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基于脑电图的中风患者运动想象和运动执行过程中大脑连接的变化
脑电图 (EEG) 可以记录与运动相关的大脑区域的功能连接，并预测中风后运动恢复的可能性 ( Hoshino et al., 2020 )。PMA 位于皮质运动区前部，中央前回前方。其主要生理功能是运动的准备和计划，这是一个至关重要的运动控制组成部分 ( Park et al., 2011; Wang et al., 2016 )。在 ME 期间，MA 接收来自 PMA 的信号，随后向身体肌肉发送命令来执行动作，从而控制身体运动 ( Fleischmann et al., 2014 )。此外，通过 EEG 测量的运动皮质连接，特别是同侧运动区和同侧运动前区 (PMA) 连接，与运动障碍和中风后治疗的改善密切相关；因此，它可能是皮质功能和可塑性的有用生物标志物 ( Wu et al., 2015 )。与功能性磁共振成像（fMRI）或脑磁图（MEG）相比，电流源估计的可靠性和空间分辨率有限；但脑电图具有低成本和便携性的优势（Xiaogang et al.，2021）。它可用于脑卒中患者的床边评估，其毫秒级的时间分辨率有利于探索神经活动的动态变化（Warbrick，2022）。
用于...
经颅光生物调节疗法（TPBMT）头盔是指使用红色（620-700 nm）和/或近红外（780-1270 nm）光的光子传递激光器光子，从而通过头皮和颅脑度提高了脑部的脑组织，从而增加了脑部的脑组织，从而增加了脑粒粒粒粒粒粒度的脑粒粒度生产（ β-淀粉样蛋白负荷和沉积，衰减树突和神经元丧失，并减少炎症和氧化神经元损伤。关于经颅光生物调节疗法头盔的证据非常有限。据称它具有良好的安全性，并改善了响应者中的所有五个子分数UPDRS-MDS-III（修改）结果。然而，与假相比，唯一的显着提高的分数是干预组的面部基核。需要进行更大的临床试验和成本效益研究，以评估其在马来西亚卫生设施中的功效。
言语运动发展的神经计算建模
语音运动控制的 DIVA 模型发音器官速度方向 (DIVA) 模型是一个人工神经网络，可定量描述语音运动控制背后的计算（Guenther，1995；Tourville 和 Guenther，2011；E. Golfinopoulos、Tourville 和 Guenther，2010；有关详细说明，请参阅 Guenther，2016）。它包含一个模拟组件网络，这些组件代表负责产生语音的大脑结构。该模型包括一个模仿声道行为的发音合成器，神经网络学习控制合成器发音器官的运动，以产生可理解的语音。我们在此重点关注模型的神经计算和发展过程的更高级别处理，避免使用数学方程和计算机实现细节，以方便处理。为了理解该模型，我们首先将 定义为大脑中具有自己优化的运动程序的“语音块”。这些块可以是音素、音节和/或单词，具体取决于所考虑的年龄和语言经验。根据许多先前的提议（例如，Kozhevnikov & Chistovich，1965；Levelt，1993；MacNeilage & Davis，1990），并得到音素组合分布分析（Sun & Poeppel，2022；Kessler & Treiman，1997）的支持，我们建议
静止状态功能连接的电动机幻觉
视觉幻觉 - 运动幻觉（VMI）是通过查看自己在身体静止时进行体育锻炼的图像来唤起动力学感觉。先前的研究表明，VMI激活了运动缔合的大脑区域。但是，尚不清楚VMI是否立即改变静止状态功能连接（RSFC）。这项研究的目的是验证VMI诱导是否使用功能性近红外光谱（FNIRS）改变了RSFC。13个健康成年人的右手进行了幻觉和观察条件，持续20分钟。在每个条件之前和之后，使用FNIRS测量RSFC。在每种情况下，动力学幻觉的程度和使用李克特量表测量的身体所有权感。我们的结果表明，与观察条件相比，幻觉条件后，动力学幻觉的程度和人体所有权的程度明显更高。与观察条件相比，幻觉条件后的RSFC显着增加了与动力学幻觉，身体所有权和运动执行感相关的大脑区域。总而言之，RSFC已成为一种生物标志物，显示出由于VMI引起的大脑功能的变化。VMI可以应用于中风或骨科疾病患者的治疗。
测量和分析精细运动技能
食指的运动捕捉生物力学可以涵盖广泛的主题，从触觉反馈到人体工程学负荷考虑以及许多与伤害相关的指标。这些分析的基础是食指运动范围和关节位置的运动捕捉，这需要高精度和可重复性的测量。如图 1 所示，此测量所需的传感器必须根据手指本身的小尺寸进行尺寸调整。根据所需模型的分辨率，可以将微型传感器放置在每个单独的手指节段或单个节段上。标准尺寸的传感器或微型传感器也可以放置在手上作为运动链的基础。放置传感器后，可以数字化其他地标以满足手和手指运动模型的要求。
年度财务报告 - 机油
2022 年“应占联营公司利润”金额为 143,377 千欧元，涉及集团在以下公司合并财务业绩中的份额：ELLAKTOR S.A.、KORINTHOS POWER S.A.、TALLON COMMODITIES LIMITED、TALLON PTE LIMITED、SHELL & MOH AVIATION FUELS A.E.、RHODES - ALEXANDROUPOLIS PETROLEUM INSTALLATION S.A. 和 THERMOILEKTRIKI KOMOTINIS S.A.，这些公司按照净权益法合并。较大的金额涉及集团在 ELLAKTOR S.A.（6700 万欧元）、KORINTHOS POWER S.A.（3230 万欧元）和 SHELL & MOH AVIATION FUELS A.E.（740 万欧元）利润中的份额。此外，上述 143,377 千欧元金额还包括因出售 MEDIAMAX HOLDINGS LIMITED 在 ALPHA SATELLITE TELEVISISION S.A. 的 50% 股权而导致失去控制权的收益 35,409 千欧元（有关上述交易的更多信息，请参阅第 5 节“集团结构 - 子公司和附属公司”）。
目录 - 标准电机产品
利用技术进步为我们带来的机遇。如今，SMP 已准备好通过我们广泛的传统和面向未来的技术产品来满足对混合动力和电动汽车高质量替换零件日益增长的需求。我们已投资于一家电动和混合动力汽车 HVAC 和电池冷却用电驱动压缩机的原始设备制造商。此外，仅在 2022 年，我们就通过推出 1,400 多种用于动力传动系中性应用的新零件和另外 300 种用于混合动力和电动汽车的组件来扩大我们的产品范围。我们的工程师还成功开发了使用氢气、压缩天然气和液化天然气的发动机的燃油喷射器，以用清洁燃烧替代品代替柴油。此外，我们的再制造计划回收某些二手汽车零件，生产与新零件相同的零件，以促进可持续的制造方法并有助于实现更清洁的汽车保有量。我们也不断挑战自己，寻找并实施解决方案
基于小波的电机的混合学习框架...
2伊拉克摩苏尔大学工程学院，伊拉克摩苏尔大学工程学院3生物医学工程系，工程学院，艾尔·纳兰大学，10072，伊拉克巴格达，伊拉克通讯 *Ali al-al-Saegh计算机工程系在许多现实情况下的应用，研究人员仍在提供许多方法，以更好地分析运动成像（MI）脑电图（EEG）信号。 通常，由于其非平稳性和高维度，EEG信号很复杂。 因此，需要在特征提取和分类中进行高度考虑。 在本文中，建立了几种混合分类模型，并比较了它们的性能。 三个著名的小波母函数用于从原始信号中生成缩放图。 尺度图用于传输众所周知的VGG-16深网络。 然后，使用六个分类器之一来确定输入信号的类别。 在两个MI EEG数据集上比较母亲功能和分类器不同组合的性能。 几个评估指标表明，使用Amor Mother小波函数的神经网络分类器的VGG-16特征提取器模型的表现优于最新研究的结果。 关键字：大脑计算机界面，深度学习，运动图像，转移学习，小波转换。2伊拉克摩苏尔大学工程学院，伊拉克摩苏尔大学工程学院3生物医学工程系，工程学院，艾尔·纳兰大学，10072，伊拉克巴格达，伊拉克通讯 *Ali al-al-Saegh计算机工程系在许多现实情况下的应用，研究人员仍在提供许多方法，以更好地分析运动成像（MI）脑电图（EEG）信号。通常，由于其非平稳性和高维度，EEG信号很复杂。因此，需要在特征提取和分类中进行高度考虑。在本文中，建立了几种混合分类模型，并比较了它们的性能。三个著名的小波母函数用于从原始信号中生成缩放图。尺度图用于传输众所周知的VGG-16深网络。然后，使用六个分类器之一来确定输入信号的类别。在两个MI EEG数据集上比较母亲功能和分类器不同组合的性能。几个评估指标表明，使用Amor Mother小波函数的神经网络分类器的VGG-16特征提取器模型的表现优于最新研究的结果。关键字：大脑计算机界面，深度学习，运动图像，转移学习，小波转换。
