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中风康复中RTMS和神经运动系统的临床实施，障碍和未满足的需求：韩国的全国性调查
先前的研究表明，RTMS对各种中风后障碍有效。例如，一级运动皮层的相关低频（1 Hz）RTM可改善中风后的运动无力（3）。在顶层皮质处的连续theta爆发刺激显着改善了半部空间疏忽患者的症状（9）。关于语言功能障碍，右下角的低频（1 Hz）RTMS对命名准确性具有积极影响（10）。尽管如此，关于是否与语音语言疗法（SLT）同时给予RTM的协议缺乏一致性，如果是的，则提供了SLT的强度和类型（11，12）。这一不一致性被指出为降低该领域研究质量的限制（13）。此外，尽管最近的荟萃分析表明，iPsiles的高频和对比的低频RTM都可能有效地治疗冲程后的吞咽困难（14），必须解决和纠正以前固有的研究中，以后的研究中，以后的方法更强大的证据和有力的证据（15）（15）。
自然界的最新进展启发了自动系统的摩擦电纳米生成器
抽象的摩擦电纳米生成剂（Tengs）站在能量收集创新的最前沿，通过扭矩电信和静电诱导将机械能转化为电力。这项开创性的技术解决了对可持续和可再生能源解决方案的迫切需求，为自动系统开辟了新的途径。尽管有潜力，但Tengs仍面临挑战，例如材料优化，以增强摩擦电效应，可伸缩性和在各种条件下提高转化效率。耐用性和环境稳定性也构成了重大障碍，需要对更弹性的系统进行进一步的研究。自然启发的Teng设计通过模拟生物学过程和结构（例如植物的能量机制和动物皮肤的质感表面）提供了有希望的解决方案。这种仿生方法已导致材料特性，结构设计和整体性能的显着改善，包括提高能量转换效率和环境鲁棒性。对生物启发的Tengs的探索已解锁了能源收集，自动传感和可穿戴电子产品的新可能性，强调通过创新设计降低能耗和提高效率。本综述封装了自然界中的挑战和进步，激发了滕斯的启发，强调了仿生原理的整合以克服当前的局限性。通过专注于增强电气性能，生物降解性和自我修复功能，自然启发了Tengs为更可持续和多功能的能源解决方案铺平了道路。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
CMS手动系统 - 酒吧100-02 Medicare福利政策
2024年5月2日颁发的Transmittal 12600将被撤销并被2024年6月21日的Transmittal 12694取代，以纠正业务需求中的门诊一致性编辑（BR）13487-04.7，并在为MAC提供了澄清和指示，以便为MAC提供了澄清和指示。此外，此校正更新有效和实施日期，更新策略部分并修订BRS 13487-04.1，13487-04.2.1，13487-04.9-04.9和13487-04.11。此更正不会对伴侣酒吧进行任何修改。100-02;所有修订都与酒吧有关。100-04。所有其他信息保持不变。主题：扩展糖尿病筛查和糖尿病定义的定义政策更新2024日历年医师费计划最终规则 - 此CR撤销并完全取代CR 13487。
CMS手动系统 - Pub 100-04 Medicare主张...
2024年5月2日发布的透射12606正在被撤销并由2024年5月24日的Transmittal 12657取代，以添加业务需求13613.3和13613.4。所有其他信息保持不变。主题：临床实验室费用时间表（CLFS）和实验室服务的季度更新。变更摘要：此重复更新通知的目的（运行）是为临床实验室费用时间表的季度更新提供说明。此运行适用于第16章，第20节。生效日期：2024年7月1日 *，除非另有说明，否则生效日期是服务日期。实施日期：2024年7月1日，仅对手动更改的免责声明：修订日期和传输号仅适用于红色斜体材料。任何其他材料先前已发表，并且保持不变。但是，如果此修订包含内容表，则您将仅收到新的/修订的信息，而不是整个目录。II。 手动指令的更改：（n/a未更新手动）r =修订，n = new，d =已删除 - 每行只有一个。II。手动指令的更改：（n/a未更新手动）r =修订，n = new，d =已删除 - 每行只有一个。
通过节能移动系统技术促进本地移动性
交通需求管理交通需求管理 (TDM) 是使用策略来鼓励旅行者采取行动，从而提高交通系统效率。TDM 可以包括适当的停车和通行费定价、奖励或游戏化，以鼓励旅行者使用单人驾驶车辆以外的其他交通方式（例如公共交通、自行车或拼车）、使用自行车和行人基础设施以及推广远程办公或混合工作时间表。TDM 可以帮助缓解交通拥堵、改善空气质量，并通过降低燃料消耗为通勤者省钱。例如，EEMS SMART Mobility Consortium 发现，灵活的工作时间表可以将高峰时段的通勤次数减少 20%，而亚特兰大的高远程办公率将使总体旅行时间减少 11%，排放量减少 7%。
再生制动系统的全面分析...
摘要 - 我们正在缓慢地接近电动汽车时代。电动汽车的广泛使用存在许多问题，例如冗长的电池充电时间和充电站不足。出于这个原因，我们提出了一个再生制动系统，该系统允许每次使用制动器时诱导能量。在再生迟发系统中，大多数能量都转化为电能，并且该能量可以保存以供以后使用。驾驶机器涉及众多阻碍事件导致高级能源损失和较少的隐性节省。该设计的主要目的是捕获在延迟期间失去动能的，并将其存储在存储单元中。，由于在汽车中使用再生延迟系统，我们有能力平衡机动车的动能。它使我们更接近没有污染物的运输系统。
基于PPO的不确定浮动系统动态控制...
摘要 — 在太空探索领域，浮动平台在科学研究和技术进步中发挥着至关重要的作用。然而，在零重力环境中控制这些平台面临着独特的挑战，包括不确定性和干扰。本文介绍了卢森堡大学零重力实验室 (Zero-G Lab) 中一种将近端策略优化 (PPO) 与模型预测控制 (MPC) 相结合的创新方法。这种方法利用 PPO 的强化学习能力和 MPC 的精度来驾驭浮动平台的复杂控制动态。与传统控制方法不同，这种 PPO-MPC 方法从 MPC 预测中学习，适应未建模的动态和干扰，从而形成适合零重力环境的弹性控制框架。零重力实验室的模拟和实验验证了这种方法，展示了 PPO 代理的适应性。这项研究为在零重力环境中控制浮动平台开辟了新的可能性，有望推动太空探索的发展。