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公共道路操作的自动驾驶汽车审判申请
a）表格AV01：授权申请自动车辆技术或自动驾驶汽车的审判； b）AV02表格：每辆车的详细信息（每辆车要提交一张表格）；和c）AV03表格：每种车辆型号的详细信息（每种车辆型号要提交一种表格）。2。旨在在试用中使用的每个AV都必须具有板载AV操作员，才能进步为AV的无人驾驶部署，请填写并提交表格AV04：无人驾驶部署申请。3。所有提交的文件都必须使用英语。对于未用英语提供的文档，公证翻译1是可以接受的。4。LTA将以书面形式通知成功的申请人，并可能要求AVS和自动化技术在被授权审判之前接受安全评估和检查。（b）安全评估和检查5。旨在在试验中使用的每个AV必须首先在Cetran AV测试中心清除车辆安全评估，并在LTA确定的任何位置进行检查，然后才开始试验。6。在任何公共道路上以自主模式进行试用之前，请确保：
引用1。该命令可能被引用为消费税（管理和关税）（缓解）（两辆机动车）（建立森林生物生物的弹性
缓解2。在第3款规定的条件下以及坦桑尼亚税务局局长可能规定的任何其他条件约束，这是在本地进口或在本地进口或购买的订单中指定的两辆机动车上应支付的全部消费税特此汇款。条件3。根据本命令授予的赔偿应停止生效，而消费税应应付并应付，就好像如果将上述汽车用于其他目的或以任何目的使用或在任何
AM Dickie Tarbert 44 英尺百慕大双桅帆船 1936 年
顶部是驾驶室，业余游艇爱好者可以在驾驶室里度过周末，感觉自己像个老水手，指挥着停泊地里最漂亮的小船，或者在普尔曼式车厢里休息，里面的木工质量很少有船厂能与之媲美。别忘了一对桅杆，刚好倾斜
哈里亚纳邦档案部政府...
草案拉达克机动车取消政策 - 2025 1。简介。- 公路运输和高速公路部已引入了自愿车辆现代化计划（V-VMP），也称为“车辆取消政策”。这项倡议旨在建立一个全面的生态系统，以逐步退休不适合和污染的车辆，从而优先考虑环境可持续性和环保实践。预计车辆取消政策的实施将对汽车行业产生积极影响，从而导致车辆销售，创造就业机会，降低进口成本以及通过商品和服务税（GST）产生额外的收入。此外，这项政策在促进循环经济，有效地转化为财富并为国家的可持续发展目标做出贡献方面起着至关重要的作用。
基线上肢运动障碍水平与运动型慢性中风患者的运动障碍之间的关系
ABS道目标：研究基线上肢运动障碍水平与运动中风障碍水平的关系与低频重复经颅磁刺激（LF-RTMS）和常规康复治疗的慢性中风患者之间的关系。材料和方法：在这项回顾性研究中，根据基线FUGL-MEYER上肢运动障碍量表（FM-ul）分数，将48名慢性中风患者分为3个亚组：SE- VERE（n = 16），严重至中度（n = 15），以及中度到中间（n = 17）。比较组的运动增益（FM-ul的变化）。结果：在常规康复中，在所有统计学意义的运动中，在所有统计上显着的运动增长中，在上肢运动的所有级别上，从严重到中度到中型的统计级别[0.00（0.0）（0.0）（0.0），在常规康复中的静止恢复之前，立即进行了10次LF-RTMS治疗（总计12,000个脉冲，占休息运动阈值的90％）。 2.0（1.0至3.75），p = 0.002;和2.0（0.0至4.50），p = 0.006]。两组之间的运动增益在统计学上也有显着差异（p = 0.027）。严重的 - 中度和中度至中间组中的中值运动率显着大于严重组中的运动型（调整后的P值<0.05）。结论：这项研究的结果表明，不管上肢运动障碍的水平如何，LF-RTMS之后进行常规康复的LF-RTM可能会为慢性中风患者的上肢运动恢复。关键字：慢性中风；上肢运动障碍水平；低频重复经颅磁刺激；运动增益然而，应根据在上肢运动障碍的基线水平根据其基线水平对受试者分层的强大的对照试验中，应研究LF-RTMS在隔离中具有临床意义的效果。
固定引起的活动减少后的运动意象和动作观察：叙述性综述
在运动中，无论是专业运动还是业余运动，发生意外导致受伤或肌肉骨骼病变的风险都很高（例如肌肉撕裂、骨折、扭伤）。这些事件可能会导致训练停止，或者在某些情况下导致长时间的身体不活动（例如卧床休息和/或固定不动）。即使有必要，这种身体活动的减少或活动减少在考虑运动练习和康复时也会成问题。事实上，除了对身体（例如易疲劳）和心理健康（例如抑郁）的有害影响外，活动减少还会对运动功能产生不利影响，降低运动表现[1]。因此，康复方案必须
运动想象和自我对话对高水平网球运动员发球表现的有益影响
本研究旨在调查运动想象 (MI)，专注于球的轨迹和目标区域，以及实际击球前的自言自语 (动机功能) 对熟练网球运动员发球表现的影响。33 名参加地区至国家比赛的参与者 (6 名女性和 27 名男性，平均年龄 = 15.9 岁) 被随机分成三组：对照组、MI 组和 MI + 自言自语组。他们在比赛情境中进行了前测 (25 次一发球)、20 次习得课程 (体能试验、体能试验 + MI 和体能试验 + MI + 自言自语) 以及类似于前测的后测。一发球的百分比、速度和效率分数 (由专家评估) 被用作因变量和表现指标。虽然发球速度没有差异 (p > 0.05)，但本研究表明 MI 组和 MI + 自言自语组参与者的一发球百分比和效率 (所有 p < 0.01) 有所提高。此外，分析显示，与其他条件相比，当 MI 与自我对话相结合时，效率更高。因此，对于熟练的网球运动员来说，在发第一个球之前使用 MI 和激励性自我对话似乎是有利的。
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36W vs 65W适配器1。如果可以根据尺寸限制规格使用36W进行整个订单，则将为订单上的所有阴影提供36W。2。如果订单要求某些阴影使用65W，则将与较大的65W电动机一起提供整个订单。3。如果订单尺寸要求在订单内的某些阴影上使用36W（由于最小尺寸的限制），而65W需要在订单内的其他阴影上使用（由于较大的阴影尺寸），则该订单可能需要在同一顺序内混合36W和65W。
MECASA：使用加性自注意力对混合 EEG-fNIRS 数据进行运动执行分类
运动执行是人类行为的一个基本方面，已利用 BCI 技术进行了广泛的研究。EEG 和 fNIRS 已被用于提供有价值的见解，但它们各自的局限性阻碍了性能。这项研究调查了融合脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 数据在运动执行范式中对静息状态与任务状态进行分类的有效性。使用 SMR 混合 BCI 数据集，这项研究将单峰 (EEG 和 fNIRS) 分类器与多峰融合方法进行了比较。它提出了使用卷积加性自注意机制 (MECASA) 的运动执行，这是一种利用卷积运算和自注意来捕获多峰数据中复杂模式的新颖架构。 MECASA 建立在 CAS-ViT 架构之上，采用计算效率高、基于卷积的自注意模块 (CASA)、混合块设计和专用融合网络，将来自独立 EEG 和 fNIRS 处理流的特征组合在一起。实验结果表明，MECASA 在所有模态 (EEG、fNIRS 和融合) 中的表现始终优于成熟方法，与单模态方法相比，融合方法始终能提高准确性。fNIRS 通常比单独的 EEG 实现更高的准确性。消融研究揭示了 MECASA 的最佳配置，其中嵌入维度为 64-128 为 EEG 数据提供最佳性能，OD128（上采样光密度）为 fNIRS 数据产生优异结果。这项工作凸显了深度学习，特别是 MECASA，在增强 EEG-fNIRS 融合用于 BCI 应用的潜力。