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运动学特征与脑血流动力学之间的相关性表明单指和双指运动协调性的变化
方法：招募 21 名右利手受试者，要求他们在同一平面上以相同方向（同相，IP）和相反方向（反相，AP）完成单指和双指的圆周运动。记录每个任务的运动数据（包括半径和角速度）以及使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 同步的血氧浓度数据，覆盖前额叶皮层、运动皮层和枕叶等六个脑区。使用一般线性模型定位激活的脑区，并使用与基线相比血氧浓度的变化来评估脑区激活程度。使用小世界特性、聚类系数和效率来测量运动过程中大脑活动中的信息交互。
一种约束嵌入方法，用于与混合四肢平行运动学操纵器的动力学建模
平行运动学操纵器（PKM）的特征是封闭的运动环，由于四肢平行排列，但也是由于四肢中存在运动环。此外，许多PKM都是由通过串行组合运动环构建的四肢构建的。这样的四肢称为混合动力，形成了特定类别的复杂四肢。设计和基于模型的控制需要精确的动态PKM模型，而无需简化模型。动力学建模需要在PKM的标准运动学建模中具有运动关系，在该模型中，仅计算了操纵器的正向和逆运动解（相关输入和输出运动）。这与杂种四肢的PKM更加涉及。在本文中采用模块化建模方法，分别处理四肢，并且动作的单个动态方程（EOM）随后将其组装到整体模型中。运动模型的关键是四肢内单个循环的约束分辨率。此局部约束分辨率是一般约束嵌入技术的特殊情况。提出的方法最终允许对一般PKM进行系统的建模。该方法用于IRSBOT-2，其中每个肢体包含两个独立的回路。©2022作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
PreMovNet：基于运动前脑电图的抓握和举起任务手部运动学估计
摘要——从大脑活动进行运动学解码有助于开发康复或增强功率的脑机接口设备。从非侵入性脑电图 (EEG) 记录的低频信号与用于运动轨迹解码 (MTD) 的神经运动相关性相关。在本通讯中，研究了从运动前 delta 波段 (0.5-3 Hz) EEG 解码运动运动轨迹的能力，适用于健康参与者。具体来说，提出了两个基于深度学习的神经解码器，称为 PreMovNet-I 和 PreMovNet-II，它们利用运动前 EEG 数据中存在的运动相关神经信息。为此，使用了运动开始前具有不同时间滞后的 150 毫秒、200 毫秒、250 毫秒、300 毫秒和 350 毫秒的 EEG 数据段。使用 EEG 为抓握和举起任务 (WAY-EEG-GAL 数据集) 呈现 MTD，并将各种滞后作为神经解码器的输入。将所提出的解码器的性能与最先进的多变量线性回归 (mLR) 模型进行比较。使用皮尔逊相关系数和手部轨迹作为性能指标。结果证明了使用运动前 EEG 数据解码 3D 手部运动学的可行性，从而能够更好地控制基于 BCI 的外部设备，例如外骨骼/外骨骼。
量子系统的运动分解
经典物理学（如汉密尔顿动力学）和量子物理学（如幺正动力学）的标准描述都描述了封闭系统。它们的形式主义排除了描述与周围环境交换能量的系统的可能性。在经典物理学中，这个问题由波特-汉密尔顿理论解决，该理论允许描述开放系统及其相互作用。在量子力学中，不存在这种全面的开放系统理论。量子系统的组合是由张量积构造定义的，因此量子系统的组合和分解要困难得多。在本文中，我们利用有限维量子系统的任何张量积组合都可以重写为直接和分解这一事实，成功地解决了该问题的运动学部分。通过不失一般性地仅考虑其希尔伯特空间是 SU(2) 的可约或不可约表示的基本量子系统，可以得到唯一的这种直接和分解。现在可以根据这个结果建立以量子端口哈密顿方式分解的量子系统的动力学描述，并进行简要介绍。
薄列列聚合物网络的山脊能量
抽象将平滑等距沉浸式列表聚合物网络的薄板的弹性自由能最小化是主流理论所声称的策略。在本文中，我们拓宽了可允许的自发变形类别：我们考虑脊层浸入式浸入，这可能会导致浸入浸入的表面尖锐的山脊。我们提出了一个模型，以计算沿此类山脊分布的额外能量。这种能量来自弯曲；在什么情况下，它显示出与薄板的厚度四相缩放，落在拉伸和弯曲能量之间。，我们通过研究磁盘的自发变形，将径向刺猬的自发变形置于测试中。我们预测了外部试剂（例如热量和照明）在材料中诱导的材料诱导的顺序程度而发展的褶皱数量。
使用深度学习从整个脉冲活动中稳健而准确地解码手部运动
稳健性和解码准确性仍然是皮层内脑机接口 (BMI) 系统临床转化的主要挑战。在这项工作中，我们展示了一种信号/解码器协同设计方法（在设计开发过程中利用输入信号和解码算法之间的协同作用）可用于实现稳健且准确的 BMI 解码性能。具体而言，通过应用此过程，我们提出将整个脉冲活动 (ESA) 用作输入信号，将基于准循环神经网络 (QRNN) 的深度学习用作解码算法。我们评估了 ESA 驱动的 QRNN 解码器从非人类灵长类动物初级运动皮层区域长期记录的神经信号解码手部运动学的性能。我们提出的方法在长期记录会话中始终比之前报告的任何其他方法都具有更高的解码性能。即使从原始信号中去除脉冲，其高解码性能也能维持。总体结果显示出极高的解码精度和长期稳健性，这是非常可取的，因为它是 BMI 中尚未解决的挑战。
初级体感皮层第 2 区编码整个手臂的运动
摘要 本体感觉，即对身体位置、运动和相关力量的感觉，尽管在运动中起着至关重要的作用，但仍未得到充分理解。大多数对体感皮层本体感觉区域 2 的研究只是将神经元活动与手在空间中的运动进行比较。使用运动跟踪，我们试图通过描述 2 区活动与整个手臂运动的关系来阐述这种关系。我们发现，与经典模型不同，整个手臂模型成功地预测了猴子在两个工作空间中伸手触及目标时神经活动特征的变化。然而，当我们随后在主动和被动运动中评估这个整个手臂模型时，我们发现许多神经元在两种条件下都不能一致地代表整个手臂。这些结果表明 1) 2 区中的神经活动包括伸手过程中整个手臂的代表，2) 这些神经元中的许多在主动和被动运动期间以不同的方式代表肢体状态。
NICA 对撞机透明自旋模式下质子和氘束极化运动学
TS 模式也可以不采用蛇形线来表示对应于整数自旋共振 γG = k 的离散能量值。这里 γ 是相对论因子，G 是旋磁比的异常部分。对于质子，这样的能量值数量为 25，能量步长为 0.523 GeV。对于氘核，只有一个点，总能量为 13.1 GeV。在理想的对撞机晶格中，自旋运动会退化：任何轨道位置的任何自旋方向都会在每次粒子转动时重复。这意味着 TS 模式下的自旋调谐为零，粒子处于 TS 共振状态。在这种情况下，自旋运动对磁场的微小扰动高度敏感，这些扰动与晶格缺陷以及回旋加速器和同步加速器粒子的振荡有关。在实际情况下，自旋简并被消除，因为极化沿着由对撞机晶格缺陷决定的未知方向变得稳定。极化控制由自旋导航器提供，自旋导航器是基于弱螺线管的设备，可在 SPD 相互作用点设置所需的极化方向。导航器对自旋的影响应大大超过小扰动场的影响 [4]。TS 模式下的极化控制方案如图 3 所示。两个对称放置在 SPD 周围的自旋导航器用于稳定 SPD 垂直平面上所需的极化方向（Ψ 是极化和粒子速度矢量之间的角度）[3]。
讲座 18：运动学和动画
在电影发展的早期，3D 动画是使用物理 3D 模型实现的，该模型通过手动调整来创建动画的每个单独帧。使用该技术的经典示例是电影《金刚》（1933 年），其中金刚的模型只有一英尺高。用这种技术制作的动画仍然很受欢迎，最近的一个例子是《超级无敌掌门狗》。动画的计算机支持系统开始出现在 20 世纪 70 年代末，第一部由计算机生成的全长 3D 动画电影是《玩具总动员》（1995 年）。尽管完全使用计算机制作，但《玩具总动员》和其他现代 3D 动画电影仍然耗费大量的人力。全自动动画还有很长的路要走，但计算机工具和支持工具已经迅速发展。这些免除了动画师大量繁琐的工作，并允许创建壮观的特效。基本方法是：(i) 物理模型； （ii）程序方法和（iii）关键帧。