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引用：Stieglitz LH，Hofer A-S，Bolliger M等。深脑刺激不完整的人脊髓损伤（DBS-SCI）：Proto
摘要简介脊髓损伤（SCI）是一种毁灭性的状况，对个人的健康和生活质量有直接影响。尽管进行了深入的康复训练，但在受伤后3-4个月就达到了高原。为了提高训练功效并提高了长期结局，康复与脊髓和大脑的电调节的结合最近引起了科学兴趣，令人鼓舞的结果。中脑运动区域（MLR）是一种进化保守的脑干运动命令和控制中心，被认为是SCI患者深脑刺激（DB）的有希望的目标。实验表明，MLR-DBS可以诱导脊柱白质破坏> 85％的大鼠的运动。在这项前瞻性单臂多中心研究中，我们研究了MLR-DBS的安全性，可行性和治疗功效，以在严重影响的，亚chronic和慢性美国脊柱损伤关联量表C患者中启用和增强运动训练，以提高功能恢复。患者接受MLR-DBS的强化培训计划，同时定期跟踪直到植入后6个月。将每个时间点的获得的数据与基线进行比较，而主要终点是6分钟步行测试中的性能。临床试验方案是根据标准协议项目编写的：介入试验清单的建议。伦理和传播这项第一项人类研究研究了SCI患者MLR-DBS的治疗潜力。一名患者已经被电极植入，并在运动过程中接受了MLR刺激。基于有望安全性和可行性的初步结果，目前正在进行进一步的患者的招募。伦理批准已从苏黎世广州的道德委员会（BASEC 2016-01104）和瑞士（10000316）获得。结果将在同行评审的期刊上发表，并在会议上介绍。试用注册号NCT03053791。
HC 1725 – 科学博物馆集团 2022-23 年度报告和账目
转型是我们集团战略的核心，尤其是在我们北部的工厂。除了曼彻斯特之外，愿景 2025（我们扩大 Locomotion 和国家铁路博物馆的宏伟计划）也在顺利进行中。在约克，国家铁路博物馆历史悠久的车站大厅在新年关闭，安装玻璃窗和隔热防风雨的屋顶，以保护藏品。这是文化、媒体和体育部资助的 1050 万英镑的二级历史保护建筑修复工程的一部分。中央大厅的建设工作也已开始，这是博物馆中心一座新的节能建筑，我们将很快推出 Wonderlab：Bramall 画廊，这要归功于 Liz and Terry Bramall 基金会捐赠的 250 万英镑。
生成人工智能执行基本的结构生物学建模研究了模拟的两组分凝胶系统的组织再生动物和机器人建模和模拟框架
摘要8动物运动和神经力学控制的研究为9种神经科学，生物力学和机器人技术的研究提供了宝贵的见解。我们已经开发了农场10（动物和机器人建模和模拟框架），一个开源的，跨学科的11框架，旨在促进访问用于建模的神经力学模拟，12个模拟，对动物势力和生物启发的机器人系统的分析。通过提供13个可访问且用户友好的平台，农场旨在降低研究人员的障碍，以探索神经系统，肌肉骨骼结构和15个环境之间的复杂相互作用。农场以模块化的方式整合了Mujoco物理引擎，使16种现实的模拟并促进了神经科学家，生物学家和机器人主义者之间的协作。17个农场已经被广泛用于研究动物的运动，例如小鼠，18个果蝇，鱼，sal和cent，是研究19个中央模式发生器和感觉反馈的作用的平台。本文概述了Farms 20框架，讨论了其跨学科方法，通过特定的21个案例研究展示了其多功能性，并强调了其在促进我们对运动的理解方面的有效性。特别是在22中，我们展示了如何使用农场来研究两次运动，通过在形态和环境中介绍基于神经24个控制器的23个实验演示，并具有中央模式发生器和感觉反馈电路模型。28总的来说，农场的25个目标是有助于更深入地了解动物运动，创新生物启发的机器人系统的26发展，并促进神经力学27研究中的可及性。
最快的౼算法引导的生存的光...
根据环境条件的不同，轻型软机器人可以表现出难以建模的各种运动模式。因此，优化其性能很复杂，尤其是在多个空气和流体动力学过程影响其运动时，以低雷诺数为特征的小型系统中。在这项工作中，我们通过将实验结果应用于两种进化算法中的适应性功能来研究水下游泳者的运动：粒子群优化和遗传算法。由于可以迅速制造具有不同特征（表型）的柔软，轻型机器人，因此它们为优化实验提供了一个很好的平台，使用实体机器人竞争，以提高连续一代的游泳速度。有趣的是，就像在自然进化中一样，意外的基因组合导致了令人惊讶的良好结果，包括速度增加了数百％或发现自我振荡的水下运动模式。
1 CRISPR/CAS9介导的Frankliniella的基因组编辑...
摘要动物运动和神经力学控制的研究提供了有价值的见解9，用于推进神经科学，生物力学和机器人技术的研究。我们开发了农场10（动物和机器人建模和模拟框架），开源，跨学科11框架，旨在促进对动物12运动和生物启发的机器人系统的建模，模拟和分析。通过提供一个可访问且用户友好的13个平台，农场旨在降低研究人员探索神经系统，肌肉骨骼结构及其环境之间复杂相互作用的障碍。以模块化的方式整合15个Mujoco物理引擎，农场可以实现现实的模拟，并促进16神经科学家，生物学家和机器人主义者之间的合作。农场已经被广泛用于研究动物的运动，例如小鼠，果蝇，鱼，sal和18个cent，是研究中央模式发生器和19个感觉反馈的作用的平台。本文提供了农场框架的概述，讨论了其20种跨学科方法，通过特定的案例研究展示了其多功能性，并强调了21在促进我们对运动的理解方面的有效性。总体而言，农场的目标是22个有助于更深入地了解动物运动，创新23个生物启发的机器人系统的发展，并促进神经力学研究中的可及性。24
VR 中的瞬间移动与固定轨道驾驶对比
虚拟现实 (VR) 是过去三十年来计算机和显示技术快速发展和巨大进步的产物之一 [1]。VR 允许用户开发和体验各种各样的环境（例如[2]），并且已用于许多应用，例如在规划新建筑期间进行可视化，作为需要受控刺激的治疗的一部分，当然还有各种游戏。头戴式 VR 显示器最近复兴，质量和价格比以往任何时候都高。它是体验和与高度图形化和沉浸式的计算机生成环境交互的绝佳选择 [3]。但是，一些限制和弱点阻碍了更广泛的采用。最突出的缺点之一是使用耳机时可能会出现模拟晕动症，通常是由于快速的光学运动、缓慢或无响应（滞后）以及力不匹配引起的 [4]。用户移动或穿越虚拟环境的方式会影响晕动症的可能性，因此运动界面的设计成为任何 VR 体验的关键部分 [5]。一些运动范式的研究已经发表（例如[5]、[6]、[7]、[8]），但一些经典方法的数据仍然缺乏。当前的研究是第一个严格比较传送和沿固定轨道行驶的研究，这两种运动方法目前都存在于游戏中。这一选择是为了解决大城市环境中的用户移动问题，
用于可重构多模态软机器人的高动态双稳态软执行器
已经开发出能够进行多模式运动的机器，这些机器能够在非结构化环境中机动，用于搜索和救援行动、[2] 监控和防御等应用。 [3] 这种多模态性通常通过 i）身体形状变形、ii）步态改变或 iii）使用不同的驱动或推进机制实现。 一种流行的方法是使用专门用于相应环境中运动的不同推进机制（例如，螺旋桨用于飞行和游泳，轮子用于陆地运动 [4,5] ）。 然而，多种推进机制会使设计复杂化，并增加此类系统的重量。 同样，使用能够实现不同步态和运动模式的单一推进机制可以简化设计，但通常会导致在某些环境中的移动性受到更多限制。 [6–8] 一种有前途的替代方案是利用身体的可逆形状变形，这样就可以重新调整一组常见的执行器或机器人肢体，以执行新的地面接触或流体结构相互作用模式（参见参考文献 [9–11] 中的示例）。软机器人特别适合可逆形状变化，因为它们具有机械可变形性和对受控刺激的形态反应。最近，Baines 等人提出了一种形状变形肢体，它可以利用刚度调节在鳍状肢和腿之间变换。[12] 这种肢体被安装在受海龟启发的机器人 [6] 上，以促进两栖运动。Shah 等人提出了一种
1简介
然而，对于所有成功，这些商业机器人都遭受了根本的缺点：缺乏流动性。固定的操纵器的运动范围有限，取决于将其螺栓固定在哪里。相比之下，移动机器人将能够在整个制造工厂中旅行，并在最有效的地方灵活地应用其才能。本书重点关注移动性技术：移动机器人如何在现实世界环境中移动以完成其任务？第一个挑战是运动本身。移动机器人应该如何移动，而特定的运动机器人是什么使其优于替代运动机制？敌对的环境（例如火星）触发了更异常的运动机制（图1.2）。在危险和荒凉的环境中，即使在地球上，这种远程手工的系统也广受欢迎（图。1.3、1.4、1.5 1.6，）。在这些情况下，机器人的低级复杂性通常使人类操作员不可能直接控制其动作。人类执行本地化和认知活动，但依靠ROBOT的控制方案来提供运动控制。例如，Plustech的步行机器人提供自动腿部协调，而Human Operator选择了整体旅行方向（图1.3）。图1.6描绘了一个
国内机器人的隐私通信模式
未来的国内机器人将成为我们房屋不可或缺的一部分。他们将具有各种传感器，这些传感器会不断收集数据并改变运动和互动功能，从而使它们能够访问所有房间并进行物理操纵环境。这引起了许多隐私问题。我们使用机器人的新型运动和互动能力来实现了所有可能的关注，如何减轻这种关注。首先，我们发现隐私问题随着在线调查（n = 90）而随着高级运动和互动功能而增加。第二，我们进行了三个焦点小组（n = 22），以构建86种模式，以传达麦克风，相机和国内机器人的互联网连接状态。最后，我们进行了一项大规模的内线调查（n = 1720），以了解哪些模式在信任，隐私，可理解性，通知质量和用户偏好方面表现最佳。我们的最后一组沟通模式将指导开发人员和研究人员通过国内机器人确保保护隐私的未来。
大脑-身体任务共同适应可以提高自主学习和双足行走的速度
摘要 受到动物大脑和身体共同适应环境的启发，我们提出了一种肌腱驱动和过度驱动（即 n 个关节、n + 1 个执行器）的双足机器人，它 (i) 利用其可反向驱动的机械特性来管理身体与环境的相互作用，而无需明确控制，以及 (ii) 使用简单的 3 层神经网络在仅 2 分钟的“自然”运动喋喋不休（即与腿部和任务动态兼容的探索策略；类似于儿童游戏）后即可学会走路。这种大脑与身体的协作首先学会在“空中”产生脚的周期性运动，并且无需进一步调整，就可以在双足动物放低到与地面轻微接触时产生运动。相比之下，用 2 分钟的“幼稚”运动喋喋不休（即忽略腿部任务动态的探索策略）进行训练，不会在“空中”产生一致的周期性运动，并且在与地面轻微接触时会产生不稳定的运动并且没有运动。当进一步降低双足动物并使期望的腿部轨迹达到地面以下 1 厘米时（导致期望轨迹与实际轨迹之间的误差不可避免），基于自然或幼稚的咿呀学语的周期性运动呈现出几乎同样持续的趋势，并且随着幼稚的咿呀学语而出现运动。因此，我们展示了如何通过植根于植物可反向驱动特性的持续物理适应来驱动在不可预见的情况下不断学习行走，并通过利用植物动力学的探索策略来增强这种适应。我们的研究还表明，受生物启发的肢体和控制策略的共同设计和共同适应可以在没有明确控制轨迹误差的情况下产生运动。