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中风后腕手康复机器人控制中自主运动努力的皮质肌肉整合表征
摘要 目的：患肢中枢至外周的自主运动努力 (VME) 是驱动中风后运动恢复功能性神经可塑性的主导力量。然而，目前的康复机器人在控制设计中将中枢和外周参与隔离开来，导致康复效果有限。本研究旨在设计一种皮质肌肉相干性 (CMC) 和肌电图 (EMG) 驱动的控制，以整合中风幸存者神经肌肉系统中的中枢和外周 VME。方法：在神经肌肉电刺激 (NMES)-机器人系统中开发了 CMC-EMG 驱动的控制，即 CMC-EMG 驱动的 NMES-机器人系统，以指导和协助中风后患者的腕手伸展和屈曲。使用开发的系统进行了 20 次训练课程的单组试验，以评估对慢性中风 (16 名受试者) 进行腕手练习的可行性。通过临床评估、CMC 和 EMG 激活水平评估康复效果。主要结果。训练期间腕手伸展的 CMC 触发成功率和侧化指数显著增加（p < 0.05）。训练后，通过临床评分和 EMG 激活水平观察到目标腕手关节显著改善，近端肩肘关节补偿受到抑制（p < 0.05）。CMC 值显示上肢 (UE) 肌肉的中央到外周 VME 分布也显著改善（p < 0.05）。意义。开发的系统实现了精确的腕手康复，抑制了对侧半球和近端 UE 的皮质和肌肉补偿，改善了 UE 肌肉上中央和外周 VME 的分布。ClinicalTrials.gov 注册号 NCT02117089
建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。
在现实世界、计算机屏幕和虚拟现实中解决视觉空间问题时的认知努力
1 德雷塞尔大学生物医学工程、科学与健康系统学院，宾夕法尼亚州费城 19104，美国；klr355@drexel.edu（KLR-C.）；at3469@dragons.drexel.edu（AT）；cd3272@drexel.edu（CB）2 巴西联邦大学数学计算与认知中心，圣贝尔纳多杜坎普 09606-405，巴西； joao.sato@ufabc.edu.br 3 德雷塞尔大学艺术与科学学院心理与脑科学系，美国宾夕法尼亚州费城 19104 4 德雷塞尔大学德雷塞尔解决方案研究所，美国宾夕法尼亚州费城 19104 5 德雷塞尔大学 AJ 德雷塞尔自闭症研究所，美国宾夕法尼亚州费城 19104 6 宾夕法尼亚大学家庭与社区健康系，美国宾夕法尼亚州费城 19104 7 费城儿童医院伤害研究与预防中心，美国宾夕法尼亚州费城 19104 * 通讯地址：rd835@drexel.edu (RdSSJ)；hasan.ayaz@drexel.edu (HA)
噪声识别中的音乐：人工耳蜗植入者和正常听力对照者的听力努力的脑电图研究
尽管有大量研究调查聆听努力程度以及有关人工耳蜗 (CI) 用户音乐感知的研究，但是从未有人研究过背景噪音对音乐处理的影响。鉴于聆听努力程度评估的典型噪声中语音识别任务，本研究的目的是调查在不同背景噪音水平的音乐作品上进行情绪分类任务时的聆听努力程度。除了参与者的评分和表现之外，还使用已知与这种现象有关的 EEG 特征来调查聆听努力程度，即顶叶区域和左侧下额叶 (IFG)（包括布罗卡区）的 alpha 活动。结果表明，CI 用户在识别刺激的情绪内容方面的表现差于听力正常 (NH) 对照组。此外，当考虑对应于听信噪比 (SNR) 5 和 SNR10 条件的 alpha 活动时，减去听安静条件下的活动（理想情况下，去除音乐的情感内容并隔离由于 SNR 而导致的难度级别），CI 用户报告的顶叶 alpha 和右半球左 IFG 同源体（F8 EEG 通道）的活动水平高于 NH。最后，提出了 F8 对与 SNR 相关的音乐聆听努力具有特殊敏感性的新建议。
FCC 迈出新的透明度努力的第一步，以披露政治广告中的人工智能生成内容
联邦选举委员会也在考虑制定有关人工智能的规则，并在今年宣布他们预计将在初夏采取行动。在最近致 FCC 的一封信中，联邦选举委员会副主席写道：“目前没有一个机构拥有管辖权或能力解决这个庞大而复杂问题的各个方面。” 虽然联邦选举委员会可以监管联邦候选人在线广告中人工智能的使用，但 FCC 可以专注于联邦选举委员会无法采取行动的领域。联邦选举委员会不监管电视台和广播电台。根据法律，联邦选举委员会对竞选活动的权力仅限于联邦政治候选人，并不扩展到独立议题竞选活动或州和地方选举。
社会和经济激励对基于实际努力的公共物品博弈中合作的不对称影响
许多从业者和研究人员都在探索在公共物品体系中促进环保行为。大量实验研究揭示了各种类型的激励措施，以增加公共物品方面的合作。有充分的证据表明，货币和非货币激励措施（例如捐赠）对公共物品博弈中的合作具有积极影响，这种影响超出了完全理性和最佳的经济决策。尽管这些研究已经积累，但在这些实验的典型设置中，参与者决定将资源分配给公共池，但他们从未付出实际努力。然而，在现实中，我们经常观察到，在这些公共物品博弈情况下，需要玩家付出真正的努力。因此，需要进行更多分析，以得出在与资源分配博弈类似但又不同的情形中更广泛的激励可能性的结论。在这里，我们在在线实验中构建了一个真实努力的公共物品博弈，并统计分析了不同类型的激励对合作的影响。在我们的实验中，我们研究了货币和社会激励的组合，其背景更贴近实际现实，例如财务成本和实际努力构成了在公共物品上合作决策的一部分。在我们的实际努力公共物品游戏中，参与者在图像评分任务上合作和背叛。我们发现，在我们的环境中，经济和社会激励产生了不对称的影响。有趣的是，经济激励降低了高度不合作参与者的比例，而社会激励则提高了高度合作参与者的比例。
新西兰Hauraki海湾流域的特警建模在大湖区的特警的使用和改进：从多机构努力
1。Kujawa等。 （2020）“水文模型作为未来气候中营养不确定性的来源”的总环境科学2。 Kujawa等。 （2022）“使用分水岭模型的多机构合奏来评估未来气候中的农业保护效率”美国水资源协会杂志Kujawa等。（2020）“水文模型作为未来气候中营养不确定性的来源”的总环境科学2。Kujawa等。 （2022）“使用分水岭模型的多机构合奏来评估未来气候中的农业保护效率”美国水资源协会杂志Kujawa等。（2022）“使用分水岭模型的多机构合奏来评估未来气候中的农业保护效率”美国水资源协会杂志
奥斯陆地区硬岩隧道引起的渗水、注浆和孔隙压力降低分析
由于地面条件恶劣，软质海洋粘土沉积物下为坚硬的基岩，斯堪的纳维亚半岛的许多地下项目都面临着隧道进水沉降风险的挑战。这些充满粘土的洼地中的孔隙压力降低会对附近的建筑物造成损坏，这是奥斯陆基础设施建设的主要风险之一。本文介绍了奥斯陆地区 44 条隧道的大量数据库，这些隧道建于 1975 年至 2020 年之间。数据包括开挖前注浆后测得的进水量、孔隙压力降低、开挖前注浆工作量和地质参数。对数据进行分析以确定关键参数之间的趋势和关系，例如给定进水率的预期孔隙压力降低和获得给定注浆区水力传导率所需的注浆工作量。分析表明，在未来的项目中，有必要将重点放在孔隙压力监测上，而不是进水，以降低不可接受的孔隙压力降低的风险。提出了如何优化开挖前灌浆的监测和跟踪以确保满足所需的防水性的建议。
BPA 编号任务订单承包商领域竞争努力标题/客户先前 TORFQ 编号
W31P4Q18A0014 19FC003 TORCH TECHNOLOGIES INC 541715 F&O 技术和工程支持 2018T-3 01/30/2024 2023T-01 W31P4Q18A0073 19FB003 来自 Avion 的 PPT 解决方案 DA 541330 CCDC 航空工程理事会 Apache 分部 2018T-7 03/05/2024 SSCM 与项目 Ofc 联系
III.O：其他规划工作——Breakneck Ridge 游客使用管理计划——Fjord Trail North
纽约州公园、娱乐和历史保护办公室 (OPRHP) 与纽约-新泽西步道会议 (NYNJTC) 合作，提供 Breakneck Ridge 步道管理员计划。步道管理员进行的统计显示，从 2015 年到 2020 年，游客人数稳步增加，从每年约 113,000 人增加到每年约 126,000 人。2021 年游客人数下降至约 87,700 人，2023 年略有增加至每年 92,000 人。部分下降可能归因于天气和其他因素，以及用户从 Breakneck Ridge 步道转移到 Washburn 步道。尽管如此，HHSPP 及其步道仍然非常受欢迎且使用率很高。有关该地区游客的更多详细信息，请参阅第 III.L 章“交通和交通 - 峡湾步道”的“游客预测研究”。