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运动皮层在运动图像期间保留并重新定位神经动力学
电动机皮层最突出的特征是在移动执行过程中激活其激活，但是当我们简单地想象在没有实际电动机输出的情况下移动时，它也很活跃。尽管进行了数十年的行为和成像研究，但在秘密运动影像过程中，运动皮层中的特定活动模式和时间动力学与运动执行过程中的特定活动模式和时间动力学如何相关。在这里，我们记录了两个人的运动皮层，他们在脊髓损伤不完全的情况下保留了一些残留手腕功能，因为他们既进行实际和想象中的等距腕部伸展）。我们发现，我们可以将人口活动分解为三个正交子空间，在动作和图像中，一个人群同样活跃，而其他人只有在单个任务类型（Action或Imagery）中活跃。尽管它们居住在正交神经维度，但动作唯一和唯一的图像子空间包含了一组非常相似的动态特征。我们的结果表明，通过将与电机输出相关的组件和/或反馈重新定位为独特的输出无效图像子空间，Motor Cortex保持与执行期间相同的总体人口动态。
基于 PWM 的 BLDC 电机三相电机驱动器的设计与实现
摘要。随着时代的发展，对具有高效率、高扭矩、高速度和可变速度以及低维护成本的电机的需求不断增加。这些电机之一是无刷直流电机，它使用电换向，因此具有高效率和长运行时间。因此，为了满足对高效率、高扭矩、高速度和可变速度以及低维护成本的需求，使用无刷直流电机 (BLDC) 或无刷交流电机 (BLAC)。与其他类型的电机相比，BLDC 电机在工业中得到广泛应用，因为 BLDC 电机具有许多优点。但是 BLDC 电机也有一个弱点，即难以调节速度。在这种情况下，作者有兴趣进行一项创新来克服这个问题，通过制作一个三相电机驱动器作为 BLDC 电机控制来调节 BLDC 电机的旋转，从而可以改变速度。该三相电机驱动器由 Arduino Nano 微控制器和使用 IRF3205 MOSFET 的三相逆变器电路组成。 Arduino Nano 微控制器用作三相逆变器电路中的 MOSFET 点火器，结果是本研究的成功参数是能够确定 BLDC 电机的换向，然后通过 Arduino NANO 微控制器由三相逆变器控制，以一定的频率控制 BLDC 电机的速度。
上下文对EEG运动图像神经反馈和相关电机域的影响
抽象神经反馈（NF）是一种多功能的非侵入性神经调节技术。与运动图像（MI）结合使用，NF具有增强运动性能或补充运动康复的巨大潜力。但是，并非所有用户都可以实现可靠的NF控制。研究集中于各种大脑信号特性以及信号处理以解决此问题的优化，但上下文的影响，即NF电动机任务发生的条件相对尚不清楚。我们回顾了有关上下文对MI NF和相关电机域的影响的当前研究。我们确定了在课程之前和之后的水平和短期因素以及短期因素以及会议之前和之后的水平。审查的文献表明上下文起着重要作用。我们建议在研究MI NF时考虑上下文因素以及级别内和跨层次的相互作用。
PT Eurokars Motor Indonesia
在设计CX-80时，我们试图给它一个外部的存在，使其在其他汽车中脱颖而出，并使其易于使用，以确保在汽车上花费的时间愉快，这对于每位乘客来说都是愉快的。在设计CX-80体型以方便停车时和其他日常驾驶情况时易于处理时，我们还试图为寻求可用性的客户提供量身定制的包装选项。，我们专注于每个座位区域的舒适性以及第三排的易用性，以满足众多乘客的驾驶员需求。
在运动图像期间用fMRI神经反馈对补充运动区域激活的上调
11 RH, Medial Frontal Gyrus 2 -11 51 1683 12 LH, Medial Frontal Gyrus -10 -8 48 1520 13 LH, Medial Frontal Gyrus -7 -17 51 1539 14 LH, Medial Frontal Gyrus -4 -5 57 1344 15 LH, Cingulate Gyrus -10 -11 45 1408 16 LH, Medial Frontal Gyrus -7 -5 57 2086 17 LH，内侧正面回-4 -4 57 1792 18 RH，扣带回8 -2 48 2072 19 RH，内侧额回8 -8 54 54 1848 20 LH，内侧额回-4 -4 -4 -10 49 1268 183 183 183
从模拟到电动机执行：对动态运动图像对性能的影响的审查
Aymeric Guillot，Franck Di Rienzo，Cornelia Frank，Ursula DeBarnot，Tadhg E MacIntyre。从模拟到电动机执行：对动态运动图像对穿孔的影响的回顾。国际体育和运动心理学评论，2021，17（1），pp.420-439。10.1080/1750984x.2021.2007539。hal-04672047
人工智能和机动车机构
德勤咨询是一家全球专业服务公司，提供广泛的服务，包括人工智能和数据分析解决方案，帮助客户应对复杂的业务挑战和机遇。德勤与政府机构合作实施人工智能解决方案，以改善公民服务、优化运营和增强决策能力，并通过各种方式协助我们的客户利用人工智能的力量：
社交 - 现代汽车欧洲
现代的人力资源管理致力于先发制人地应对市场环境的重大变化，例如向电动化的过渡和自动驾驶的竞争，从而推动人力资源管理活动，以加强PBV、AAM和机器人等尖端领域的新增长引擎。现代在运营能够确保具备“移动创新”和“向新增长引擎的大转型”所需技能和能力的人才的招聘系统的同时，定量分析从员工绩效评估、能力识别、组织参与和社会关系中获得的信息，以便在综合分析数据的基础上制定中长期人力资源管理计划。同时，我们通过运营学习支持系统为员工提供新的个人成长机会，使员工能够主动发展自己的独特能力和职业道路。
卒中后运动学习
运动恢复通常是中风康复的目标，是指中风前存在的正常运动模式的回归。6这可能与补偿不同，这涉及通常具有较低效率和运动质量的新运动表演的发展。7，8个人发生的运动恢复量在个体之间有所不同，并且与临床因素，诸如中风严重程度，中风后，皮质脊髓束完整性，中风后抑郁症，合并症，遗传学和康复质量有关。9作为中风后恢复独立性的一种自然尝试，有运动恢复和补偿性运动的发展。可以重新学习功能技能，因此基于经验的突触发生创建了新的神经联系。6运动补偿通常用于克服每日障碍。这可能导致学习的不使用，其中受影响较大的肢体在功能上不参与或学到的“不良使用”，在这种情况下，不良适应性运动的表现是开发出来并成为习惯的。10，11由于缺乏使用和对功能较大的肢体的偏爱，可能会在更受影响的一侧发生进一步的残疾。随着新运动模式在神经学上的根深蒂固，行为的这些变化驱动了神经塑性机制进一步限制了受影响的一面。6