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面向中风后运动康复的适应性神经反馈：现状与展望
中风是一种严重的健康问题，中风后的运动恢复仍然是康复领域的一个重要挑战。神经反馈 (NFB) 是脑机接口的一部分，是一种使用在线反馈调节大脑活动的技术，已被证明可用于慢性中风人群的运动康复，作为传统疗法的补充。然而，它在该领域的使用和应用仍留下了一些未解决的问题。中风后的大脑病理生理机制仍有部分未知，在临床实践中干预这些机制以促进大脑可塑性的可能性有限。在 NFB 运动康复中，目标是使用脑成像根据患者的临床情况调整治疗，考虑中风后的时间、脑病变的定位及其临床影响，同时考虑到目前使用的生物标志物和技术限制。这些现代技术还可以更好地了解中风后大脑的生理病理学和神经可塑性。我们对使用 NFB 进行中风后运动康复的研究进行了叙述性文献综述。主要目标是分解 NFB 疗法中可以修改的所有元素，从而根据患者的情况和当前的技术限制进行调整。通过这种分析可以实现护理的适应性和个性化，以更好地满足患者的需求。考虑到最近的实验，我们重点关注并强调了各种临床和技术组件。第二个目标是提出一般性建议，并加强限制和观点，以提高我们在该领域的一般知识并允许临床应用。我们强调了这项工作的多学科方法，结合了工程能力和医疗经验。工程开发对于可用的技术工具至关重要，旨在增加 NFB 主题的神经科学知识。这项技术发展源于真正的临床需求，即为公共卫生问题提供补充治疗解决方案，同时考虑到中风后患者的实际临床情况及其导致的实际限制。
朝着改装后的中风后运动康复的神经反馈：艺术和观点
中风是一个严重的健康问题，中风后的运动恢复仍然是康复领域的重要挑战。Neurofackback（NFB）是一种使用在线反馈来调节大脑活动的技术，事实证明，除传统疗法外，还可用于慢性中风种群的运动康复。尽管如此，它在该领域的使用和应用仍留下尚未解决的问题。中风后的脑病理生理机制仍然是未知的，并且在这些机制上促进脑可塑性的干预可能性在临床实践中受到限制。在NFB运动康复中，目的是使用脑成像将治疗适应患者的临床环境，考虑到中风后的时间，脑病变的定位及其临床影响，同时考虑到当前使用的生物标志物和技术局限性。这些现代技术还可以更好地理解中风后大脑的生理病理学和神经塑性。我们对使用NFB进行势头后运动康复的研究进行了叙事文献综述。主要目标是分解可以在NFB疗法中修改的所有元素，这可以根据患者的情况和当前的技术限制导致其适应。可以从这种分析中获得适应和个性化的护理，以更好地满足患者的需求。考虑到最新实验，我们专注于并强调了各种临床和技术组成部分。第二个目标是提出一般建议并提高限制和观点，以提高我们在领域的一般知识并允许临床应用。我们通过结合工程能力和医疗经验来强调这项工作的多学科方法。工程开发对于可用的技术工具至关重要，旨在增加NFB主题中的神经科学知识。考虑到中风后患者的实际临床环境以及由此导致的实际限制，这种技术发展源于为公共卫生问题提供互补治疗解决方案的真正临床需求。
适应表格 - 一种用于分析和创建适合气候变化的空间的工具
本材料包含有关如何使用适应形式适应气候变化的公共空间分析的实用信息。它有助于检查适应给定空间来应对气候变化的潜力，确定空间的哪些部分最容易受到与气候危机相关的风险以及可以实施哪些短期和长期解决方案。它允许评估选定的空间 - 例如是当地社区或专家的广场，街道，街区或地区，甚至更大的建筑区域。可以单独或分组进行观察。该表格包含与建筑区域所经历的气候危机挑战有关的四个分析领域：热浪，大雨，风暴和生物多样性的丧失。该表格可在公共咨询或专家讲习班期间使用。可以围绕该表格建立参与式研讨会，也可以用作共同创建空间过程中使用的众多工具或方法之一。
非线性适应时空滤波器，用于单审鉴定运动相关皮质电位
摘要：运动电位的执行或想象力反映了可以通过脑电图（EEG）作为运动相关皮质电位（MRCP）记录的皮质电位。单个试验中MRCP的识别是获得对脑计算机界面（BCI）的自然控制的挑战性可能性。我们提出了一种基于最佳非线条过滤器的MRCP检测的新方法，处理包括延迟样品（获得时空过滤器）的不同脑电图的不同通道。可以通过更改时间过滤器的顺序和输入数据的非线性处理来获得不同的输出。通过在训练集上进行交叉验证，选择最佳的分类（适用于用户），并从最佳三个投票以使用测试数据获得输出，从而评估了这些文件的分类性能。将该方法与我们小组最近引入的另一种最先进的过滤器进行了比较，该方法将其应用于16位执行或想象50个自定进度的上limb Palmar Grasps的健康受试者中。新方法在80％的整体数据集上具有中位数的准确性，这比以前的过滤器（即63％）要好得多。对于在线BCI系统设计具有异步，自定为自定进定应用的可行性。
隐形病毒中的叛逆细菌遗传序列：生物学和诊断意义
摘要在其基因组的结构，复制模式以及水平转移遗传序列的能力的结构中，病毒，细菌和真核细胞之间存在主要差异。DNA测序研究对从慢性疲劳综合征（CFS）患者培养的病毒（CFS）培养的病毒研究已证实，作为感染过程的一部分，某些病毒捕获和转移真核细胞之间的细菌和细胞遗传序列的能力不足。该病毒起源于非洲绿色猴子Simian巨细胞病毒（SCMV）。它被称为隐形适应病毒，因为感染不伴有炎症。免疫逃避归因于编码通常由细胞免疫系统靶向的相对较少成分的基因的丢失和突变。本文提供了对病毒中许多细菌衍生的遗传序列的起源的进一步阐明。有多个具有近距离序列的序列比对的克隆，具有不同的基因组区域的ochrobactrum Quorumnocens A44种细菌的基因组区域。另一组克隆与支原体发酵疫菌的不同基因组区域最紧密匹配。其他几个克隆的序列只能与不同类型细菌的序列近对齐。克隆3B513的序列与几种类型细菌的基因组的遗传贡献一致。术语viteria是指具有细菌衍生的遗传序列的病毒。它们可能是CFS和自闭症的主要原因，并且在包括艾滋病在内的许多疾病中充当主要辅助因子。作为具有不同类型的叛变细菌序列的更普遍的现象，可能导致诊断出细菌疾病而不是病毒疾病的诊断。重要的是要从遗传上对患有广泛疾病的患者进行额外的隐身适应病毒，包括目前归因于分枝杆菌，伯氏菌或链球菌感染的病毒。引言对源自慢性疲劳综合征患者（CFS）患者的病毒培养物的克隆DNA的分子分析表明，培养的病毒起源于非洲绿色猴子Simian simian cintomegalovirus（SCMV）[1-4]。然而，在任何测序的DNA克隆中均未检测到与SCMV基因组主要区域相对应的遗传序列[4-5]。此外，针对其余已识别的SCMV区域的克隆分布不均匀，在克隆中具有与SCMV基因组同一区域相匹配的遗传变异性。这些发现与免疫逃生机制一致，被称为隐形适应，从删除或
CandyFly：通过适应性和可适应性交互为残疾无人机飞行员带来乐趣
无人机飞行是一项越来越受欢迎的活动。然而，由于跟随和稳定无人机需要感知和运动技能，因此这项活动具有挑战性，尤其是对于有特殊需求的人来说。本文介绍了 CandyFly，这是一款支持具有各种感官、认知和运动障碍的人驾驶无人机的应用程序。我们观察了一个现有的无障碍驾驶研讨会，并在三年半的另外八个研讨会上对 CandyFly 进行了评估，采用了研究设计流程和基于能力的设计方法。我们确定了用户的需求，制定了要求，并探索了自适应交互，例如使用压力敏感键、根据飞行员的运动范围调整控制，或限制无人机的自由度以应对各种残疾。我们的结果表明，飞行员和他们的照顾者喜欢飞行，并强调了 CandyFly 能够根据特定需求进行定制。我们的研究结果为设计适应性系统提供了一个框架，并可以支持未来辅助和娱乐系统的设计。
评估适合突尼斯学龄儿童的心理理论测验的结构效度
背景：心智理论 (ToM) 是指理解他人的心理状态、欲望、情绪、信念和意图，从而预测其心理表征内容的能力。ToM 有两个主要维度已被研究。第一个维度是推断的心理状态类型，可以是认知的，也可以是情感的。第二个维度包括根据复杂程度所涉及的过程类型（一阶和二阶错误信念和高级 ToM）。ToM 习得是基础，是日常人类社会互动发展的关键组成部分。通过评估社会认知不同方面的各种工具，已报告各种神经发育障碍患者存在 ToM 缺陷。然而，突尼斯的从业者和研究人员缺乏一种适合语言和文化的心理测量工具来评估学龄儿童的 ToM。
评估适合突尼斯学龄儿童的思维理论电池理论的构造有效性
背景：心理理论（汤姆）是指理解他人心态，欲望，情感，信念和意图的能力，以预测其心理表征的内容。已经研究了汤姆内的两个主要维度。首先是推断精神状态的类型，可以是认知或情感的。第二个过程包括根据其复杂程度（一阶和二阶错误信念和高级TOM）所涉及的过程类型。汤姆的收购是基本的，这是日常人类社会互动发展的关键组成部分。汤姆·迪特（Tom Defit）已通过评估社会认知不同方面的各种工具在各种神经发育障碍中报道了。尽管如此，突尼斯的从业人员和研究人员缺乏语言和文化上适当的心理测量工具，用于学龄儿童的TOM评估。
过敏性疾病和超敏反应的命名法：适应现代需求：EAACI位置纸
Jutel Marc 1.2 | Ioana Agache 3 | Zemelka-Wiace 1 | Akdis 4 |一起运输5 | Giacco 6.7的Stephen | Gajdanowicz 1 | Ibon Egulius Grace 8 |气氛Ludger 9.10 | Antti Lauerma 11 |马克斯·奥尔特（Markus Ollert）12:13 | O'Mahony的Liam 14 |蓝色Schwarze 15 | Mohamed H. Shamji 16:17 | Icebel Skypala 18:19 |奥斯卡·帕洛马斯20 | Oliver Pfaar 21 |玛丽亚·何塞·托雷斯（Maria Jose Torres）8 |乔纳森·A·伯恩斯坦22 | Alvaro A. Cruz 23 | Stephen R. Durham 24 | Stephen J. Galli 25 | A. Maximilian Wonder 26 | Emma Guttman-Yassky 27 | Tari Haahtela 28 | Stephen T. Hole 29 | Izuhara 30 | Cabashima 31 | Dessidial E. Larenan-Link 32 | Erica von Mutius 33.34.35 | Kari C.网络36 | Pawankan Ruby 37 | Tomas A. E. Platts-Mills 38 |斯科特·H。 Hae-Sim公园40 | Stefan Viets 41 |加里·王42 | Zhang Luo 43.44 | M. BeatriceBilò45| AC。Akdi4