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Winnebago Industries 零件和配件目录
131147-01-01A 单门冰箱门，顶部旋钮，Norcold N300.9 131147-01-731 控制面板，3 通 131147-01-732 开关/选择器，4 位置 131147-01-733 火花点火器 131147-01-734 火焰计 113737-01-709 断路器 113737-01-735 恒温器燃气阀 131147-01-725 弯头，黄铜/90˚。2 PC 131147-01-726 适配器，管道 113737-01-730 安全点火阀 131147-01-728 插头/延长安全阀 131147-01-729 热电偶 131147-01-730 O 形环，安全阀 131147-01-746 燃烧器组件 131147-01-747 火花电极 131147-01-748 测压嘴 104137-06-724 冰格 125242-01-750 夹子 131147-01-701 燃气控制器 131147-01-702 控制面板组件 131147-01-704 旋钮，恒温器131147-01-723 加热器，直流 131147-01-724 加热器，交流 131147-01-721 橱柜挡板 131147-01-708 门闩 131147-01-710 铰链/橱柜-上部/RH，下部/LH 131147-01-712 金属丝架上部 131147-01-713 金属丝架下部 131147-01-714 门箱，白色 131147-01-715 滴水盘 113737-01-701 衬套-铰链 131147-01-711 门组件。(泡沫) 131147-01-742 面板固定器 (已使用 2 个) 131147-01-743 米色插头 131147-01-744 闩锁板 102621-04-703 支架弹簧，RH 白色蒸发器 102621-04-707 支架弹簧，LH 白色蒸发器 131147-01-705 冷冻室门 131147-01-735 铰链/冷冻室门，RH 131147-01-736 铰链/冷冻室门，LH 131147-01-738 弹簧销 131147-01-716 燃烧器管 131147-01-717 燃气入口管131147-01-718 接线端子 131147-01-719 手动关闭阀 131147-01-720 冷却装置-NSC 系统。包
基于高斯混合模型和K值选择算法的机器人臂的新型轨迹学习方法
在机器人臂轨迹模仿学习领域，高斯混合模型被广泛用于捕获复杂轨迹特征的能力。但是，利用这些模型的一个主要挑战在于初始化过程，尤其是在确定高斯核的数量或K值时。K-Value的选择显着影响模型的性能，而传统方法（例如基于经验知识的随机选择或选择）通常会导致次优结果。为了应对这一挑战，本文提出了一种用于机器人臂的新型轨迹学习方法，该方法将高斯混合模型与K值选择算法相结合。所提出的方法利用肘法的原理以及指数函数，校正项和权重调整的特性，以确定最佳的K值。接下来，使用最佳的K值应用K-均值聚类来初始化高斯混合模型的参数，然后通过预期最大化算法进行完善和训练。然后将所得的模型参数eTers用于高斯混合物回归中，以生成机器人的臂轨迹。通过使用二维理论非线性动态系统和使用实际机器人臂数据的物理实验的模拟实验来验证所提出方法的有效性。这些结果表明，所提出的方法显着提高了机器人臂轨迹产生的准确性和效率，从而为改善机器人操纵任务提供了有希望的解决方案。实验结果表明，COM占据传统的高斯混合模型方法，所提出的方法将轨迹精度提高了15％以上，如降低平均绝对误差和根平方误差所示。
前开放式囊转移康复方案（加速 - 高架运动员）该康复计划的目标是退回患者/at
前开放式囊转移康复方案（加速 - 高架运动员）该康复计划的目标是使患者/运动员尽可能快，安全地将患者/运动员返回其活动/运动，同时保持稳定的肩膀。该程序基于肌肉生理学，生物力学，解剖学和手术后的愈合过程以进行囊囊转移。囊状移位过程是骨科外科医生将切口切入肩部韧带，然后将胶囊拉紧，然后将胶囊缝合在一起。最终目标是功能稳定的肩膀和返回手术前功能水平。I.I期 - 保护阶段（第0-6周）目标：允许缝合胶囊的愈合开始早期受保护的运动延迟肌肉萎缩范围减轻疼痛/炎症周0-2周0-2预防措施：1。在固定器中睡2周2。没有4周的间接费用3。从固定器到吊带至吊索尽快（骨科医生或治疗师会告诉您何时）通常进行2周的练习：•手腕/手rom和握住•肘部弯曲/伸展/伸展和旋转和旋转/旋转•摆板练习•超级练习（非权威） 15-20度肩cap骨在肩cap骨上o内部旋转至25度，ARM在40度O肩屈服至90度•芳香颈椎•异构体•屈肌，ER，IR，IR，ABD O节奏性稳定训练第2-4周2-4个目标：Rom Plotist Armist Armization Armization Arokatial inthrokicalsization Armization Arokist Arkatiz and Armization Arokatiz and Arkatiz andimiss Armiss a inthrokatik y ranightim inthrokatizagripal inthrokatizaginals
基于感觉运动节律的脑机接口在中风后手部上肢康复中的应用：系统综述
摘要：脑机接口（BCI）在神经康复领域越来越受欢迎，而感觉运动节律（SMR）是一种可以被BCI捕捉和分析的脑振荡节律。先前的综述已经证明了BCI的有效性，但很少详细讨论BCI实验中采用的运动任务，以及反馈是否适合它们。我们重点研究了基于SMR的BCI中采用的运动任务以及相应的反馈，并在PubMed、Embase、Cochrane library、Web of Science和Scopus中搜索了文章，找到了442篇文章。经过一系列筛选，15项随机对照研究符合分析条件。我们发现运动想象（MI）或运动尝试（MA）是基于EEG的BCI试验中常见的实验范式。想象/尝试抓握和伸展手指是最常见的，并且有多关节运动，包括腕关节、肘关节和肩关节。在手抓握和伸展的MI或MA任务中存在各种类型的反馈。本体感觉以多种形式更频繁地使用。矫形器、机器人、外骨骼和功能性电刺激可以辅助瘫痪肢体运动，视觉反馈可以作为主要反馈或组合形式。然而，在恢复过程中，手部恢复存在许多瓶颈问题，例如弛缓性瘫痪或张开手指。在实践中，我们应该主要关注患者的困难，在机器人、FES或其他组合反馈的帮助下，为患者设计一个或多个运动任务，帮助他们完成抓握、手指伸展、拇指对握或其他动作。未来的研究应侧重于神经生理变化和功能改善，并进一步阐述运动功能恢复过程中神经生理的变化。
引用：CondéM，Lespessailles E，Wanneveich M等。营养补充对镰状细胞D
摘要目的是报告参与者在中风后进行基于家庭康复的神经芬太尼平台的经验。该平台由Neuroball设备和Neurofenix应用程序组成，是一种非弱化的虚拟现实工具，可在中风后促进上肢康复。最近通过非随机可行性试验（Rhombus）对该平台进行了评估并证明是安全有效的。使用半结构化访谈设计定性方法。采访记录，逐字记录并使用框架方法进行分析。设置参与者的家，英格兰东南部。参与者有目的的18名成年人（≥18岁），中风后至少12周，在菱形试验前未接受上肢康复，在Motricity指数（肘部和肩膀）上得分为9-25，具有足够的认知和交流能力。结果开发了五个主题，探讨了使用该平台的试验过程和经验。影响参与者决定参加试验的因素，他们对试验期间提供的支持的看法以及与研究团队的沟通是影响参与者整体经验的重要背景因素。围绕神经功能设备的可用性和舒适性的特定主题，激励持久性和干预效果的因素被强调为平台的可用性和可接受性至关重要。试验注册号ISRCTN60291412。结论本研究证明了该平台的总体可接受性，并确定了改善的领域，这是Neurofenix实施的。这些发现增加了有关虚拟现实系统与用户体验之间接口的发展文献。
Global Viking Flyer 2022 年 4 月 - 第 934 空运联队
盘腿反向卷腹 Maj. Mojica：“那么 Eric，跟我讲讲你目前从盘腿反向卷腹中看到的效果吧？” Eric：“到目前为止，选择这个部分的人都做得很好，但是根据我自己的经验和对这项练习的可行性测试，结果有优点也有缺点。 Maj. Mojica：“请告诉我更多！” Eric：“首先，其中一个优点与我设计这项练习的原因有关；这项练习更安全，因为没有腰椎屈曲，这使得它成为有背部问题的人更好的腹部练习部分。 Maj. Mojica：“哇，说到啪啪声！” Eric：“没错！另一个可能成为优势或劣势的考虑因素是会员的体型。我可以根据经验告诉你，当我第一次设计并推荐这项运动来代替传统的仰卧起坐时，我的体重是 170 磅，看起来很容易，直到我做了 90 秒左右。那时，我开始觉得无法用肘部够到另一条腿，所以我会休息几秒钟，然后完成 58 次即可。相反，由于生病和节假日探亲期间饮食不良，我的体重增加了，我开始认同已故伟大的“美国梦”达斯蒂·罗兹在 1985 年发表的一场名为“艰难时世”的精彩演讲。他说：“我承认，我可能看起来不像当时的运动员，我的肚子有点大，我的屁股有点大，但是兄弟，我很糟糕。他们知道我很糟糕。”莫吉卡少校：（轻笑）“有意思，那么体重增加如何让你认同他演讲的这一部分？”埃里克：“尽管我可以按照 25 岁以下男性的标准完成仰卧起坐和俯卧撑的最大数量，但是由于我的体重较重，我的短臂无法够到我的腿，因为我的肚子有点大。”莫吉卡少校：（仍然笑着）“你认为如果“美国梦”达斯蒂罗兹在他成为冠军的巅峰时期仍然生活，他会在盘腿反向卷腹方面做得很好吗？”埃里克：“尽管他有能力像猴子一样在方形圈中变得有趣，但我不认为他能够将他的仿生肘部伸到另一侧的大腿，因为肚子挡住了路。”莫吉卡少校：（笑得更厉害）“减掉一点体重后，你还能毫无问题地再次进行这项锻炼吗？高瘦体型的人能很好地进行盘腿反向卷腹吗？” Eric ：“幸运的是，我可以毫无问题地再次进行这项锻炼，那些手臂较长且没有腹部阻碍的人取得了非常好的效果。一些在传统空军仰卧起坐中遇到困难的人发现这项锻炼非常容易，因为髋屈肌缺乏肌肉耐力并没有妨碍他们发挥并最大限度地发挥这一部分。” Maj. Mojica ：“你觉得新的手部释放俯卧撑怎么样？” 埃里克：“手部释放俯卧撑……” 莫吉卡少校：“你怎么想并不重要，因为我们下次会继续这个。”
瘫痪手臂的机器人康复
中风是导致死亡的主要原因，也是长期残疾的主要原因。每年，全球约有 1500 万人受中风影响，其中 500 万人死亡，500 万人残疾。这给家庭护理人员带来了压力，增加了医疗保健系统的利用率，功能衰退是常见影响。中风后功能衰退大部分是由手臂功能受损或上肢残疾引起的，80% 的中风后患者受此影响。上肢缺陷包括肌肉无力、手臂（尤其是手和手指或肘部和肩膀）移动困难以及感觉减弱，导致幸存者无法活动或从事身体活动。最近的研究报告了机器人康复对中风患者的有效性。瘫痪和中风患者无法移动上肢和下肢。他们需要定期锻炼。瘫痪患者的物理治疗师和护理人员的短缺问题日益严重，并很快成为一个严重的问题。目前，印度有超过 95,00,000 名瘫痪患者。但印度只有近 30,000 名物理治疗医生。比例为 300:1（每 300 名患者配备 1 名医生）。一名物理治疗师每天为 300 名患者进行锻炼非常困难。因此，需要对瘫痪身体部位进行体育锻炼的患者人数也在不断增加。康复是一门庞大的科学，需要投入更多的时间。当前的机械臂模型是让患者进行锻炼的系统。我们的系统致力于提供基于治疗的解决方案，通过机器人辅助进行锻炼的初始康复阶段来补充物理治疗师。所提出的系统考虑了名为 CIMT 的疗法，该疗法可确保神经可塑性，从而帮助患者更快地康复。
结合脑机接口康复系统的机器学习方法优化
摘要.[目的]中风患者无法自行活动，必须进行康复训练，让神经系统触发并恢复功能。传统做法是使用电极帽提取脑波特征，并与辅助设备相结合。但存在电极帽不易佩戴、电位识别不佳的问题，且不同的提取方法会影响脑机接口（BCI）的准确性，仍有改进空间。[对象与方法]本实验使用的脑波耳机无需导电凝胶即可获得良好的脑电图进行神经诱导并驱动上肢康复机器人。接下来，邀请8名中风患者和200名正常参与者进行为期4周的康复训练。使用快速傅里叶变换（FFT）、幅值平方相干性（MSC）特征提取方法和诱导闪烁频率的五种机器学习技术来确定训练的有效性。 [结果] 结果表明最佳稳态视觉诱发闪烁频率为 6 Hz, FFT 的识别率比 MSC 方法提高约 5.2%; 对不同的特征提取方法采用优化模型可使识别率提高 1.3%～9.1%。[结论] 基于 Fugl-Meyer 评估 (FMA)、改良 Ashworth 量表 (MAS) 指数改进及功能性磁共振成像 (fMRI) 的图像显示大脑运动感觉区域已成为集中激活现象。 除了强化特征提取方法外, 还让肘部动作有明显的恢复效果。关键词: 脑机接口, 稳态视觉诱发电位, 特征提取
可拉伸、透气、稳定的无铅钙钛矿
可穿戴电子产品是一种新兴技术，它实现了日常电子设备的灵活性、可穿戴性和舒适性，可广泛应用于电子皮肤[1–4]、自供电传感器[5]和健康监测[6,7]等各种应用。尽管在开发多功能可穿戴设备方面已经取得了长足的进步，但电源仍然是一个难以解决的挑战。电池和超级电容器尽管具有良好的稳定性和效率，但仍然受到寿命、刚性、体积、封装和安全性等问题的限制。[8,9]作为未来自供电技术的潜在候选者，摩擦电和压电纳米发电机（TENG 和 PENG）能够从环境（风、雨和潮汐能）和人体运动（行走、跑步、拍手和弯肘）中获取机械能，并将其转化为电能为可穿戴设备供电。 [10–15] TENG通过摩擦起电和静电感应的耦合效应产生电能，而PENG则利用压电材料变形产生的偶极矩将机械能转化为电能。两者都是很有前途的能源技术，可以满足绿色能源和可持续发展的苛刻要求。然而，这两种技术也各有优缺点。例如，由于压电材料封装方便、结构灵活，PENG通常具有更好的电稳定性和操作灵活性，但其电输出相对较低。相反，TENG通常具有更高的电输出，但是它们的工作机制，例如垂直接触分离和横向滑动模式，需要两种不同材料的相对位移，这限制了设备的配置和应用场景。因此，一种混合型TENG和PENG能量收集器（TPENG）结合它们的优点，以获得更高的功率输出并适应不同的应用，是非常可取的。
神经图像-Mahi Lab
基于头皮脑电图的脑部机器界面（BMI）具有促进中风后皮质可塑性的潜力，这已被证明可以改善运动恢复结果。然而，很少使用基于EEG的基于EEG和运动学的指标来量化BMI启用BMI BOTOCH训练对上LIMB恢复的功效。此外，与运动相关的神经相关性可以预测运动恢复的程度仍然难以捉摸，这阻碍了基于BMI的中风康复的临床翻译。为了解决以上知识差距，招募了10个具有稳定基线临床评分的慢性中风患者参加12次治疗课程，涉及启用BMI的驱动外骨骼进行肘训练。平均每个参与者进行132±22个重复。所有会话和受试者的BMI准确性为79±18％，假阳性率为23±20％。训练后临床评估发现，上肢和ARAT的FMA在基线上的得分显着提高了3.92±3.73和5.35±4.62点。此外，在研究过程中，有80％的参与者（7例中度损害，1个严重损害）在临床上的差异很小（MCID：FMA-EU> 5.2或ARAT> 5.7）。运动学措施表明，平均而言，参与者的运动变得更快，更顺利。与运动相关的皮质电位的调节，与受损部门相反的基于脑电图的神经相关性与ARAT评分显着相关（ρ= 0.72，p <0.05），与FMA-EU（ρ= 0.63，p = 0.051）相关。这表明干预后IPSI-GEMESPHERE的激活或抑制竞争性的半球的抑制作用，这可能是BMI介导的康复治疗后神经可塑性和皮质重组的证据。