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通过数学建模将微生物丰度时间序列与瘤胃微生物组的发酵动力学
Three distinct groups were included in the study: a non-obese control group (CG, n = 15, average age = 32.8 ± 6.5 years, BMI = 21.4 ± 2.2 kg/m 2 ), an obese-android group character- ized by a Waist to Hip Ratio (WHR) greater than 1 (OAG, n = 15, age = 32.4 ± 3.9 years, BMI = 41.4 ± 3.9 kg/m 2，whr = 1.2±0.2）和一个肥胖的ggynoid，WHR小于1（OGG，n = 15，年龄= 35.4±4.1岁，BMI = 40.0±5.7 kg/m 2，WHR = 0.82±0.3）。所有参与者都以自己选择的步行速度行驶的步态分析跑步机一分钟。时空参数，步行循环阶段，垂直地面反应力（GRFV）和压力中心（COP）速度从胎面厂软件中采样。肌电图（EMG）的活性在步行期间收集了脚步的脚步，用于计算脚踝植物和背屈屈（gm/ta和sol/ta）之间的共激活指数（ci），用于计算不同步行阶段的脚踝植物（ci）。
“十条驻地的展览及销售的设立及管理”招募指南
2024年9月24日——（1）具有国防部竞标资格（各部厅统一资格）或同等资格。 （2）业务...规格等。销售价格。市场价格。第 9 页。员工管理（身份管理、健康管理等）和...
Savitribai Phule Pune University
•在检查时不允许进行侧规由的交换，考试厅中使用的其他材料的绘制工具。候选人必须携带自己的工具，并且在任何情况下都不会互相借用。
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在运动试图神经居住期间，开发和评估具有实时脑电图检测和电刺激辅助的BCI NEUROFEACKACK SYSTEM，以进行脑瘫儿童的神经康复
在运动康复领域，脑部计算机界面神经反馈训练（BCI-NFT）是一种有前途的策略。这旨在利用个人的大脑活动来刺激或协助运动，从而增强感觉运动途径并促进运动恢复。采用各种方法学，BCI-NFT已被证明可有效增强中风上肢的运动功能，而在脑瘫（CP）中很少有研究报告。我们的主要目标是开发脑电图（EEG）的BCI-NFT系统，采用关联学习范式，以改善对CP和可能其他神经系统种群中踝背屈的选择性控制。首先，在八名健康志愿者组成的队列中，我们成功地实施了一个BCI-NFT系统，基于对运动相关的缓慢运动相关皮层电位（MRCP）的检测，而EEG试图同时激活Neuromuscular刺激，从而帮助感官反馈对Sensory Reppordex cornexex，从而激活神经肌肉电刺激。参与者还查看了计算机显示，该显示器提供了踝关节运动范围的实时视觉反馈，并显示了一个个性化的目标区域，以鼓励最大程度的努力。评估了几种潜在策略后，我们采用了长期的短期记忆（LSTM）神经网络，一种深度学习算法，在运动开始前检测电动机意图。然后，我们通过CP儿童的10条踝背屈训练方案评估了系统。通过在会议上采用转移学习，我们可以显着将校准试验的数量从50减少到20，而不会损害检测准确性，平均为80.8％。参与者能够完成所需的校准试验和所有10次课程的每次课程100次培训试验，训练后表明踝关节背屈速度，步行速度和步长的长度增加。基于CP儿童的出色系统性能，可行性和初步效果，我们现在正在较大的CP儿童中进行临床试验。
标题：低剂量机器人基准训练对儿童步行能力和
HIP屈肌25.2（16.2）31.5（16.4）35.7（19.4）˂0.0001˂0.0001˂0.0001˂0.00010.0001 0.0027 HIP Extensors 9.6（10.5）16.7（18.0）16.7（18.0）19.9（18.9（18.3） 19.1（12.5）˂0.0001˂0.0001˂0.00010.0001 0.9276膝盖伸肌21.7（12.7）28.6（11.9）32.0（14.7）˂0.0001˂0.0001˂0.0001˂0.00010.0001 0.0183