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World File Search System运动轨迹
运动序列学习涉及更好地预测运动轨迹的下一个动作和优化
学习新的顺序运动是许多动物的基本技能。尽管序列学习的行为表现很明确，但基本机制仍然很少理解。运动序列学习可能来自三个不同的过程：（1）改善独立于顺序上下文的单个运动的执行； （2）接下来应该执行对“什么”运动的增强期望，从而更快地启动； （3）应在序列中最佳地执行编码“如何”运动的摩托序列特定表示。但是，许多现有的范式将学习的组成部分混为一谈，因为参与者经常获得序列内容（做什么）及其执行（如何做）。这种重叠掩盖了每种机制对运动序列学习的不同贡献。在这项研究中，我们使用连续的任务解散了这些机制。将训练序列中的性能与随机序列进行比较，以排除仅归因于孤立运动执行的改进。还通过改变了几个即将到来的目标，我们评估了预期在学习中的作用。当参与者只能看到一个未来的目标时，改进主要是由于他们学习了下一个目标。当他们看到未来的四个目标时，参与者立即证明了快速的运动时间并增加了运动平滑度，在一个目标条件下超过了晚期性能。至关重要的是，即使对未来目标的全面可见性，参与者也表现出进一步的序列特异性学习，这是由于运动轨迹的连续优化而引起的。随访实验表明，学到的序列表示是效应器特异性和编码四个运动或更长的上下文信息。我们的范式可以在运动序列学习的“什么”和“如何”组成部分之间进行明显的解离，并为效应特异性序列表示的开发提供了令人信服的证据，从而指导最佳运动执行。
hep®（体内稳态 - 增强 - 塑性）方法改变了感觉 - 运动轨迹并改善父母的目标：对血液脑脑瘫和双胞胎性贫血多余性心血症序列（TAPS）的单一主题研究
摘要：背景：针对被识别为脑瘫（CP）高风险或已诊断出患有其的婴儿的早期干预（EI）对于促进产后脑组织的促进至关重要。这项研究的目的是探索稳态 - 塑性塑性（HEP）方法的有效性，这是一个当代的EI模型，在实验性动物发展中，将丰富环境范式和神经元可塑性的关键原理应用于人类发展的生态学理论中，并在运动发展上与运动序列和tw tw tw tw tw tw Onsem and tw tw Onemia and tw Onemia and tw tw Onemia and tw tw Onemia（tw）。 CP。方法：使用Peabody发育量表-2（PDMS-2）的多个基线评估的随访单案例研究设计的AB阶段，使用了婴儿（TSFI）的感觉功能。非重叠的置信区间分析用于PES-POST PDMS-2分数。使用目标达到量表（GAS）进行了目标和目标的进度。HEP方法干预措施包括在3个月内实施的12个小时的课程，物理治疗师提供了每周基于诊所的父母教练。结果：结果发现，根据2SD频段分析，PDMS-2和TSFI的HEP进近干预措施的响应在A阶段A期间的基线稳定，并有所改善。PDMS-2分数的置信区间也表明HEP干预后有了显着改善。PDMS-2和TSFI的分数均保持一致或在整个随访阶段都显示出改进。气体T得分为77.14，表明婴儿超出了干预目标的预期。结论：尽管我们的发现表明，HEP进近干预有望在具有TAPS和CP的婴儿中增强感觉功能，运动技能结果和父母目标，但需要进一步的研究来验证和更广泛地应用这些结果。
深度学习的人类运动轨迹预测
工业机器人在当今的制造业中是必不可少的。尽管如此，许多任务仍然需要人类的智力或灵巧性。因此，必须启用人和机器人在工作区中的任务共存甚至协作。在这种情况下，人类的安全至关重要，必须确保在任务执行效率较高的同时，机器人不会伤害人。过去，这是通过使用固体金属围栏完全分离人和机器人工作区来实现的。随后，使用激光窗帘来检测人类何时进入机器人的工作区，这触发了一个完整的停止。僵化的壁垒今天仍然在很大程度上被使用，而趋势是共享工作区。这需要监视和预测人类和机器人的运动，以确保避免碰撞。绝对必要时才应采取干预行动。
基于脑电图的脑机接口运动轨迹重建综合综述
近几十年来，神经科学和计算机技术的进步使得脑机接口 (BCI) 成为神经康复和神经生理学研究中最有前景的领域。肢体运动解码逐渐成为 BCI 领域的热门话题。解码与肢体运动轨迹相关的神经活动被认为对制定针对运动障碍用户的辅助康复策略有很大帮助。尽管已经提出了多种用于肢体轨迹重建的解码方法，但目前尚无一篇涵盖这些解码方法性能评估的综述。为了填补这一空白，本文从多个角度评估了基于脑电信号的肢体轨迹解码方法的优缺点。具体而言，我们首先介绍不同空间（2D 和 3D）肢体轨迹重建中运动执行和运动想象的差异。然后，我们讨论了肢体运动轨迹重建方法，包括实验范式、脑电预处理、特征提取和选择、解码方法和结果评估。最后，我们阐述了尚待解决的问题和未来的展望。