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研讨会联合主席
Lin Chang 医学博士是加州大学洛杉矶分校 (UCLA) 大卫格芬医学院医学教授兼 Vatche 和 Tamar Manoukian 消化系统疾病科副主任。她担任 UCLA G. Oppenheimer 压力和恢复力神经生物学中心联席主任以及 Goodman-Luskin 微生物组中心临床研究和数据库核心主任。她还是 UCLA 胃肠病学奖学金项目的项目主任。Chang 博士是一名胃肠病学家和临床研究员，其研究重点是肠易激综合征 (IBS) 背后的脑肠相互作用（包括早期不良生活事件、压力、性别差异和肠道微生物组）以及 IBS 的治疗。她是罗马基金会董事会成员，曾任美国神经胃肠病学和运动学会会长。
残疾人手势控制轮椅
摘要——一种称为手势控制轮椅 (HGCW) 系统的新辅助技术旨在帮助行动不便的人提高独立性和机动性。该系统由一个可穿戴设备组成，该设备带有可检测手部运动的传感器，以及用于实时数据处理和轮椅控制的 Arduino 微控制器。HGCW 系统使用手势识别算法将手势转换为相应的轮椅运动，例如向前、向后、向左和向右转，并与轮椅的控制单元进行无线通信。该系统具有成本效益、可定制和直观的特点，可供广泛的用户使用。HGCW 系统有可能彻底改变残疾人士在环境中导航的方式，使他们能够过上更加独立和充实的生活。通过改变头部运动，数据被无线发送到基于微控制器的电机驱动电路，以五种不同的模式控制椅子的旋转：向前、向后、向右、向左和特殊站立锁定。所提出的系统是使用从当地市场采购的产品组装的，并在实验室中测试了其性能，测试结果包含在本文中。
纸上谈兵和后见之明
依据 2006 年《电力监管法》（2006 年第 4 号法案）第 11 条的规定，GreenCo Power Services (Pty) Limited（GreenCo）特此向西北省 Rustenburg 地方政府的所有居民开放电力交易许可申请。经 NERSA 批准，这些交易活动将通过 Eskom 在 Rustenburg 地方政府的输配电线路进行。GreenCo 将从位于南非西北省 JB Marks 地方政府 Farm Rooidraai No. 88 的 Rooidraai 太阳能发电厂购买电力。GreenCo 将向位于南非西北省 Rustenburg 0299 Old Mining Road Hex River Complex 的 Sibanye Rustenburg Pla num Mine 销售和供应电力。
基于物件互联网的健康监测系统的自主轮椅
由于脑瘫，认知障碍和疲劳而导致的复杂残疾和流动性障碍患者[8]。例如，帕金森氏病的患者通常缺乏因感知障碍而操纵EPW的认知和身体技能。对65位临床医生的一项研究报告说，由于感觉障碍，流动性受损或认知缺陷，其患者中有10％至40％无法配备EPW。这些障碍使得用当前的控制功能安全操作轮椅非常困难[9]。因此，那些不能独立和安全地操纵EPW的人必须坐在手动轮椅上，并由照料者推动。为了解决这些问题，学者改善了三个主要领域的EPW设计：辅助技术力学，物理接口和用户和轮椅之间的功率共享控制[10] [11]。
DNA损伤修复的AACR特别会议：从基础科学到与AACR辐射科学和
组织委员会主教：菲利普·D·格林伯格（Philip D.德克萨斯州休斯顿（AACR）1 TIM F. GRETEN，国家癌症研究所，贝塞斯达，马里兰州（NCI）1，例如Elisabeth de Vries，荷兰格罗宁根大学医学中心（EORTC）1科学委员会成员：Christina M. Annunziata，国家癌症研究所，贝塞斯达，MD 1 Rosemarie Aurigememma，National Cancer Institute，Bethesda，Bethesda，MD Udai Banerji Instrucmation，MD Udai Banerji Internding，统治1号。 Bristi Basu，英国癌症研究所，剑桥研究所，英格兰，约翰娜·本德尔，罗氏，巴塞尔，瑞士爱丽丝·陈，国家癌症研究所，贝塞斯达，医学博士Deborah E. Citrin，国家癌症研究所，贝塞斯达，贝塞斯达，米兰德·库塞普·库里格里亚诺，米兰伊尔兰尼，欧洲INTALY INSTORICE马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州综合医院癌症中心达戈戈·杰克（Dagogo-Jack） Mills，OHSU骑士癌症研究所，波特兰或Victor Moreno，开始马德里，马德里，西班牙，杰弗里·A·莫斯科，国家癌症研究所，贝塞斯达，医学博士Natalie Ngoi，国立大学癌症研究所，新加坡Ralph E. Parchments，Nci Frederick，Frederick，Frederick，frederick，frederick，frederick，frederick，frederick，frederick，frederick，frederick，frederick，Md <Elisabeth de Vries，荷兰格罗宁根大学医学中心（EORTC）1科学委员会成员：Christina M. Annunziata，国家癌症研究所，贝塞斯达，MD 1 Rosemarie Aurigememma，National Cancer Institute，Bethesda，Bethesda，MD Udai Banerji Instrucmation，MD Udai Banerji Internding，统治1号。 Bristi Basu，英国癌症研究所，剑桥研究所，英格兰，约翰娜·本德尔，罗氏，巴塞尔，瑞士爱丽丝·陈，国家癌症研究所，贝塞斯达，医学博士Deborah E. Citrin，国家癌症研究所，贝塞斯达，贝塞斯达，米兰德·库塞普·库里格里亚诺，米兰伊尔兰尼，欧洲INTALY INSTORICE马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州综合医院癌症中心达戈戈·杰克（Dagogo-Jack）Mills，OHSU骑士癌症研究所，波特兰或Victor Moreno，开始马德里，马德里，西班牙，杰弗里·A·莫斯科，国家癌症研究所，贝塞斯达，医学博士Natalie Ngoi，国立大学癌症研究所，新加坡Ralph E. Parchments，Nci Frederick，Frederick，Frederick，frederick，frederick，frederick，frederick，frederick，frederick，frederick，frederick，frederick，Md <Elisabeth de Vries，大学医学中心Groningen，荷兰，荷兰，詹姆斯·H·多罗索（James H.雷德伍德市，加利福尼亚州雷恩德斯N. Harris，国家癌症研究所，贝塞斯达，医学博士蒂莫西·赫弗南，德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心，德克萨斯州休斯敦，1托马斯·海达泰，卡罗林斯卡学院，卡罗尔斯卡研究院斯坦福，康涅狄格州塞克国立大学，韩国首尔大学，韩国S. Percy Ivy，国家癌症研究所，贝塞斯达，贝塞斯达，医学博士菲利普·贾库，蒙特罗莎·塞帕克斯，波士顿，波士顿，马特里亚·帕特里亚·洛鲁斯索，耶鲁·洛鲁斯，耶鲁癌症中心，纽黑文，纽黑文，纽约市，杰斯森·J·卢克·卢克·卢克·卢克·卢克·伯克·霍克·伯爵，梅尔·梅尔·梅尔·梅尔·德·梅尔·德斯特，pa。纳瓦拉（Navarra），潘普洛纳（Pamplona），西班牙Gordon B.
设计和实施高级传感器系统用于智能机器人轮椅：评论
智能机器人轮椅已成为有前途的辅助设备，可增强行动不便的人的流动性和独立性。高级传感器系统的成功集成在改善这些轮椅的功能和安全性方面起着至关重要的作用。本文对智能机器人轮椅的高级传感器系统的设计和实施进行了全面审查。通过广泛的文献综述，可以确定现有传感器技术的局限性，并探索了高级传感器的潜力。基于VI的传感器，范围和接近传感器，力和压力传感器，惯性传感器以及环境传感器。此外，本评论重点介绍了实施高级传感器系统涉及的设计构成，硬件组件，软件开发和校准程序。评估和绩效分析指标是讨论的，以评估传感器系统的有效性。研究结果表明，先进的SEN-SENS系统有可能显着增强智能机器人轮椅的功能和安全性。但是，必须解决诸如传感器集成，数据融合和用户反馈之类的挑战。本评论论文通过讨论高级传感器系统在改善轮椅功能和用户体验方面的含义，并提出了该领域研究的未来方向。
社区移动性和手动轮椅用户的参与评估：当前技术和挑战的审查
根据世界卫生组织的说法，数百个人每天都会开始使用轮椅，通常是由于脊髓损伤等受伤或通过中风等疾病。但是，手动轮椅使用者通常会减少个别社区的流动性和参与。在这篇综述中，对2017年至2023年的文章进行了审查，以确定衡量社区移动性和手动轮椅使用者参与的方法，可能影响这些方面的因素以及当前的康复技术以改善它们。选定的文章通过自我检查，临界评估以及通过GPS和加速度计数据进行远程跟踪的当前最佳实践，康复专家可以申请准确跟踪患者的社区活动能力和参与。此外，康复方法，例如轮椅培训计划，脑部计算机界面触发功能性电刺激疗法以及基于社区的康复计划，显示了提高社区移动性和手动轮椅使用者的参与的潜力。提出建议，以突出未来研究的潜在途径。
使用基于表面肌电信号的用户独立分类方法控制电动轮椅
摘要 轮椅因其舒适性和机动性而成为运动障碍人士中最受欢迎的辅助技术 (AT) 之一。手指有问题的人可能会发现使用传统的操纵杆控制方法操作轮椅很困难。因此，在本研究中，开发了一种基于手势的控制方法来操作电动轮椅 (EPW)。本研究选择了基于舒适度的手部位置来确定停止动作。还进行了额外的探索以研究四种手势识别方法：线性回归 (LR)、正则化线性回归 (RLR)、决策树 (DT) 和多类支持向量机 (MC-SVM)。前两种方法 LR 和 RLR 的准确率分别为 94.85% 和 95.88%，但每个新用户都必须接受培训。为了克服这个限制，本研究探索了两种独立于用户的分类方法：MC-SVM 和 DT。这些方法有效地解决了手指依赖性问题，并在识别不同用户的手势方面取得了显著的成功。MC-SVM 的准确率和准确度约为 99.05%，DT 的准确率和准确度约为 97.77%。所有六名参与者都成功控制了 EPW，没有发生任何碰撞。根据实验结果，所提出的方法具有很高的准确性，并且可以解决手指依赖性问题。
对智能机器人轮椅的审查...
本研究论文对智能机器人轮椅进行了全面综述，及其对增强残疾人的行动能力和独立性的影响。传统轮椅通常对用户施加限制，从而减少了运动自由和有限的可访问性。智能机器人轮椅的出现提供了一种有希望的解决方案来应对这些挑战。本文提供了轮椅技术的概述，确定了残障人士面临的具体挑战，并通过审查先前的研究来探讨智能机器人轮椅的优势和局限性。讨论了智能机器人轮椅的功能和功能，包括导航和避免障碍物功能，自主和半自主模式以及可自定义的控制选项。用户经验和绩效评估以及对移动性和独立性的影响。本文以未来的方向和建议结束，以指导这个重要领域的进一步研究和发展，旨在增强残疾人的能力并改善其生活质量。
准金属双层石墨烯的尖端生长与扶手椅手性
Shuo Lou 1,2† , Bosai Lyu 1,2† , Jiajun Chen 1,2† , Xianliang Zhou 1,2† , Wenwu Jiang 3,4 , Lu Qiu 5,6 , Peiyue