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细菌鞭毛电动机中的定子旋转相互作用
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2021年1月8日。 https://doi.org/10.1101/2021.01.01.07.425829 doi：Biorxiv Preprint
组织捐赠 - 信息表I
进一步的挑战是，提高改善资金的精确财务案例是复杂的。很明显，MND对健康和社会护理服务，提供福利和患者家庭施加了巨大的财务负担，但考虑到数字在任何时候都活着，与其他条件相比，总负担似乎很小。研究表明，通过疗法的发展和更早的诊断在疾病中保持稳定的稳定在经济上非常有吸引力[4]，因为晚期MND的成本可能是早期阶段的9倍以上。
感觉和运动责任纠缠的影响
四肢瘫痪患者表示，恢复手臂和手部功能是恢复独立性最重要的因素之一。我们研究的总体目标是开发辅助技术，使四肢瘫痪患者能够控制功能性伸手动作。这项研究是朝着我们的总体目标迈出的第一步，它评估了在实验环境中使用眼球运动来控制效应器运动的可行性。我们旨在了解对眼睛施加的额外运动要求如何影响功能性伸手过程中的眼手协调。我们特别感兴趣的是，当眼睛的感觉和运动功能因额外的运动责任而纠缠在一起时，眼球注视误差会受到怎样的影响。我们记录了参与者在伸手去拿显示器上的目标时的眼球和手部运动。我们在参与者的注视点位置处显示一个光标，这可以被认为类似于对辅助机器人手臂的控制。为了测量眼球注视误差，我们使用离线过滤器从原始眼球运动数据中提取眼球注视。我们将注视点与显示器上显示的目标位置进行了比较。结果表明，人类不仅能够利用眼球运动将光标引导至所需位置（1.04 ± 0.15 厘米），而且误差与手的误差相似（0.84 ± 0.05 厘米）。换句话说，尽管在直接控制效应器的眼球运动时，眼睛承担了额外的运动责任，但协调功能性伸展运动的能力并未受到影响。这项研究的结果支持使用眼睛作为控制运动的直接命令输入的有效性。
第10章上肢电动机...
关键点Bobath概念方法和电动机重新学习计划可能对中肢康复后的上肢康复不利。Brunnstrom运动疗法可能比上肢功能的运动恢复计划更有益。中风后的双边手臂训练的文献混合在一起。双边臂训练可能无益。双边手臂训练与其他疗法方法结合使用可能对上肢康复不利。中风后的上肢康复方面的力量训练和功能强度训练混合在一起。单独或与其他治疗方法结合使用的特定于任务的训练可能对中肢功能后的某些方面有益。较高和低强度的特定任务训练可能对上肢功能具有相似的影响。约束诱导的运动疗法可能有益于慢性阶段的上肢康复。在中风后亚急性/急性期，在约束诱导的运动疗法上，文献混合在一起。修改的约束诱导的运动疗法可能对慢性阶段的上肢康复有益。修改的约束诱导的运动疗法可能对中尖/急性期在中途恢复后的上肢康复可能没有好处。伸展程序可能会改善中风后上肢功能的某些方面。强度约束诱导的运动疗法在中风后的慢性阶段可能对上肢功能具有相似的影响。文献混合了约束诱导的运动疗法以及Stoke后上肢康复的其他疗法的结合。躯干约束进行训练或分布式约束诱导的治疗可能会改善中风后上肢功能的某些方面，但是将躯干约束与约束诱导的运动治疗相结合的效果尚不清楚。矫形器可能对中肢康复后的上肢康复不利。
优化...
开发委员会和用于测试运动图像命令的六型机器人机器人。测试系统以检测闭合和打开左右手的想象运动以控制机器人的运动。与运动任务相关的脑电图（EEG）信号在人体感觉运动皮层上感测。接下来，Sockit处理数据以识别允许受控机器人运动的命令。使用F3，F4，FC5和FC6传感器的MI-EEG信号的分类是使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络的混合体系结构进行的。此方法利用深度学习识别模型来开发实时嵌入的BCI系统，其中信号处理必须是无缝且精确的。在创建和公共科学数据集中使用K折的交叉验证评估所提出的方法。我们的数据集由从四个测试受试者获得的2400次试验组成，持续了三秒钟的关闭和开放式运动的想象。使用我们的数据和最先进的数据集，识别任务分别达到84.69％和79.2％的精度。数值结果支持Motor图像可以成功地应用于BCI系统中，以控制移动机器人和相关应用，例如智能车辆。
运动控制：康复的概念框架
由于“运动控制”这一术语的使用，临床医生和研究人员对于运动动作控制的概念和理论缺乏清晰的认识。将控制过程与对运动输出的观察区分开来，对于改善沟通和在理解运动障碍及其治疗方面取得进展非常重要。本文澄清了与运动动作控制理论概念相关的术语，强调了“运动控制”这一术语在神经康复中的应用。本文描述了两种主要的对立理论框架（即直接和间接），并讨论了它们的优点和缺点。然后，基于感觉运动康复应该以一个综合理论而不是各种理论和模型的混合为基础的主张，本文提出了几种关于如何解决运动学习、运动的优化和适应性争议的解决方案。
遗传额颞痴呆中的运动症状
KIran Samra 1 · Amy M. MacDougall 2 · Georgia Peakman 1 · Arabella Bouzigues 1 · Martina Bocchetta 1 · David M. Cash 1 · Caroline V. Greaves 1 · Rhian S. Convery 1 · John C. Van Swieten 3 · Lize Jiskoot 3 · Harro Seelaar 3 · Fermin Moreno 4.5 · Raquel Sanchez -valle 6·罗伯特·拉夫特（Robert Lafter）7·卡罗琳·格拉夫（Caroline Graff）8.9·马里奥·马塞尔斯（Mario Masellis）10·卡梅拉·塔塔格利亚（Carmela Tartaglia）11·詹姆斯·B·罗（James B. Mentonça22·Chris R. Butler 23.24·亚历山大·格哈德（Alexander Gerhard）25.26·西蒙·杜卡姆斯（Simon Ducharmers）27.28·isabelle le ber 29.30,31.32·Pietro Tiraboschi 333 Markus Otto 42·Sandro Sorbi 43.44·Jonathan D. Rohrer 1·Lucy L. Russell 1代表遗传FTD倡议（Genfi）KIran Samra 1 · Amy M. MacDougall 2 · Georgia Peakman 1 · Arabella Bouzigues 1 · Martina Bocchetta 1 · David M. Cash 1 · Caroline V. Greaves 1 · Rhian S. Convery 1 · John C. Van Swieten 3 · Lize Jiskoot 3 · Harro Seelaar 3 · Fermin Moreno 4.5 · Raquel Sanchez -valle 6·罗伯特·拉夫特（Robert Lafter）7·卡罗琳·格拉夫（Caroline Graff）8.9·马里奥·马塞尔斯（Mario Masellis）10·卡梅拉·塔塔格利亚（Carmela Tartaglia）11·詹姆斯·B·罗（James B. Mentonça22·Chris R. Butler 23.24·亚历山大·格哈德（Alexander Gerhard）25.26·西蒙·杜卡姆斯（Simon Ducharmers）27.28·isabelle le ber 29.30,31.32·Pietro Tiraboschi 333 Markus Otto 42·Sandro Sorbi 43.44·Jonathan D. Rohrer 1·Lucy L. Russell 1代表遗传FTD倡议（Genfi）
一种新型运动图像分类的模型
摘要：运动图像分类对具有移动性障碍的人具有很大的意义，以及如何提取和利用运动图像脑图像（EEG）渠道的有效特征一直是注意力的焦点。有许多不同的方法用于运动临时分类，但是对人脑的有限理解需要更多有效的方法来提取脑电图数据的特征。图形神经网络（GNN）已证明其在分类图结构中的效果。 GNN的使用为大脑结构连接特征提取提供了新的可能性。在本文中，我们提出了一个新的图形神经网络，基于称为MutualGraphnet的原始EEG通道的相互信息。我们使用相互信息作为与空间时间图卷积网络（ST-GCN）相结合的ADJACENCY矩阵可以提取运动成像电脑图（EEG）的过渡规则，更有效地通道数据。实验是在运动图像脑电图数据集上进行的，我们将模型与当前的最新方法进行了比较，结果表明，互助网络足够强大，足以学习可解释的特征并优于当前最新方法。关键字：图形卷积，深度学习，脑电图（EEG），脑部计算机间（BCI）
Innothon 2.0
课程运输电气化的概述，其中包括汽车和航空航天需要高效率并更好地控制的电动驱动器。 永久磁铁同步电动机（PMSM）具有高功率密度，结构简单，高功率因数和小尺寸，使其非常适合电动汽车的牵引力。 汽车和航空航天中新兴应用的急剧要求要求进一步优化PMSM的电磁设计。 有限元分析（FEA）是一种工具，有助于设计优化高性能的电机（例如PMSMS）。 它也可以用来预测和了解永久磁铁同步电动机（PMSM）在各种物理条件下的行为。 在最近的过去，为控制PMSM的控制而开发了许多方法。 面向场的控制（FOC）和直接扭矩控制（DTC）是用于PMSM的两种主要控制方法。 由于数字信号处理领域的进步，已经有可能实现非线性控制方案（例如模型预测性控制（MPC））。 尽管具有预先控制的PMSM驱动器具有巨大的运输电气化潜力，但仍需要进一步的研究和知识库创建，以将现有的应用程序思想发展为可靠，具有成本效益的功能性产品。 对电气工程专业学生的PMSM设计和控制方法的强大基本知识对于提高运输电气化至关重要。 课程的主要目标如下：课程运输电气化的概述，其中包括汽车和航空航天需要高效率并更好地控制的电动驱动器。永久磁铁同步电动机（PMSM）具有高功率密度，结构简单，高功率因数和小尺寸，使其非常适合电动汽车的牵引力。汽车和航空航天中新兴应用的急剧要求要求进一步优化PMSM的电磁设计。有限元分析（FEA）是一种工具，有助于设计优化高性能的电机（例如PMSMS）。它也可以用来预测和了解永久磁铁同步电动机（PMSM）在各种物理条件下的行为。在最近的过去，为控制PMSM的控制而开发了许多方法。面向场的控制（FOC）和直接扭矩控制（DTC）是用于PMSM的两种主要控制方法。由于数字信号处理领域的进步，已经有可能实现非线性控制方案（例如模型预测性控制（MPC））。尽管具有预先控制的PMSM驱动器具有巨大的运输电气化潜力，但仍需要进一步的研究和知识库创建，以将现有的应用程序思想发展为可靠，具有成本效益的功能性产品。对电气工程专业学生的PMSM设计和控制方法的强大基本知识对于提高运输电气化至关重要。课程的主要目标如下：本Gian课程的目的是在工程师和研究学者中创建如此知识基础和意识。
fnirs-eeg bcis用于运动康复：评论
1智能神经工程枢纽（Hubin），Aspire Create，IOMS，伦敦大学学院（UCL），伦敦Stanmore，伦敦HA7 HA7 4LP，英国伦敦大学学院（UCL）； jianan.chen.22@ucl.ac.uk（J.C。）; yunjia.xia.18@ucl.ac.uk（y.x。）; xinkai.zhou.21@ucl.ac.uk（X.Z。）; Alex.thomas@ucl.ac.uk（A.T。）2 DOT-HUB，伦敦大学学院（UCL）医学物理与生物医学工程系，英国伦敦WC1E 6BT； ernesto.vidal@ucl.ac.uk（e.v.r。）; robert.cooper@ucl.ac.uk（R.J.C.）3数字健康和生物医学工程，电子和计算机科学学院，南安普敦大学，南安普敦大学SO17 1BJ，英国4 Aspire Create，骨科与肌肉骨骼科学系，伦敦大学学院（UCL），斯坦莫尔大学，伦敦伦敦HA7 4LP，英国伦敦HA7 4LP； r.loureiro@ucl.ac.uk（R.L.）; t.carlson@ucl.ac.uk（T.C。）*通信：Hubin.zhao@ucl.ac.uk†这些作者对这项工作也同样贡献。