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- 运动神经元疾病的口腔吸力 组织捐赠 - 信息表I 加速运动神经元治疗的研究... 英国MND研究所 倒计时 MND协会关于使用干细胞的政策声明，如果我们要停止运动神经元疾病
在人无法同意但不执行程序会损害其健康状况的情况下，该人的专家团队将建议吸力是否合适。如果该人没有能力做出决定，则需要根据《心理能力法》的最大利益决定，除非是紧急情况。必须检查一个人是否记录了拒绝治疗（ADRT）或紧急医疗计划的预先决定，以及已包括了哪些治疗或干预措施。
sincephetelo 机动车事故基金
(a) 对于技术提案，必须以经认证的财务报表和银行详细信息副本的形式提供顾问的财务状况证明，如 TECH-2 表格 A 部分所述，随后提供顾问组织的简要说明和顾问近期类似经验的概述，如 TECH-2 表格 B 和 C 部分所述。对于每项任务，概述应注明参与的分包顾问/专业人员的姓名、任务期限、合同金额和顾问的参与情况。应仅提供顾问作为公司或合资企业中的主要公司之一与客户合法签约的任务的信息。由私人或通过其他咨询公司工作的专业人员个人完成的任务不能声称是顾问的经验或顾问同事的经验，但专业人员本人可以在简历中声称。如果客户要求，顾问应准备好证实所声称的经验。
儿童运动康复的数字化技术
摘要 简介 数字技术可用作儿科运动康复的一部分，以修复损伤、促进恢复和改善功能。然而，数字技术在该临床领域的应用可能有限。本研究的目的是描述和解释数字技术在儿科运动康复中的应用。具体目标是：（1）描述数字技术的获取、接受和使用情况，作为与儿童运动康复专业人员相关的个人因素和与儿科康复实践相关的环境因素的函数；（2）用基于“技术接受和使用统一理论”的因果模型解释数字技术的使用。 方法与分析 RehaTech4child（儿童康复技术）是一项横断面研究，涉及在线调查，由欧洲儿童残疾学院 (EACD) 赞助。调查方案遵循加强流行病学观察性研究报告和 CHERRIES（互联网电子调查结果报告清单）指南。调查包括 43 个问题，涉及 (1) 受访者的个人和环境特征；(2) 获取数字技术的难易程度以及使用这些技术的频率、类型和目的；(3) 对技术的接受度及其使用障碍。该调查面向从事儿科运动康复的专业人士。它通过 EACD 网络以 20 种语言在欧洲各地传播。参与是匿名和自愿的。我们旨在纳入 500 名受访者，以确保足够精确地描述研究结果并根据主要决定因素进行分层分析。伦理与传播 布雷斯特 CHRU 机构审查委员会免除了伦理批准。该研究根据法国现行立法（loi Jardé (n°2012-300)）进行，调查符合 GDPR 要求。研究结果将在国家和国际会议上发表，并提交给同行评审期刊发表。试验注册号 NCT05176522。
运动学习机制不会因反馈而改变
基于错误和基于奖励的运动学习机制在现实场景中同时发生，但传统上在实验室任务中通过反馈操作将它们区分开来。本研究通过将基于实验室的反馈操作应用于现实任务来检查这些机制的独特性。使用台球的具身虚拟现实 (EVR)——通过与实体台球桌、球杆和球的互动实现完整的本体感受——我们向现实任务中引入了视觉扰动。32 名参与者（12 名女性）进行了两次视觉运动旋转学习，一次带有错误反馈，一次带有奖励反馈。虽然未经训练的参与者通过错误反馈纠正了整个旋转，但通过奖励反馈只观察到部分纠正，突出了反馈机制对学习的影响。然而，奖励依赖性运动变异性、滞后 1 自相关衰减和试验间变异性衰减（所有基于奖励和技能学习的指标）在错误反馈会话中更高，这表明所提供的视觉反馈并没有专门参与特定的学习机制。运动后 beta 反弹 (PMBR) 是一种学习机制的大脑活动标记，对运动后 beta 反弹 (PMBR) 的分析表明，在奖励反馈期间 PMBR 会下降，但在错误反馈会话期间没有一致的趋势。这些发现支持了行为结果，表明虽然在错误条件下没有奖励反馈，但参与者仍然参与了基于奖励的学习。这项研究强调了运动学习过程的复杂性，并强调视觉反馈本身无法阐明现实世界中基于错误和基于奖励的机制之间的相互作用。
估计增强学习中的运动勘探
r einformention学习（RL）是一种计算理论，讲述了确定最大化收集奖励的最佳行为（Bhui等，2021； Sutton＆Barto，2018； Williams，1992）。rl是游戏中的成功策略（Silver等，2018; Tesauro，Gerald，1994），并有望成为理解神经加工的理论框架，尤其是在多巴胺神经元中（Hollerman＆Schultz，1998; Kim等，2020），但请参见（Jeong et al。，2022年）。尽管RL的早期概念受到动物行为的启发（Sutton＆Barto，1981），但将RL应用于自然行为仍然具有挑战性。主要是，行为往往是最佳的，违反了最佳行动政策（Akaishi等，2014，p。201; Akrami等，2018; Samuelson，William＆Zeckhauser，Richard，Richard，Richard，Richard，1988）。行为次优的行为本身不会伪造RL理论；这是高估的探索量仍然令人困惑。
Flexline 3500电动机控制中心
模块化弹性3500电动机控制中心的设计可能性是无与伦比的。您可以将越来越复杂的电气系统变成提供简单解决方案的模块化外壳。该结构可以设计成适合现有的地板空间，以满足您当前的制造，电动机控制和电气分配需求，并且可以迅速扩展或透视以满足您未来的生产需求。
AN4423：空间应用的电机控制
正交编码器有两条或三条输出线：双输出编码器可以提供有关电机相对位置的信息。这两个输出有四个（四）状态 - 这也是它的名字的由来。除非知道初始旋转位移，否则双输出编码器只能用于计算相对运动、速度和位置。绝对旋转位移无法测量。但是，使用第三个参考信号作为索引信号来为每次旋转生成一个脉冲可以解决这个问题。
提高运动想象 BCI 的性能-...
目标：基于运动想象 (MI) 的脑机接口 (BCI) 通常用于控制应用。然而，这些应用需要强大而有判别力的神经模式，因此可能需要丰富的 MI 经验。受康复领域的启发，在康复领域，具体化是改善皮质活动的关键要素，我们的研究提出了一种新颖的控制方案，在控制过程中提供虚拟具体化的反馈以提高性能。方法：受试者经历了两个沉浸式虚拟现实控制场景，他们使用脑电图 (EEG) 控制设备的二维运动。这两个场景仅在是否提供具体化反馈（反映分类意图的运动）方面有所不同。在经历每个场景后，受试者还回答了一份问卷，在问卷中他们对场景的沉浸感和反馈的具体化程度进行评分。结果：与没有具体化反馈的标准控制方案相比，受试者在使用我们的控制方案时表现出更高的控制性能、更大的大脑活动模式可辨别性和增强的皮质激活。此外，自我评价的体现和临场感得分与表现呈现出显著的正线性关系。意义：我们研究的结果提供了证据，表明提供体现反馈作为意图分类指导可能对控制应用有效，因为它可以诱导增强的神经活动和具有更大辨别能力的模式。通过将体现反馈应用于沉浸式虚拟现实，我们的研究也是另一个例子，表明虚拟现实是改善 MI 的有前途的工具。
瘫痪后保留的运动表示
（a）主手指屈曲任务。当红十字会提示一封信时，参与者看着提示，并立即试图弯曲右手（对侧）手的相应数字。我们包括了一个无效的“ X”，在此期间，参与者看着目标，但没有移动她的手指。视觉反馈指示提示后1.5秒的解码指示。要随机化扫视位置，提示位于伪随机顺序的网格（3行，4列）上。红色十字毛被抖动，以最大程度地减少视觉阻塞。（b）混淆矩阵表现出强大的课内BCI手指控制（总体准确性86％，4016个试验在10个会话中汇总）。矩阵中的每个条目（i，j）对应于被归类为运动j的运动I试验的比率。（C-F）4个示例神经元的平均发射速率，通过尝试的手指运动对颜色编码。阴影区域表示95％的置信区间（在一个会话的试验中）。高斯平滑核（50毫秒SD）。