神经基础一直是神经科学的主要关注点。然而，大多数运动行为研究都局限于人工、重复的范式，与“野外”进行的自然运动相去甚远。在这里，我们利用机器学习和计算机视觉方面的最新进展，分析了 12 名人类受试者在数千次自发、非结构化手臂伸展运动期间的颅内记录，对每位受试者进行了数天的观察。这些自然运动引发的皮质光谱功率模式与受控范式的结果一致，但在受试者和事件之间具有相当大的神经变异性。我们使用十个行为和环境特征对事件间变异性进行了建模；解释这种变异性的最重要特征是伸展角度和记录日期。我们的工作是首批将人类在非结构化运动过程中整个皮质的行为和神经变异性联系起来的研究之一，有助于我们理解长期自然行为。
使用Arduino组合的机器人手臂喂养系统...
I.引言辅助机器人操纵器（ARM）可以为四肢瘫痪者提供更多独立性。但是，这些设备的界面受其限制的约束。帕金森氏病是一种神经系统疾病，随着时间的流逝会变得恶化，其特征是多巴胺能神经元和典型运动症状的丧失。帕金森氏病（PD）是一种复杂的疾病，具有运动和非运动方面，可能具有挑战性。Bradykinesia，震颤，僵硬，步态冻结，失衡，姿势不规则，显微照片肌张力障碍以及言语和吞咽困难只是其中的一些症状[1-3]。提供了机器人护理系统功能的概述，其中包括娱乐和与看护人，朋友和家人保持联系的能力。这些发现强调了老年人面临的最典型挑战，应该是未来研究的重点。生态系统是开放的，独立开发人员可以大大提高机器人护理系统的能力和潜力[4]。像物联网（IoT）和机器人技术这样的技术必须在个人和社会层面上解决，以改善生活质量。创建了“机器人事物互联网”一词，以描述如何将机器人技术纳入物联网方案，桥接研究社区[5-6]。
手臂注射——引领成功疫苗接种之路......
成功推出新疫苗以及管理流感等年度疫苗接种工作并持续努力缩小尚未接种带状疱疹和肺炎等推荐疫苗的人的护理差距需要与联邦、州和地方政府、卫生组织、卫生系统、社区合作伙伴和制造商建立密切的工作关系。提供有关疫苗的最新信息和最新指导的教育对于建立社区信任至关重要。适当的冷链存储设备以保持疫苗冷冻、超冷冻或冷藏，以及明确的处理规程（包括如何安全地将疫苗运送到免疫地点）对于保障疫苗的完整性至关重要。此外，必须提供方便的疫苗获取途径和训练有素的接种者，以及个人轻松安排预约的方式。
基于脑肌肉混合信号的机器人手臂控制系统
在本文中，使用了预先训练的FastAI CNN模型的RESNET152体系结构。RESNET152体系结构被视为基本模型，并通过修改后3层进行改进。密集的层，然后使用新层改善了软磁层和二进制跨膜片层。在此之后，改进了RESNET152深度学习模型，对从Kaggle和Brats2015收集的2个不同的脑数据集进行了培训。进行模型的微调。在DataSet-253和DataSet-205上进行验证时，改进模型的精度分别为97％和96％。与其他深度学习模型相比，改进的模型使用2个不同的大脑MRI数据集可获得最佳结果。图中给出了精度百分比比较。15下面。应用于增加MR