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击球后康复的治疗机器人
摘要：中风是在全球范围内普遍存在，严重且残疾的健康护理问题，不可避免地会导致运动和认知效果。它已成为中国最显着的挑战之一，导致了巨大的社会和环保负担。除了在急性阶段的药物和手术干预外，康复治疗在中风护理中起着至关重要的作用。机器人技术比传统的物理疗法，职业疗法和言语疗法具有明显的优势，并且在击球后康复方面越来越受欢迎。使用康复机器人不仅减轻了医疗保健专业人员的工作量，而且可以增强特定中风患者的预后。本综述概述了治疗机器人在中风后康复中的应用，尤其强调了运动和认知功能的恢复。
为什么Covid-19击中了不同的欧盟...
这可能对恢复和弹性支出之间的RRF分配有影响。通过需求和供应计划的结合来支持恢复，对于确保各国从199危机中尽快反弹，而不会给其经济带来太多永久性损害。，但在许多国家，尤其是一些南方国家，遭受了19日危机最大的袭击，弹性是一个主要的关键点。经常在其中一些国家中，较差的治理质量对他们的弹性产生了负面影响，因为其GDP冲击的大小相对较大。因此，RRF计划将足够的关注（和资源）提高来提高这些国家的治理质量至关重要。
太阳能安装击中了新高
“今年的太阳能PV设施的速度已经达到了很高的速度，今年，我们在中国平均看到了超过18吉瓦的每月安装，直到10月。“自去年以来，可再生装置已经激增，动力并没有放慢速度。中国已经在全球太阳能光伏启动中表现出明确的领导能力，我们预计今年中国将近60％的全球太阳能pv开始。”
使用深
Skögen等人9对95例患者进行了分析，使其与高级神经胶质瘤不同。这项研究报告了曲线下的重点操作特征区域。在另一项分类II级 - IV的研究中，Tian等人10使用支持载体机（SVM）模型进行了153例患者进行了TEXTURE分析，报告的准确性为98％。这项研究还表明，对比增强的T1加权（TICE）方法可为等级预测提供最佳序列。Xie等人11能够使用熵和无模型和动态对比增强的MR成像的熵以及III和III级胶质瘤分化III和IV级和III级。这些先前的MR成像 - 基于胶质瘤分级研究使用了直接提取的硬编码特征。我们假设这种方法限制了在多对抗MR图像中嵌入丰富信息的使用。这项工作的前提是，在图像对比度/强度的简单变化之外，丰富的成像信息如下； 1）深层嵌入在抗比例和后对比后增强的MR成像中，2）使用深度学习技术从标记的培训数据中学到了有价值的胶质瘤分级和3）。近年来，卷积神经网络（CNN）在众多视觉对象识别和图像分类研究中表现出了出色的表现。12他们还加速了医学图像分析的发展，其中13个包括肿瘤诊断的应用。14带有CNN，可以以逐层的方式从低到高水平学习特征的层次结构。15
使用深...
我们将数据集分为培训和验证集。通过在k = 4个试验中采用平均验证误差来估计验证误差。我们使用了一个简单但流行的解决方案，称为k -fold cross -validaton（图2），包括将可用的训练数据分为两个分区（训练和验证），实例化k相同的模型，每倍k∈{1，2，。。。，k}，并在培训分区上进行培训，同时评估验证分区。所使用模型的验证分数是k验证分数的平均值。此过程允许调整网络超参数，以便减轻过度拟合[15]。通常，将大约80％的数据用于培训集，为验证集使用20％。请注意，验证分数可能在验证拆分方面有很大的差异。因此，k倍跨瓦利达顿可帮助我们在评估模型的泛化能力时提高可靠性。
