年龄(年)71.7±10.8性别(女性 /男性)%8(40%) /12(60%)MAS-ul 1.25(0-6)FMA-UL 51(29-66)脂肪5(1-5)MBI 94(1-5)MBI 94(46-100)平均±标准偏差; n(%);中值(最小值最小)。修改后的Ashworth Scale-upper肢体(MAS-ul); FUGL-MEYER评估 - Upper肢体(FMA-ul);法式手臂测试(FAT);和修改的Barthel指数(MBI)。
摘要 :增材制造 (AM) 是一项尖端技术,可提供高达 100% 的材料效率和显著的重量减轻,这将对飞机燃料消耗产生积极影响,并且具有很高的设计自由度。因此,许多航空航天公司都在考虑实施 AM,这要归功于这些好处。因此,本研究的目的是帮助航空航天组织在不同的 AM 技术中进行选择。为此,通过半结构化访谈收集了 (8) 位 AM 领域专家的原始数据,并与二手数据进行交叉引用,以确定在选择用于航空航天应用的 AM 设备时需要考虑的关键因素。专家们强调了四种 AM 技术:激光粉末床熔合 (LPBF)、电子束粉末床熔合 (EBPBF)、线弧 AM (WAAM) 和激光金属沉积 (LMD),认为它们最适合航空航天应用。本研究的主要成果是开发了一个比较框架,帮助公司根据其主要业务或特定应用选择 AM 技术。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2):确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置,这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险,可能会迁移,使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂,取决于特定地点的考虑因素,例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者:Bryan Harre,NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni,美国 NRL 博士 日期:2022 年 11 月 9 日,星期三 时间:太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接,请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案,可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具,可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题:可持续的弹性修复演讲者:ITRC 日期:2022 年 11 月 17 日时间:太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会:https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息,请查看 ITRC 关于此主题的报告:https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集:现在到 2022 年 11 月 16 日链接:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新:2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地,活动举办批准将决定最终日期和地点。
摘要人类机器人合作(HRC)是实现大众个性化趋势所需的灵活自动化的关键,尤其是针对以人为中心的智能制造。尽管如此,现有的HRC系统遭受了不良的任务理解和符合人体工程学的不良派系的困扰,这阻碍了善解人意的团队合作技能。为了克服瓶颈,在这项研究中提出了一种混合现实(MR)和基于视觉推理的方法,为人类和机器人的操作提供了相互认知的任务分配。首先,提出了一种启用MR的相互认知HRC体系结构,其特征是监视数字双胞胎状态,推理合作策略并提供认知服务。其次,引入了一种视觉推理方法,从每个代理商的行动和环境变化的视觉看法中学习场景解释,以使满足人类操作需求的任务计划策略。最后,提出了一种安全,符合人体工程学和主动的机器人运动计划算法,以使机器人执行生成的共同工作策略,而人类操作员则在MR环境中获得了直观的任务操作指导,以实现同情的协作。通过演示衰老电池的拆卸任务,实验结果促进了积极主动的HRC的认知智能,以进行灵活的自动化。
皮肤癌检测是临床决策支持的一个常见应用 [7]。由于皮肤癌患者数量的增加和早期检测的良好治疗效果,过去几年来,人们在该领域进行了大量研究。在此背景下,DNN 已成为开发皮肤图像分类模型的可行方法 [2、8、12、30]。社区的高度关注导致出现了各种不同方法,其性能水平也参差不齐。1 所有方法的共同点都是训练一个可用于诊断并从而用于临床决策支持的模型。因此,新方法的评估标准通常是它们是否能够使模型在各种皮肤病诊断任务中取得更好的性能结果 [21]。同时,其他 AI 研究领域也越来越多地考虑对模型预测的解释。相比之下,这些技术在皮肤图像分类中的应用几乎没有得到解决,尽管最近的一些研究已经认识到
摘要 在人工智能的发展趋势下,生物识别已成为一种广泛应用的热门技术,在金融、非营利组织、海关等各种场合均有应用,但传统的身份识别工具存在易被泄露、窃取或遭受黑客攻击的风险。脑电图(EEG)是生物识别研究的一种方法,它通过采集头皮特定位置的电磁波来反映个体的脑部活动,大量研究证明脑电图中的α波段可以区分个体差异,其重要性在临床神经生理中也得到了证实。在脑电生物识别中,大多数研究使用复杂的电极通道来覆盖整个头部来收集脑电波记录,但这样的设备无法满足生物识别应用对可采集性的要求。
图 1 研究设计。38 名健康参与者(17 名男性)接受了包括多导睡眠图在内的全面筛查过程,以排除任何躯体、精神或睡眠障碍的病史或患病情况。在实验之夜 21:00 之前进行三项任务(注意力表现、程序记忆 - 镜像追踪任务 [MT]、陈述性记忆 - 配对联想词表任务 [WP])的采集会话,然后在早上 09:00 进行一次检索会话。所有参与者在进行多导睡眠图后,在 3 特斯拉扫描仪上接受高分辨率磁共振成像 (MRI),平均间隔为 30.2 ± 19.8 天。MT,镜像追踪任务;WP,配对联想词表任务;SCR,筛查会话;MRI,磁共振成像
1型糖尿病(T1D)是一种慢性自身免疫性疾病,其特征是胰岛素降低和导致的高血糖(1)。t淋巴细胞,免疫细胞的其他亚群和先天免疫的分子在介导和调节T1D发育的免疫疗法中起重要作用,从而导致胰岛素缺乏效率(2)。tlr9是一种重要的先天免疫受体,识别鸟嘌呤 - 酪氨酸 - 病原体和自我DNA的富DNA以及短的单链合成DNA 5' - 环磷酸 - 磷酸 - 瓜氨酸-3'(CPG)(CPG)(3)。TLR9在某些自身免疫性疾病的发展中起着重要作用(4),其中包括全身性红斑狼疮(SLE),自身免疫性甲状腺炎(5)和自身免疫性肾疾病(6)。我们以前的工作发现,自身免疫性糖尿病的发生率在系统性TLR9降低和B细胞特异性TLR9降低的NOD小鼠中显着延迟(7,8)。这种保护部分是由免疫调节白介素-10(IL-10)(8)的表达增加,CD73 + T细胞的增强表达和调节功能以及改善的胰岛B细胞功能(7,9)介导的。除了遗传因素外,在过去的三十年中,T1D发病率的迅速增加表明,环境因素在T1D发展中可能起重要作用(10)。肠道菌群作为关键的环境因素之一,可以作为T1D发展中的调解人,并且在动物模型和人类研究中的研究中支持了这一假设(11-14)。但是,有关肠道屏障在T1D发育中的作用的当前知识是不一致的。肠道微生物群的影响通过多种模态的发展,其中一种是由于肠道微生物组的营养不良而改变了肠屏障功能,这似乎有助于T1D发育(15)。一些研究表明,由于菌群改变及其代谢产物而导致的肠道渗透性的变化通过募集胰岛反应性T细胞在动物模型中的发展(16)促进了T1D的发展(17),对腔内抗原的渗透性增加(17)和放大的免疫信号囊泡(18)。然而,低剂量化学物质会在小鼠中诱导胰岛素依赖性糖尿病而不会影响肠道通透性,这表明在这种动物模型中,T1D的发展并不是绝对必需的肠道通透性(19)。在糖尿病点头与年龄匹配的非糖尿病NOD小鼠的肠道通透性差异也没有差异(20)。的确,旨在改善肠道屏障的疗法对改变T1D发育的影响很小(20,21)。很明显,需要进一步研究肠道通透性之间的关系,肠道通透性受到多种因素影响,并且需要T1D的发展。几万亿微生物与宿主共生,对宿主代谢和免疫系统做出了重要的贡献(22)。是通过动物和人类临床试验的实验的结果表明,粪便菌群移植后,肠道菌群转移到了类似于粪便供体的代谢表型(23-25)。粘膜中的免疫细胞中有大量的B细胞
2. 产品特定的权利和义务 2.1. 模块输入和输出。根据适用的 SaaS 产品和/或 AI 助手的功能和/或特性,客户可以自行使用或利用 AI 助手,或允许授权用户或 AI 助手输入潜在内容(“ 模块输入 ”)以创建模块输出(定义见本第 2.1 条)。AI 助手可以基于此类模块输入和其他预定因素(取决于适用的 SaaS 产品和/或 AI 助手的功能和/或特性,可由客户在 SaaS 产品内选择),为公司位置数据和/或其他客户数据或可通过使用人工智能 (AI) 用于 SaaS 产品的内容创建修改后的或新的潜在内容(“ 模块输出 ” )。
摘要目的:用于上限LIMB神经居住的机器人设备可以增加实践强度,通常依靠具有有限能力的基于视频游戏的培训策略来个性化培训和整合功能培训。本研究显示了机器人任务特定培训(TST)方案的开发,并评估所达到的剂量。材料和方法:混合方法研究。上肢的3D机器人装置可在神经康复期间使用治疗师使用。第一阶段允许临床医生为TST定义专门的会话协议。在第二阶段应用方案,并测量了达到的剂量。结果:第一阶段(n = 5):一种特定的协议,使用降级进行评估,然后进行定制的被动运动,然后开发了主动运动实践。第二阶段:该协议已成功应用于所有参与者(n = 10)。干预持续时间:4.5±0.8周,会话频率:1.4±0.2次/周,会话长度:42±9mins,会话密度:39±13%,强度:214±84个运动/会话,难度:DN = 0.77±0.1(归一化的距离),距离= 6.3±= 6.3±23±23±23±23±23±23±useverseversemberseversempesseans(spresseverseverseverseverseans)。sessions的密度和强度在参与者之间是一致的,但是观察到了明显的难度差异。在干预中未观察到指标的变化。结论:机器人系统可以通过调节参与者的需求和能力的实践难度来支持高治疗强度的TST。
