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第二读
混合脑 - 计算机界面（BCIS）用于中肢康复后，应促进“更正常”的大脑和肌肉活动的增强。在这里，我们提出了皮质肌肉相干性（CMC）和肌间相干性（IMC）的组合，作为用于康复目的的新型混合BCI的控制特征。在20名健康参与者中收集了来自每侧5个肌肉的多个脑电图（EEG）信号和表面肌电类（EMG）（EMG），并以优势和非优势手进行了纤维伸展（EXT）和抓握（grasp）。CMC和IMC模式的平均值显示出双侧感觉运动区域以及多个肌肉的参与。cmc和imc值用作对每个任务与休息和ext and grasp进行分类的功能。我们认为，CMC和IMC特征的组合允许将两种运动与休息进行分类，而在EXT运动（0.97）的性能（接收器操作特征曲线，AUC下）相对于抓握（0.88）（0.88）。ext v v and grasp的分类也显示出较高的表现（0.99）。总的来说，这些初步发现表明，CMC和IMC的组合可以为最终在混合BCI系统中采用简单的手动运动提供全面的框架，以进行后击球后康复。
人工智能介导的沟通：定义、研究议程和伦理考虑
计算机中介传播 (CMC) 的出现彻底改变了人际传播，为个人提供了多种格式和渠道来发送消息以及跨越时空与他人互动 (Herring, 2002)。在经典的社会科学对 CMC 的理解中 (例如 Walther & Parks, 2002)，媒介及其属性在模拟参与者如何使用技术实现人际目标方面发挥着重要作用。主动性仍然在于传播者：信息制作和印象管理被广泛理解为体现传播者的目标。同样，信息接收者也被假定理解并接受这种主动性。人工智能引入人际传播有可能再次改变人们的沟通方式，颠覆有关主动性和中介性的假设，并引入新的伦理问题。CMC 目前正在扩展，包括人工智能中介传播 (AI-MC)：
人工智能介导的沟通：定义、研究议程和伦理考虑
计算机中介传播 (CMC) 的出现彻底改变了人际传播，为个人提供了多种格式和渠道来发送消息以及跨越时空与他人互动 (Herring, 2002)。在经典的社会科学对 CMC 的理解中 (例如 Walther & Parks, 2002)，媒介及其属性在模拟参与者如何使用技术实现人际目标方面发挥着重要作用。主动性仍然在于传播者：信息制作和印象管理被广泛理解为体现传播者的目标。同样，信息接收者也被假定理解并接受这种主动性。人工智能引入人际传播有可能再次改变人们的沟通方式，颠覆有关主动性和中介性的假设，并引入新的伦理问题。CMC 目前正在扩展，包括人工智能中介传播 (AI-MC)：
ASME 石墨和陶瓷复合材料（非金属）核心部件规范和 ASTM 标准制定
ASME Sec III 核规范 Div. 5 HTR HTR 中使用石墨和 CMC（SiC/SiC 和碳/碳）组件的设计和材料规范 该规范基于流程，以考虑未来的应用和材料的独特性质。 规则是概率性的，因为失效源于材料强度的变化。 它包括对环境影响的评估，例如辐射、氧化/化学侵蚀和 STT（就 CMC 而言）。
回收农业塑料覆盖
1 Adigrat University，Po Box 50，Adigrat，Adigrat，埃塞俄比亚2土地资源管理和环境保护部，Mekelle University，Mekelle University，Po Box 231，Mekelle，Mekelle，Mekelle，Mekelle，Mekelle，3 WEFOREST组织，CMC Building，CMC地区，CMC地区，亚的斯亚贝巴，埃塞俄比亚4挪威4号挪威大学（挪威）地理，根特大学，克里吉斯拉281（S8），比利时6000，比利时6 CE3C-CENTRE，用于生态，进化和环境变化/Azorean Biovertity小组，变化 - 全球变化与可持续性研究所，农业与环境科学学院葡萄牙，亚速尔群岛，埃塞俄比亚林业中心，邮政信箱4012，埃塞俄比亚梅克尔中心，埃塞俄比亚邮政信箱8号，埃塞俄比亚8号埃塞俄比亚林业中心的英雄史密斯
皮质肌肉耦合控制混合脑......
用于中风后运动康复的脑机接口 (BCI) 系统已证明其通过加强与运动相关的大脑活动来促进上肢运动恢复的有效性。混合 BCI (h-BCI) 利用中枢和外周激活，常用于辅助 BCI 以提高分类性能。然而，在康复环境中，应提取大脑和肌肉特征以促进良好的运动结果，不仅加强中枢运动系统中的意志控制，而且还加强将运动命令有效投射到目标肌肉，即中枢到外周的通信。出于这个原因，我们考虑将皮质肌肉耦合 (CMC) 作为专用于中风后上肢运动康复的 h-BCI 的一个功能。在本研究中，我们对 13 名健康参与者 (CTRL) 和 12 名中风患者 (EXP) 在执行（CTRL，EXP 未受影响的手臂）和尝试（EXP 受影响的手臂）手抓握和伸展时进行了伪在线分析，以优化 CMC 计算和基于 CMC 的运动检测从离线到在线的转换。结果表明，每 125 毫秒更新一次 CMC 计算（滑动窗口的移位）并在最终分类决策之前积累两个预测是运动分类准确性和速度之间的最佳平衡，与运动类型无关。对中风参与者的伪在线分析表明，尝试和执行的抓握/伸展都可以通过基于 CMC 的运动检测进行分类，并且在分类速度方面具有很高的性能（运动检测到 EMG 开始之间的平均延迟约为 580 毫秒）
新闻线 - 2024年4月15日
丽贝卡·萨姆西·拜夫人（Rebecca Sumathy Bai）夫人于2024年4月10日退休，在为该机构提供了32年的服务。她曾是神经护理（专业VII）部门的教授兼前任负责人。丽贝卡夫人于1983年完成了她的学士学位，并于1996年从CMC Vellore的护理学院完成了硕士学位。她在P3病房担任职员职业生涯，后来在Ranipet的Scudder Memorial Hospital任职。在1992年，她重新加入了CMC，并担任了N1病房（主校园）的指控护士。她继续担任护士经理，最终退休，担任CMC Vellore的Neuro护理部门负责人。她将自己的休假带到了沙特阿拉伯国王哈立德大学，担任医学外科护理的护士教育者，负责病房，大学为她的贡献颁发了“最佳教育家奖”。
情绪移动关系
背景：情绪在人类交流中起着至关重要的作用，并影响人类生活的各个方面。迄今为止，很少有关于不同情绪下运动如何影响人脑活动和皮质肌肉耦合（CMC）的研究。新方法：在这项研究中，首次使用脑电图（EEG）和肌电图生理电信号来探索这种关系。，我们对脑电图信号进行了频域和非线性DY NAMICS分析，并使用了转移熵来探索与情绪运动关系相关的CMC。为了研究不同大脑区域之间信息的传播，我们还构建了功能性的大脑网络，并使用图理论计算了各种网络指标。结果：我们发现，与中立的情绪状态相比，在快乐和悲伤的情绪中做出的动作提高了CMC的力量，脑电图和复杂性。这三个情绪状态的功能性大脑网络指标也不同。与现有方法的比较：许多情绪移动关系研究都是基于主观表达和外部表现。但是，我们的研究方法的重点是处理生理电信号，其中包含大量信息，并且可以客观地揭示情绪移动关系的内部机制。结论：不同的情绪状态可以对人类运动产生重大影响。本研究介绍了大脑活动和CMC的详细介绍。
1 尼尔·r·格罗斯
目录 简介 .................................................. 4 议程回顾 .................................................. 16 计划和政策更新 .................................................. 24 对 ABTSWH IH 建议的回应 对 IH 信息请求的回应 ........................ 67 对 ABTSWH CMC 建议的回应 对 ABTSWH CMC 信息请求的回应 ........................ 102 场地暴露矩阵 ............................................ 152 SEM 中的帕金森氏症 ........................................ 203 对 ABTSWH 绝症建议的回应 ........................................ 230 IARC 2A 致癌物 ........................................ 264 对 ABTSWH 索赔审查信息请求的回应 ........................ 272 公众评论期 ........................................................ 291