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帕金森氏病的基于技术的神经康复 - 叙事评论
摘要：这篇叙述性评论简要概述了有关帕金森氏病（PD）神经康复的基于技术的干预措施的当前文献。讨论了大脑 - 计算机界面的作用，基于exerfaming/基于虚拟现实的练习，机器人辅助疗法和可穿戴设备的作用。可以预期，基于技术的神经康复将在PD患者的管理中具有重要意义，尽管尚不清楚这种方法是否优于常规疗法。高强度的基于技术的神经康复可能会在PD中对神经保护性或神经训练作用有希望。总的来说，需要更多的研究才能获得有关PD患者基于技术的神经居住的可行性，效率和安全性的更多数据。
使用 OpenCV 检测停车位
摘要 — 寻找合适的停车位是一个具有挑战性的问题，尤其是在大城市。随着汽车保有量的增加，停车位变得越来越稀缺。对这些停车位的需求不断增长，再加上有限的停车位，导致了供需失衡。缺乏足够的停车管理系统导致许多街道上到处都是非法停放的汽车。需要一个可扩展、可靠、高效的停车管理系统来解决这个问题。基于深度学习的计算机视觉技术已经成为解决此类问题的有希望的解决方案。这些技术对图像识别和处理领域产生了巨大的影响。它们还为车辆跟踪领域的进一步应用提供了巨大的潜力。因此，它们可以用来检测停车位。
停车规定
● 预留（红色）停车场许可证：持有有效预留停车许可证的车辆在公务期间可在指定的预留停车场、任何普通停车场和其他预留停车场停车，但 R-02/03 停车场除外。（上课不视为公务）。持有 R-02/03 许可证或任何有效许可证以及公务通行证的车辆可在 R-02/03 停车场停车。 ● 个人预留许可证：持有个人预留许可证的车辆可在任何普通、预留或住房停车场停车。许可证持有者将在校园内拥有一个个人停车位，由专门为他们指定的标志指定。这种许可证仅（根据要求）提供给大学高级官员，即院长、主任、副校长和校长。 ● 普通（黄色）停车场许可证：持有有效普通许可证的车辆可停放在校园内所有指定的普通停车场。 ● 校园住房（绿色）许可证：持有有效校园住房许可证的车辆可以停放在波卡特洛校区和霍尔特体育馆的任何校园住房停车场。在梅里迪恩和爱达荷福尔斯校区，他们还可以停放在
人工智能在停车位优化中的作用
将人工智能融入停车管理具有巨大的潜力，可以优化停车位的分配，缓解交通拥堵，提高城市交通系统的整体效率。通过利用机器学习、计算机视觉和预测分析等人工智能技术，城市可以创建动态停车解决方案，以适应实时需求并为驾驶员提供个性化服务。这些人工智能驱动的方法不仅可以优化停车位，还可以通过最大限度地减少不必要的车辆移动和排放来减少城市交通对环境的影响。随着城市寻求应对出行挑战的可持续解决方案，人工智能在改变停车管理方面的作用变得越来越重要[3]。
由于阿尔茨海默氏病和帕金森氏病引起的轻度认知障碍中的脑振荡模式：一项探索性高密度EEG研究
Objective: We investigated brain cortical activity alterations, using a resting-state 256-channel high- density EEG (hd-EEG), in Alzheimer's (AD) and Parkinson's (PD) disease subjects with mild cognitive impairment (MCI) and correlations between quantitative spectral EEG parameters and the global cogni- tive status assessed by Montreal Cognitive Assessment (MoCA) 分数。方法：15个AD-MCI，11个PD-MCI和十个年龄匹配的健康控制（HC）进行了HD-EEG记录和神经心理学评估。脑脊液生物标志物分析以获得良好的特征组。EEG光谱特征，并研究了三组之间的差异以及与MOCA的相关性。结果：与对照组相比，AD-MCI和PD-MCI的α2/alpha1比的α2/alpha1比显着降低。在PD-MCI中观察到明显更高的theta和较低的β/theta比。MOCA评分与theta功率以及alpha2和beta功率以及alpha2/alpha1和alpha/theta比率直接相关。结论：这项研究强调了AD-MCI和PD-MCI患者的脑电图模式的显着差异，并指出了EEG参数在两种神经退行性疾病中可能的替代标志物的作用。明显的能力：除了完善的生物标志物外，我们的发现还可以支持神经退行性疾病中认知功能障碍的早期检测，并可以帮助监测疾病的进展和治疗反应。
深脑电气神经反馈允许帕金森患者控制病理振荡并加快运动
帕金森运动症状与基底神经节中病理上增加的β振荡有关。虽然药理学治疗和深脑刺激（DBS）降低了这些病理振荡，并随着运动性能的提高而降低了这些病理振荡，但我们着手探索神经反馈作为内源性调节方法。我们通过植入的DBS电极实施了病理性亚丘脑β振荡的实时处理，以提供深脑电气神经反馈。患者在训练后几分钟内通过视觉神经反馈进行了视觉控制的β振荡活动。在一次单小时的训练中，β振荡活动的减少逐渐变得更强大，我们观察到了运动性能的提高。最后，即使去除视觉神经反馈后，对深脑活动的内源性控制也是可能的，这表明在短期内保留了神经反馈获得的策略。此外，我们观察到2天后学习的心理策略在没有神经反馈的情况下进行了改善。进一步训练深脑神经反馈可能会通过使用神经反馈优化的策略来改善症状控制，从而为帕金森患者提供治疗益处。
多相机3D帕金森氏病的精度评估
帕金森氏病（PD）是一种毁灭性的运动，在全球流行率上加速了，但是缺乏精确的症状测量使得有效疗法的发展具有挑战性。统一的帕金森统一级评级量表（UPDRS）是评估运动症状严重程度的黄金标准，但其手动评分标准含糊不清，既模糊又主观，导致了粗糙和嘈杂的临床评估。机器学习方法有可能通过使PD症状评估现代化，以使其更具定量，客观和可扩展性。但是，缺乏用于PD运动考试的基准视频数据集阻碍了模型开发。在这里，我们介绍了郁金香数据集以弥合此差距。Tulip强调预先挑剔和全面性，包括25种UPDRS运动考试活动的多视频记录（6张摄像机），以及3位临床专家的评级，在帕金森氏症患者和健康对照组中。多视图记录实现了身体运动的3D重建，该重建更好地捕获疾病特征，而不是更多的调用2D方法。使用数据集，我们建立了一个基本线模型，用于预测3D姿势的UPDRS分数，以说明如何自动化现有诊断。展望未来，郁金香可以帮助开发超过UPDRS分数的新的精确诊断，从而深入了解PD及其潜在治疗方法。
使用RFID传感器（IOT）的智能停车系统-IJRPR
RFID发现的自动停车系统旨在为Arduino和RFID技术提供有效的停车场。就像在超现代世界中一样，一切都是自动的，它构建了一个系统，该系统会自动嗅探穿过大门的公共汽车的条目和输出，以及停车场中的公共汽车数量。检查和结帐迅速处理而不停止公共汽车，因此在这些过程中避免了业务果酱问题。这项开发的技术可用于自动停车位最常见的所有资产阶级地区。一些可以安装和使用此设计的重型公司是商店，医院，机场，电影院，公寓等。在大城市中，土地成本正在呈指数增长。因此，重要的是，停车位需要最低的位置并吸收最大车辆量子。通过此设计，我们开发了一种用于自动停车系统的停车系统，以时尚使用广场。
帕金森氏病患者患有呼吸机的临床结局
运动，动作的动作，运动迟缓，平衡差，依赖运动减少以及在说话，遗传和便秘期间的面部表情变化（9，10）。此外，PD中痴呆症的风险约为相同年龄和性别的对照组的6至8倍，长期患病率约为80％（11）。语音障碍也很普遍，包括音质肌音障碍，语音障碍，发音和速率以及响度降低，元音集中和不精确的辅音（10，12，13）。除了身体问题外，这些患者还会出现并发症，例如抑郁，焦虑，精神困扰症状和冷漠，每种都会影响患者的生活质量（14，15）。当前，PD没有简单易用的确定性治疗方法。因此，PD在家里或医院对看护人构成了许多挑战。如果护理人员是患者的配偶，他们经常被迫改变角色，必须长期扮演其配偶的角色（16，17）。在住院治疗的情况下，应旨在改善这些患者的健康状况并防止住院并发症（18-21）。改善住院患者健康的一种方法是在ICU中提供医疗和护理，这就是为什么与呼吸机相关的指标是必不可少的考虑因素的原因（22-25）。
帕金森氏病患者的饮食因素
摘要简介：帕金森氏病（PD）是一种神经退行性疾病，影响了全球数百万的人，其特征是运动和非运动症状。饮食已被证明是PD发育和进展的可修改风险因素。研究表明，某些饮食模式可能会影响病理生理。目的：分析饮食对PD的影响的最新科学证据，包括风险，进展，症状治疗和生活质量。方法论：关于饮食在PD各个方面影响的文献的综合综述。使用布尔操作员