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经过多日的练习，完成双手控制任务的从头运动学习
经过多天的练习，完成双手控制任务的从头运动学习 Adrian M. Haith 1 、Christopher Yang 2 、Jina Pakpoor 1 和 Kahori Kita 1 约翰霍普金斯大学 1 神经病学系、2 神经科学系，美国马里兰州巴尔的摩 摘要 尽管关于运动学习的许多研究都集中在我们如何调整动作以在面对强加的扰动时保持表现，但在许多情况下，我们必须从头学习新技能，或者从头学习。与适应相比，人们对从头学习知之甚少。部分原因在于学习一项新技能可能涉及许多挑战，包括学习识别新的感觉输入模式和产生新的运动输出模式。但是，即使有了熟悉的感觉线索和练习过的动作，根据当前状态快速选择适当的动作仍然是一个挑战。在这里，我们设计了一个双手手到光标映射来隔离这个控制问题。我们发现，尽管参与者对映射有明确的了解，但他们最初还是难以在这种双手映射下控制光标。然而，经过多天的练习，表现稳步提高。参与者在恢复到真实光标时没有表现出任何后遗症，这证实了参与者是从头开始学习新任务的，而不是通过适应。对目标中途运动扰动的纠正反应最初很弱，但随着练习，参与者逐渐能够对这些扰动做出快速而有力的反应。经过四天的练习，参与者在双手映射下的行为几乎与使用真实映射光标时的表现相匹配。然而，在表现水平上仍然存在微小但持续的差异。我们的研究结果说明了学习新控制器的动态和局限性，并引入了一个有前途的范例，用于研究运动技能学习的这一方面。 通讯作者：Adrian Haith 209 Carnegie 550 North Wolfe Street Baltimore, MD, 21287, USA adrian.haith@jhu.edu 简介
深度 EEG 和 fNIRS 实时解码双手力量
摘要 — 与侵入式脑机接口 (BCI) 相比，非侵入式皮质神经接口在肢体运动及其力量的皮质解码方面仅取得了中等水平的表现。虽然非侵入式方法更安全、更便宜、更容易获得，但信号在空间域 (EEG) 或时间域 (功能性近红外光谱 (fNIRS) 的 BOLD 信号) 中分辨率较差。之前从未实现过双手力产生和连续力信号的非侵入式 BCI 解码，因此我们引入了一个等距握力跟踪任务来评估解码。我们发现，使用深度神经网络结合 EEG 和 fNIRS 比线性模型更能解码左手和右手产生的连续握力调节。我们的多模态深度学习解码器在力重建中实现了 55.2 FVAF[%]，并且解码性能比每种单独的模态提高了至少 15%。我们的结果表明，使用非侵入性移动脑成像获得的皮质信号实现连续手力解码的方法对康复、恢复和消费者应用具有直接影响。
新的Bima Kiran –uin（512N207V01）
新的Bima Kiran –Uin（512N207V01）产品摘要这是一项高级后期保证计划，在整个计划期限内提供了对死亡的财务保护以及成熟时支付的保费返回。保费：保险费在整个保单期内应支付季度，半年或每年。忠诚度增加：这是一项有营利计划，并参与了公司人寿保险业务的利润。它以忠诚度增加的形式获得了一部分利润。忠诚度增加将与死亡福利或成熟度福利一起支付，前提是该政策有效，并取决于公司在死亡率，利息和未来费用以及政策期限和期限方面的未来经验。在前4年的政策年中，如果死亡死亡，则无需支付忠诚度。死亡益处：保证的总和增加忠诚度（如果有的话），则在保证的生命之死后一次性支付。延长任期封面：关于期限的生存，在以下规模上应提供10年的延长期限（无事故福利）：保单期限的延长期限10-14岁的延长期限为10-14岁的20％的保证人15 - 19年的总额为20-19岁，保证20 - 24年的总额为25 - 29年的付费25 - 29年的总额为25 - 29年的总额达到30％的总和的总和的总和，总和的总和是量的总和。保费但不包括其他附加功能）应在保证该期限的寿命上应付。投降价值：购买人寿保险合同是一项长期承诺。补充/额外的福利：该计划具有内置的事故福利，最多可掩盖500,000卢比的意外死亡以及由于事故而引起的全部残疾。但是，对于早期终止合同的计划，可以提供投降价值。保证投降价值：该政策已有3年或更长时间后可以投降。保证的投降价值是不包括第一年保费的基本保费的30％。公司的投降政策：实际上，公司将支付特殊的投降价值 - 通常高于保证的投降价值。应支付的福利反映了降低的索赔金额的折扣价值，该索赔金额应在死亡或到期时支付。此值将取决于支付保费的持续时间以及投降之日的政策持续时间。在某些情况下，在政策提早终止的情况下，应付的投降价值可能小于支付的总保费。