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神经反馈相关抑制皮质 b 爆发可加速健康运动控制中的运动启动：一项双盲假对照研究
皮层-基底神经节-丘脑回路中 b 爆发异常增多与帕金森病患者的僵硬和运动迟缓有关。在健康参与者中，运动皮层中检测到的 b 爆发增多也与反应时间 (RT) 延长有关。在此，我们进一步假设，通过神经反馈训练抑制 b 爆发可改善健康受试者的运动表现。我们对 20 名人类志愿者（10 名女性）进行了一项双盲假对照研究，使用顺序神经反馈行为任务，其中神经反馈反映感觉运动皮层上 b 爆发的发生情况并进行实时量化。结果表明，神经反馈训练可帮助健康参与者学会有意识地抑制感觉运动皮层中的 b 爆发，并且训练伴随后续提示运动的 RT 减少。这些变化仅在真实反馈组中显著，而在假组中并不显著，证实了神经反馈训练对简单运动意象的影响。此外，RT 与对侧运动皮层中 b 爆发的速率和累积持续时间相关，但与平均 b 功率无关。神经反馈训练引起的 RT 减少与所有测试半球的 b 爆发减少呈正相关。这些结果加强了在健康运动控制中，感觉运动皮层中出现 b 爆发与运动启动减慢之间的联系。结果还强调了神经反馈训练在促进自愿抑制 b 爆发以加快运动启动方面的潜在益处。
神经反馈抑制皮质β爆发可加速健康运动控制中的运动启动：一项双盲假对照研究
版权所有 © 2020 何等人。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 国际许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确署名原始作品。
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Figure 1: Control level ............................................................................................... 10 CPM ITERARY ................................................................................... 26 Figure 7: Evaluation of speeds ........................................................................... 27 Figure 8: Illustration of a robotic navigation environment. div>
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• Oscillating front axle • Two travel speeds • Two-wheel steering • Four-wheel drive • 360° rotation (continuous) • Special construction equipment-grade integral driveshaft • Modular design making pieces compatible throughout the range • Proportional controls • Thumb rocker steering • Flashing light • Non-marking tyres • Horn • Hour counter • Harsh environment kits • 12V DC Auxiliary power
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yolov11变体的性能基准测试 -
使用指标（例如平均平均精度（MAP，标准度量测量检测准确性）在整个交叉点（IOU）阈值从50％到95％（定义了预测和地面实现框之间的重叠），精度，召回和GPU和CPU的跨越速度。The results highlight trade-offs between model complexity and performance: smaller variants like YOLOv11-n achieved faster inference speeds (170.74 FPS on GPU and 5.86 ms on GPU), while larger models like YOLOv11-x excelled in detection accuracy and recall but at the cost of slower speeds (240.03 FPS on GPU and 4.17 ms on GPU).yolov11-s提供了最高FPS（1120.46 GPU FPS）的平衡，但准确性和回忆为中等。这些发现证明了Yolov11变体对应用程序要求的适应性，从高速实时系统到优先级检测准确性的场景。这项研究通过为yolov11变体提供详细的性能基准来推进对象检测。它提供了在不同领域中部署Yolov11的实用见解，包括物流，交付跟踪和其他需要有效且准确的对象检测的域。关键字：Yolo; Yolov11;对象检测模型；深度学习计算机视觉；神经网络；
RL-H5ARL-H5A
操作范围直径约2 to 800 m (When using LS-80X) Accuracy ±10” Self-leveling range: ±5° Manual slope settable range ±5° (When the instrument is installed on the 0° surface) Laser source: Laser diode (Visible, 635 nm) CDRH (FDA) Class IIIa, IEC Class 3R Rotational speeds 600 r.p.m Status alerts HI and low battery Dust and防水IP66（IEC60529：2001）工作温度-20至50°C（-4至122°F）尺寸104（w）x 127（d）x 37（h）mm
纽约市交通拥堵和紧急响应时间分析
如下图 1 所示，自 2011 年以来，财政年度 (FY) 的车速一直在下降（新冠疫情高峰年除外）。这些速度是通过分析出租车和其他租赁车辆的 GPS 数据收集的。24 财年中城车速降至 4.8 英里/小时，CBD 车速降至 6.9 英里/小时。2014 年，中城和 CBD 的车速分别高出近 20%，为 5.7 英里/小时和 8.2 英里/小时。2010 年之前，纽约市交通局派交通分析师带着秒表穿越曼哈顿中城的街道和大道，进行车速研究。1971 年至 2010 年中城的交通局车速记录均高于 2024 财年的速度。
PSAD-76-133 美国国家航空航天局对风洞的获取和利用
速度能力通常以音速（称为 math 1）为单位进行分类，在标准海平面条件下，音速约为每小时 760 英里。接近音速的空气速度被归类为跨音速。亚音速是低于音速的速度。超音速范围从音速到大约五倍音速（math S），高超音速则高于 math 5。按速度能力分类只是风洞的几个重要特征之一。根据流经测试部分的气流来源和速度，风洞也称为：
PSAD-76-133 美国国家航空航天局对风洞的获取和利用
速度能力通常以音速（称为数学 1）为单位进行分类，在标准海平面条件下，音速约为每小时 760 英里。接近音速的空气速度被归类为跨音速。亚音速是低于音速的速度。超音速范围从音速到大约五倍音速（数学 S），高超音速则高于数学 5。按速度能力分类只是风洞的几个重要特征之一。根据流经测试部分的气流来源和速度，风洞也称为：