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脑机接口在中风后运动康复中的可接受性建模：一项针对普通公众的大规模研究
简介：中风后，约 40% 的幸存者在日常生活中依赖他人，尤其是严重的运动障碍。脑机接口 (BCI) 已被证明可有效改善中风后的运动恢复，但这种效率仍远未达到临床医生和患者所期望的临床突破所需的水平。虽然已经确定了改进的技术手段（例如传感器和信号处理），但如果患者和临床医生不能或不想使用，完全优化的 BCI 是毫无意义的。我们假设，提高 BCI 的可接受性将降低患者的焦虑水平，同时提高他们在手术中的积极性和参与度，从而最终有利于学习和运动恢复。换句话说，可接受性可以作为提高 BCI 效率的杠杆。然而，基于可接受性/接受度文献的 BCI 研究尚不完善。因此，我们的目标是在中风后运动康复的背景下对 BCI 的可接受性进行建模，并确定其决定因素。
在...举行的普通会议的未经确认的会议记录
议员 市长 Francis Murray 副市长 Damien Watson Damian Clarke (通过 Teams) Rob Dare Kerry Morton (通过 Teams) 官员 首席执行官 Julianne Meier 首席运营官 Jason Beaton 企业服务临时总监 Lorelle Hatch (通过 Teams) 基础设施服务执行董事/总监 Brent Reeman 旅游经理 Patrice Brandenburg 行政助理 Jillian Anderson (通过 Teams) GBA 咨询工程师顾问合伙人 Stuart Bourne
双重加权的普通最小二乘技术的最新进展用于动态治疗方案
摘要。动态治疗方案（DTR）是一种提供精确药物的方法，该方法使用患者特征来指导治疗方法以实现最佳健康结果。已经提出了许多用于DTR估计的方法，包括动态加权的普通最小二乘（DWOLS），这是一种基于回归的方法，在易于实现的分析框架内具有双重鲁棒性来模拟模型错误指定。最初，DWOL方法是在连续结果和二元治疗决策的假设下开发的。是在临床研究的激励下，随后的理论进步扩大了DWOLS框架，以解决各种结果类型的二元，连续和多酸性处理，包括二进制，连续和生存类型。但是，某些方案仍未开发。本文总结了DWOLS方法的扩展和应用的最后十年，对原始DWOLS方法及其扩展进行了全面而详细的审查，并突出了其多样化的实际应用。我们还探讨了已经解决了与DWOL实施相关的挑战的研究，例如模型验证，可变选择和处理测量错误。使用模拟数据，我们提出了数值插图以及在R环境中的分步实现，以促进对基于DWOL的DTR估计方法的更深入的了解。
使用基于人工神经网络的精神分裂症分类器估算日本普通人群中精神分裂症的患病率：Web-B
背景：估计普通人群中精神分裂症的流行仍然是全球以及日本的挑战。很少有研究估计日本人口中的精神分裂症患病率，并且经常依靠医院的报告和自我报告的医师诊断或典型的精神分裂症症状。由于污名，洞察力差或受访者缺乏医疗保健的机会，这些方法可能会低估真正的患病率。为了解决这些问题，我们先前使用了来自大型日本基于日本的大型网络调查的数据开发了一个基于人工神经网络（ANN）基于精神分裂症分类模型（SZ分类器），以增强普通人群中精神分裂症病例识别的全面性。此外，我们还计划引入一项基于人群的调查，以收集一般信息和样本参与者，以匹配人口的人口结构，从而实现对日本精神分裂症患病率的精确估计。目的：本研究旨在通过将SZ分类器应用于日本人群的随机样本中来估计精神分裂症的流行。方法：我们随机选择了750名参与者的样本，其中年龄，性别和区域分布与日本基于日本的大规模调查中的日本人口结构相似。人口数据，与健康相关的背景，身体合并症，精神病合并症和社会合并症被收集并应用于SZ分类器，因为此信息也用于开发SZ分类器。本研究证明了能力通过SZ分类器检测到的阳性病例的比例计算了精神分裂症的原始患病率。通过排除假阳性病例和包括假阴性病例以确定精神分裂症的实际患病率，进一步完善了原油估计。结果：在750名参与者中，SZ分类器将62例分类为精神分裂症病例，导致日本普通人群的精神分裂症患病率为8.3％（95％CI 6.6％-10.1％）。在这62个案件中，假定有53个案件是假阳性，而3个案件被认为是假否定的。调整后，普通人群中精神分裂症的实际患病率估计为1.6％（95％CI 0.7％-2.5％）。结论：这种估计的患病率略高于先前的研究中报道的，这可能是由于更全面的疾病分类方法或相反的模型限制。
移动糖尿病干预对提高印度农村地区普通人群糖尿病认知和促进健康生活方式改变的有效性
方法：采用准实验设计，mDiabetes 项目实施了 1 年，覆盖 1,03,538 名农村居民。根据该项目，为期 6 个月，通过语音电话向参与者传播了 56 条糖尿病预防信息（每周两次，使用当地语言）。此外，经过培训的社区卫生工作者还主持了社区健康教育会议，并向社区成员分发了教育传单。问卷调查在三个不同的时间点进行——基线（干预前）、终点（干预后）和随访（终点后 3 个月），以收集人口统计数据、糖尿病相关知识、态度、实践、身体活动和饮食习惯。分析比较了参与所有三项调查的 545 名受试者的数据。
普通智能手机上运行的移动 VR 显示屏与标准 PC 显示屏在 P300-BCI 刺激呈现方面的比较
摘要 — 基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 是一种很有前途的技术，可用于增强虚拟现实 (VR) 应用，尤其是游戏。我们专注于所谓的 P300-BCI，这是一种稳定而准确的 BCI 范例，依赖于识别刺激后约 300 毫秒 EEG 中出现的正事件相关电位 (ERP)。我们实现了这种 BCI 的基本版本，该版本显示在普通且价格合理的基于智能手机的头戴式 VR 设备上：即移动和被动 VR 系统（除智能手机外没有其他电子元件）。手机执行刺激呈现、EEG 同步（标记）和反馈显示。我们将 VR 设备上的 BCI 的 ERP 和准确性与个人计算机 (PC) 上运行的传统 BCI 进行了比较。我们还评估了主观因素对准确性的影响。这项研究是受试者内部研究，每种模式有 21 名参与者，每人进行一次会议。尽管与 PC 系统相比，VR 系统中的 P200 ERP 明显更宽更大，但 PC 和 VR 系统之间的 BCI 准确度没有显著差异。
普通法对粤港澳大湾区的潜在贡献
José-Antonio Maurellet 先生是香港大律师公会主席。他于 2000 年取得香港大律师资格，并于 2016 年取得内地大律师资格。他于 2020 年获得东加勒比最高法院、英属维尔京群岛巡回法庭的律师资格。他还是一名注册外国律师，拥有新加坡国际商事法庭的出庭权。他曾于 2018 年至 2021 年期间担任高等法院副法官，并自 2021 年 10 月起被任命为原讼法庭特派员。他曾就众多股东纠纷、清盘呈请和公司清算引起的申请（例如申请临时清盘人、接管人、确认令、私人审查、不公平优先权程序）提供咨询和代理。José 是国际破产协会的成员和董事会成员。他还处理过破产管理署和证券及期货事务监察委员会发起的董事资格取消程序。
khasi普通话早期发现瘀伤（柑橘...
摘要：本文探讨了机器学习（ML）和热成像（TI）的应用（TI）在Khasi Mandarin（柑橘网状Blanco）早期发现瘀伤的应用，旨在通过视觉上明显地识别出损坏的水果来减少供应链损失。利用材料根据其物理化学特性散发出不同红外辐射的原理，热成像用于区分瘀伤与无义的卡西蛋白。用于分类的机器学习模型，成功分析了热图像，以识别指示早期损坏的细微变化。热图像表明，瘀伤和无瘀伤区域之间的温度差超过0.5°C，增强了检测过程。结果证明了将热成像和ML结合起来的可能性，用于非破坏性和有效的水果质量监测。这种方法提供了一种可靠的方法，可早日识别果实损害，从而及时进行干预，以防止进一步恶化并最大程度地减少收获后的损失。该研究强调了将高级成像和机器学习技术集成到农业质量控制中的可能性。使用较大数据集的未来研究可以提高模型的准确性，从而使整个水果供应链中的利益相关者受益并支持行业的可持续性。关键字：Khasi Mandarin；挫伤;毫不动摇；热成像；机器学习模型
非优势手收缩在普通桌面任务中的压力下不会促进性能
非优势手收缩（NDHC）已被证明可以帮助诱发性能焦虑的高压场景中的专家运动技能。大多数在压力下的NHDC研究都检查了过度学习的专业运动（例如，体育技能）的好处，而很少有人考虑过NDHC是否可以通过人口范围的专业知识（例如，打字）来帮助共同的运动。因此，在三个实验中，我们探讨了NDHC是否可以在时间表下（实验1＆2）和打字任务（实验3）中保护或促进绩效和/或评估压力。尽管改变了任务的性质，压力操纵和设计的性质，并在每个实验中成功地操纵了状态焦虑，但我们没有发现NDHC在这些任务中有助于绩效的证据。对于压力×收缩条件相互作用，任务响应时间的最大包含贝叶斯因子为0.40，任务错误（实验1）为0.62，表明有利于无效结果的证据。我们的结果以及该领域的其他最新研究对NDHC在体育任务之外的压力下的益处产生了怀疑，并强调了对该现象更好的机械叙述的需求。