上午8 - 11上午,Southgate的Cathy Hudgins社区中心是移动市场计划的地点之一;该食品银行可以每月向整个DC大都市地区的高需求社区提供新鲜农产品。 88个移动市场位置目前正在与社区组织合作运作。 Cathy Hudgins社区中心很荣幸在您的社区中拥有此资源。 这些移动市场每月以分发农产品的农贸市场方式运营。 他们针对具有较高粮食不安全率的高密度区域,聚焦社区服务提供商和烹饪示范。 马丁·路德·金(Martin Luther King Jr.)博士服务日上午8 - 11上午,Southgate的Cathy Hudgins社区中心是移动市场计划的地点之一;该食品银行可以每月向整个DC大都市地区的高需求社区提供新鲜农产品。88个移动市场位置目前正在与社区组织合作运作。Cathy Hudgins社区中心很荣幸在您的社区中拥有此资源。这些移动市场每月以分发农产品的农贸市场方式运营。他们针对具有较高粮食不安全率的高密度区域,聚焦社区服务提供商和烹饪示范。马丁·路德·金(Martin Luther King Jr.)博士服务日
雇用后,新的动物服务官(ASO)将接受大约三个月的基础,在职培训期。此培训将包括乘车警察和动物防治人员来自邻近司法管辖区,以及在动物收容所进行的时间培训。此外,ASO将完成以下培训,以满足国家要求并发展为全面的领导者。
护士的倦怠和职业流失意图的资源,用于护理过程中的年龄调解模型。国际环境研究与公共卫生杂志,2011年16日。Hudgins,T。A.(2016)。的韧性,工作满意度和预期的转盘 -
Aida Gomez 首席教学官 Aidee Garcia 首席人力资源官 Amy Childress 首席财务官 Israel Carrera 首席运营官 Allison Mercier 校长 Laura Langton 校长 Jane Villarreal 校长 Carlos Barrera 校长 Cindy Salas 校长 Maria Hudgins 校长 Cheryl Pond 校长 Jorge Jurado 校长 Iris Oca 校长 Maytte Soliz 校长 Jennifer Sutton 校长 Maryvel Flores 校长 Roger Soto 助理。校长 Raul Hurtado 助理主要的
1原告尊重地要求法院允许他们将身份私下保密,因为原告旨在避免侵入性审查以及任何潜在的危险反弹。的确,针对同一被告实体的其他诉讼中的原告遇到了许多令人困扰和暴力的威胁,包括死亡威胁,标志着严重侵犯了人身安全。因此,选择隐私是避免不必要的负面注意力和潜在伤害的关键措施。原告将提出动议,如果需要,进行假名。参见Victoria Hudgins,Github和Openai原告在诽谤和死亡威胁中寻求匿名,G lob。d ata r ev。(3月15,2023),globaldatareview.com/article/github-and-popenai-plaintiffs- seek-sek-ronymity-mid-mid-slurs-slurs-slurs-slurs-and and-and-threats。2剑桥大学,人类发生的最好或最坏的事情,您是您的ube(2016年10月19日),https://www.youtube.com/watch?v=_5xvdcjrdxs&t = 1s。 3 Yuval Harari等人,您可以吃蓝色药丸或红色药丸,而我们不在蓝色药丸中, 24,2023),https://www.nytimes.com/2023/03/24/opinion/yuval-harari-ai--2剑桥大学,人类发生的最好或最坏的事情,您是您的ube(2016年10月19日),https://www.youtube.com/watch?v=_5xvdcjrdxs&t = 1s。3 Yuval Harari等人,您可以吃蓝色药丸或红色药丸,而我们不在蓝色药丸中,24,2023),https://www.nytimes.com/2023/03/24/opinion/yuval-harari-ai--
摘要:中风是一种脑血管疾病 (CVD),会导致偏瘫、瘫痪或死亡。传统上,中风患者需要长时间接受物理治疗师的治疗才能恢复运动功能。各种家用康复设备也可用于上肢,几乎不需要物理治疗师的帮助。然而,目前还没有经过临床验证的用于下肢功能恢复的设备。在本研究中,我们探索了表面肌电图 (sEMG) 作为控制机制在开发中风患者家用下肢康复设备方面的潜在用途。在本实验中,我们使用三个通道的 sEMG 记录了 11 名中风患者进行踝关节运动时的数据。然后从 sEMG 数据中解码运动,并研究它们与运动损伤程度的相关性。使用 Fugl-Meyer 评估 (FMA) 量表量化损伤程度。在分析过程中,提取了 Hudgins 时域特征,并使用线性判别分析 (LDA) 和人工神经网络 (ANN) 进行分类。平均而言,在离线分析中,LDA 和 ANN 分别准确分类了 63.86% ± 4.3% 和 67.1% ± 7.9% 的动作。我们发现,在两个分类器中,某些动作的表现都优于其他动作(LDA p < 0.001,ANN p = 0.014)。计算了 FMA 分数和分类准确度之间的 Spearman 相关性 (ρ)。结果表明,两者之间存在中等正相关性(LDA ρ = 0.75,ANN ρ = 0.55)。本研究结果表明,可以开发家庭 EMG 系统来提供定制治疗,以改善中风患者的功能性下肢运动。