如果您不想享受退休人员州健康计划福利,您必须退出州健康计划,方法是登录您的 ORBIT 帐户并点击州健康计划福利链接,或致电州健康计划资格和登记中心 855-859-0966 。您的健康福利代表 (HBR) 不能让您退出保险。
Sources: 1) Governance & Accountability Institute , 2) Monitor Deloitte The Purpose Premium , 3) Zeno Unveiling The 2020 Zeno Strength of Purpose Study , 4) Deloitte Success personified in the Fourth Industrial Revolution , 5) Milano, Tomlinson, Whately & Yigit The Return on Purpose , 6) Pure Strategic The Path to Product Sustainability , 7) Porter Novelli Purpose Perception Implicit Association Study , 8) HBR如何衡量公司的真正影响
恢复行走是卒中后的主要康复目标 (1),但这种恢复往往变化很大 (2),恢复完全社区行走功能的个体比例有限 (3)。中风是对大脑的直接损伤,但在康复过程中很少评估大脑的功能特征。由于行走恢复的变化,测量和记录大脑特征有助于指导康复治疗的处方 (4)。功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种越来越流行的测量大脑活动的工具。它的便携性、对运动伪影的敏感度相对较低以及低成本使其成为测量行走过程中大脑的有吸引力的工具 (5)。fNIRS 使用成对的近红外光发射器和检测器光极,两者相距 3–4 厘米。这个分离距离允许记录 1.5–2 厘米的深度(即到达大脑皮层的皮层)和与脑电图 (EEG) 相比相对较高的空间分辨率。这些光电极可以放置在头皮的多个区域,以估计该区域氧合血红蛋白 (HbO) 和脱氧血红蛋白 (HbR) 浓度的变化。根据神经血管耦合理论,血红蛋白浓度的这些变化(HbO 增加和 HbR 降低)表明大脑皮层活动增加(6、7)。健康成年人从站立开始行走时,HbO 通常立即下降(表明氧气消耗),然后上升(表明氧气补充/增加氧气以满足神经元需求),并在行走开始后 5-10 秒达到峰值。随着行走的继续,HbO 的初始增加会下降,有时甚至在行走停止之前就达到基线或低于基线站立水平(8)。HbR 的反应通常相反,变化幅度相对较小。研究不同行走阶段(例如加速或稳态行走)的激活程度对于评估不同行走阶段的相对皮质需求非常重要。先前的研究表明,中风人群的血流动力学反应曲线不同(9)。然而,中风人群的血流动力学曲线有限,需要对中风后行走过程中的曲线进行更详细的描述。迄今为止,在中风中,大脑活动主要在
将显示有关Tech的HBR文章的收藏,我们应该期望人机融合的趋势会加速。s成为可能。在“机器人正在改变客户服务的面貌”中,艾丽西亚·A·格兰迪(Alicia A.在这些情况下,成功是由三个因素确定的:功能(机器人可以做什么?);互动(机器人被视为情感生物?);并接受(客户和同事愿意与机器人合作?)。另一种促进人类和机器融合的技术是空间计算,它使用AI,计算机视觉,增强和虚拟现实,
1. 溴化类似于木材(纤维素)与空气中的氧气的燃烧,只是溴是氧化剂,因此形成的是 HBr 或 H 2 O。2. 如果不考虑生物废物的能量含量,生物废物转化为氢能的理论效率为 212%;但是,如果包括原料的能量含量,工艺效率为 67%。3. 灰渣浓缩了原料中的污染物。如果生物固体含有镉、铅、砷,则应将其处理掉。如果是动物粪便,则可以用作肥料。
功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种非侵入性神经成像技术,通过监测脑氧合血红蛋白 ([ ∆ HbO]) 和脱氧血红蛋白 ([ ∆ HbR]) 浓度的变化来间接测量大脑活动 [ 1 ]。最近,人们对在脑机接口 (BCI) 中使用 fNIRS 的兴趣日益浓厚。BCI 的目标是将从大脑记录的信号转换为控制外部设备的命令 [ 2 , 3 ]。因此,准确分类脑信号在 BCI 应用中具有重要意义。另一方面,一组 BCI 用户是患者 (例如运动障碍者),不幸的是,他们也可能因受伤而感到疼痛。然而,疼痛的存在预计会影响大脑活动,从而影响 BCI 的性能。在本研究中,我们首次研究了疼痛的存在如何影响与心算任务相对应的 fNIRS 数据的分类准确度。fNIRS 数据是从 2 名健康受试者身上收集的,并使用热刺激来诱发疼痛。所有通道的 [ ∆ HbR] 信号的平均值用作分类特征。采用二次核支持向量机分类器 (QSVM) 对数据进行分类。我们的分类结果表明,对于基于无痛数据训练的模型,在对有疼痛时获得的数据进行测试时,其平均分类准确度显著降低。这些结果表明,使用无痛数据训练和开发的 BCI 算法在有疼痛的情况下可能会表现不佳。因此,在为患者调整 BCI 算法时考虑疼痛因素非常重要。本文的其余部分安排如下:第 2 部分描述了实验范例和数据收集程序。第 3 部分解释了预处理和分类方法,第 4 部分介绍了结果和讨论。
值是 n (%) 或中位数(第一四分位数-第三四分位数)。ACS,急性冠状动脉综合征;ARC;学术研究联盟,CABG;冠状动脉搭桥手术,CCS;慢性冠状动脉综合征,HBR;高出血风险,H2 阻滞剂;组胺 2 型受体拮抗剂,eGFR;估计肾小球滤过率,MI;心肌梗死,NSTEMI;非 ST 段抬高型心肌梗死,PCI;经皮冠状动脉介入治疗,P-CAB;钾竞争性酸阻滞剂,PPI;质子泵抑制剂,STEMI;ST 段抬高型心肌梗死
(HbO) 和脱氧 (HbR) 血红蛋白可以分别评估 HbO 和 HbR 的浓度变化。1 尽管 fNIRS 信号被认为对运动具有相对耐受性,2 但是由于运动伪影引起的光强度突然变化,数据质量可能会降低。3 结果表明,两种波长的动态特性为伪影检测和校正提供了重要信息。4 然而,当前用于运动伪影校正的技术(例如小波滤波、分解、样条插值等)通常假设两种波长的行为在时间上相似,因此无法利用两种波长提供的结构化信息。5 – 7 二维 (2D) 分析要求对具有更多维度的数据(例如 fNIRS 数据)在处理之前进行表面展开,例如分别处理两种波长或 HbO 和 HbR。因此,其中一些二维分析工具被迫施加其他非生理约束,例如主成分分析(PCA)中的正交性或独立成分分析(ICA)的统计独立性。尽管有几种方法可以实现 PCA,例如降维、分类、从信号分解的角度来看,PCA 旨在提取所谓的主成分,即可解释 fNIRS 中信号活动最大方差的成分。6、7、10、11 在时间 PCA 中,数据被分解为成分之和,每个成分由两个向量的乘积形成:一个代表时间主成分,另一个代表相应的地形(每个通道的分数)。PCA 的一个基本问题是仅由两个特征(时间和空间)定义的成分不是唯一确定的。因此,不同成分的对应时间特征之间必须具有正交性。 7、12、13然而,脑信号之间的正交性是一种非生理约束。即使有这种限制,提取的主成分也不是完全唯一的,因为任意旋转轴不会改变数据的解释方差。这导致研究人员使用不同的数学标准作为选择特定旋转的基础(例如,Varimax、Quartimax 和 Promax)。在 fNIRS 中,PCA 还被应用于目标时间间隔(tPCA),即仅在与发音或其他头部运动相关的伪影发生的期间,而不是在整个未分割的信号期间。3、14与基于小波的滤波和样条插值相比,这种类型的有针对性的校正可以产生更好的信号质量,同时也降低了改变信号整体完整性的风险。3虽然 PCA 非常常见且易于使用,一些作者已经讨论了其作为伪影校正方法的缺陷和注意事项。5、15
关于 THOMAS JOSEPH POWELL;STEFAN TIBERIU TOTH;RESOLUTE CAPITAL PARTNERS, LTD, LLC;HOMEBOUND, INC.;HOME BOUND FINANCIAL GROUP, LP;HOMEBOUND RESOURCES, LLC;PETROROCK MINERAL HOLDINGS, LLC;STRATEGIC ENERGY ASSETS, LLC;MOUNTAIN HIGH CAPITAL, LLC;HBR VI, LLC;STRATEGIC ENERGY ASSETS - III, LLC;PRMH LENDERS FUND, LLC;PRMH LENDERS FUND II, LLC;PRMH LENDERS FUND III, LLC;STRATEGIC ENERGY ASSETS VI, LLC;STRATEGIC ENERGY ASSETS VII, LLC;CHOICE ENERGY HOLDINGS - I, LLC;CHOICE ENERGY HOLDINGS - II, LLC; CHOICE ENERGY HOLDINGS-III, LLC;LEGACY ENERGY, LLC;以及 LEGACY ENERGY II, LLC