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World File Search System重新学习
卒中后运动学习
运动恢复通常是中风康复的目标，是指中风前存在的正常运动模式的回归。6这可能与补偿不同，这涉及通常具有较低效率和运动质量的新运动表演的发展。7，8个人发生的运动恢复量在个体之间有所不同，并且与临床因素，诸如中风严重程度，中风后，皮质脊髓束完整性，中风后抑郁症，合并症，遗传学和康复质量有关。9作为中风后恢复独立性的一种自然尝试，有运动恢复和补偿性运动的发展。可以重新学习功能技能，因此基于经验的突触发生创建了新的神经联系。6运动补偿通常用于克服每日障碍。这可能导致学习的不使用，其中受影响较大的肢体在功能上不参与或学到的“不良使用”，在这种情况下，不良适应性运动的表现是开发出来并成为习惯的。10，11由于缺乏使用和对功能较大的肢体的偏爱，可能会在更受影响的一侧发生进一步的残疾。随着新运动模式在神经学上的根深蒂固，行为的这些变化驱动了神经塑性机制进一步限制了受影响的一面。6
装甲，1994 年 1 月 - 2 月版
我正在努力寻找一个历史先例，帮助我了解我们的军队和国家将走向何方。像你们中的许多人一样，我对未来感到不确定，因此，就像人们在陌生情况下经常做的那样，我寻找一些已知的东西——在我所知道的被侵蚀的世界中，一些坚实的基础——从那里我可以找到方向。在我们职业的 1:50,000 地图上是否有已知的地形特征——我们以前去过的地方？我需要一些高地，在那里我可以站起来，环顾四周，深吸一口气，对自己说：“我曾经来过这里。现在我知道我要去哪里了。”但现在，当我意识到自己迷失方向时，我讨厌那种恐慌的感觉，那种胃里打结的感觉。在以前的不确定时期，我和你们中的许多人一样，都求助于历史来寻找答案。它一直是我的坚定信仰。我总是能找到其他时间——我们军事发展的其他时代——与现在进行比较。例如，在“裁员”、“连锁教学”或“适当规模”（我个人最喜欢的）开始的焦虑时期，我读到了内战后的军队，以及它是如何随着和平的到来而被洗劫一空的。我意识到我们幸存下来，成功地发动了印第安战争（尽管这需要重新学习以前的教训），并追击和击败了潘乔·维拉，这让我感觉好了一些。然而，在一个强大的“智能”武器可以被任何国家用大笔支票购买的世界里，就像许多丑陋的钟表一样——
装甲，1994 年 1 月至 2 月版
我正在努力寻找一个历史先例，帮助我了解我们的军队和国家将走向何方。像你们中的许多人一样，我对未来感到不确定，因此，就像人们在陌生情况下经常做的那样，我寻找一些已知的东西——在我所知道的被侵蚀的世界中，一些坚实的基础——从那里我可以找到方向。在我们职业的 1:50,000 地图上是否有已知的地形特征——我们以前去过的地方？我需要一些高地，在那里我可以站起来，环顾四周，深吸一口气，对自己说：“我曾经来过这里。现在我知道我要去哪里了。”但现在，当我意识到自己迷失方向时，我讨厌那种恐慌的感觉，那种胃里打结的感觉。在以前的不确定时期，我和你们中的许多人一样，都求助于历史来寻找答案。它一直是我的坚定信仰。我总是能找到其他时间——我们军事发展的其他时代——与现在进行比较。例如，在“裁员”、“连锁教学”或“适当规模”（我个人最喜欢的）开始的焦虑时期，我读到了内战后的军队，以及它是如何随着和平的到来而被洗劫一空的。我意识到我们幸存下来，成功地发动了印第安战争（尽管这需要重新学习以前的教训），并追击和击败了潘乔·维拉，这让我感觉好了一些。然而，在一个强大的“智能”武器可以被任何国家用大笔支票购买的世界里，就像许多丑陋的钟表一样——
硬样品意识提示
基于调整的迅速研究，由于其效率和有希望的能力，近年来引起了人们的关注。只需几个样本即可实现自然语言处理（NLP）任务的最佳性能，至关重要的是要包含尽可能多的信息样本并避免误导性的样本。但是，在迅速调整文献方面没有工作解决了与模型培训中错误样本不同的硬性样本的问题，这是由于缺乏有关样品质量来培训训练良好模型的质量的监督信号所致。我们提出了一个名为“硬性样本意识到及时调查”（硬）的框架，以通过重新学习在硬样品识别中解决非差异的概率，并通过适应性对比学习方法加强了特征空间的折衷，而无需更改原始数据分布。对一系列NLP任务的广泛研究，在几次射击场景中表现出了硬化的能力。HardPT obtains new state-of-the-art results on all evaluated NLP tasks, including pushing the SST-5 accuracy to 49.5% (1.1% point absolute improvement), QNLI accuracy to 74.6% (1.9% absolute improvement), NMLI accuracy to 71.5 (0.7% absolute improvement), TACREV F 1 -score to 28.2 (1.0 absolute im- provement), and I2B2/VA F 1-分为41.2（1.3绝对改进）。
对辅助辅助控制机器人沃克的辅助控制的仿真研究
摘要。背景：随着中国进入一个衰老的社会，2050年60岁以上的人数将达到34.9％，导致中风患者的显着增加。目的：本文提出了康复机器人步行者在日常生活中的步行帮助，并提出了在步态训练期间重新学习电动机的控制方法。步行者由一个全向移动平台（OMP）组成，该平台可确保步行者可以在地面上移动，体重支撑系统（BWS），该系统能够提供所需的卸载力以及骨盆辅助机制（PAM），以为用户提供四个自由度并避免刚性影响。研究目标是更好地了解步态训练期间的辅助控制策略。方法：对于人机互动控制，采用了辅助控制策略来指导用户的动议并改善交互体验。为了在三维空间中构建力场，系统的动力学得出以提高力控制的准确性。结果：仿真结果表明，运动轨迹周围的力场是在三维空间中产生的。为了理解力场，我们在矢状平面上设计了模拟，并且控制器可以生成适当的力场。初步实验结果与模拟结果一致。结论：基于数学模拟和初步测试，结果表明，所提出的系统可以在目标轨迹周围提供指导力，力量控制的准确性仍有待提高。
艾伯塔省 2030：培养就业技能战略
• 工作的性质和未来正在发生改变。对技术、社交、情感、更高认知、批判性思维和领导技能的需求正在增加。随着人们重新学习和提升技能以适应技术和其他工作场所变化的步伐，终身学习变得越来越重要。在日益成为知识、数据和数字驱动的经济中，竞争所需的学习、技能、研究和创新对于我们未来的繁荣至关重要。例如，根据加拿大皇家银行的《人类需求》报告，即使在疫情爆发之前，预计未来十年加拿大有超过 25% 的工作将受到技术的严重干扰，而整整一半的工作将经历所需技能的重大改革（第 3 页）。这导致了加拿大皇家银行所说的“一场悄无声息的危机：毕业生觉得自己的资格超过了他们所从事的工作，失业的年轻人没有接受过现有工作的培训，而世界各地的加拿大年轻人都觉得自己还没有为未来的工作做好准备”（第 2 页）。随着变革步伐的加快，企业、机构和政府面临着适应的压力，同时也带来了新的合作机会，让我们能够共同寻找解决方案。在这方面，高等教育机构、雇主和其他主要利益相关者在我们协调努力、重新定位以取得成功的过程中发挥着关键作用。
末端执行器轮式机械臂游戏原型
中风患者难以控制上肢，导致他们的动作变得虚弱和无组织。传统疗法旨在重新训练因中风而丧失能力的受试者。正如之前的研究所关注的，具有强烈动机和治疗专注力的受试者往往比不遵循该计划的人恢复得更好。这项研究的重点是通过为用户提供轮式机械臂来训练他们的上肢，从而加强训练。用户将被要求在特定时间内反复将特定物体移动到另一个位置。机器人将帮助用户协助和重新学习他们的运动技能，并提高肌肉力量和协调性。当用户对练习做出积极回应时，训练的结果非常令人信服。大约 86% 的受试者可能更喜欢所提出的系统作为他们的家庭康复系统。方差分析 (alpha 0.05) 表明，受过训练的受试者和未受过训练的受试者在操作轮式机械臂方面没有显着差异。这意味着所提出的系统可靠且用户友好，无需助手即可使用，因此用户可以拥有更大的灵活性并提高恢复运动技能的成就。未来的工作将侧重于中风患者测试，在提高中风康复系统的有效性方面面临更多挑战和障碍。
在Walker2D方案中DDPG和TD3算法的比较
摘要。强化学习已成为一种强大的方法，用于解决各个领域的复杂连续控制任务。本文对两种突出的强化学习算法进行了广泛的比较分析：深层确定性策略梯度（DDPG）算法及其高级对应物，即Twin删除的DDPG（TD3）算法。主要的重点是评估这些算法在运动控制领域内的性能和有效性，这是一个具有实质性现实世界的领域。本研究以Walker2D问题为中心，Walker2D问题是一项具有挑战性的机能控制任务，可在OpenAI Gym环境中提供。walker2d预示着令人信服的测试床，用于评估在机器人技术，自主系统和物理控制等上下文中增强学习算法的实用性。通过对DDPG和TD3进行详细检查，作者旨在阐明其在连续控制场景中的优势和劣势。超出了学术利益，这项研究具有重要的现实意义。掌握连续控制任务对从机器人技术和自动化到医疗保健及其他地区的应用具有巨大的希望。本质上，这项研究弥合了在强化学习方面的理论进步与解决现实世界挑战方面的实际含义之间的差距。通过在苛刻的运动控制背景下对这些算法进行全面评估，这项工作有助于更广泛地理解重新学习学习的潜力，以推动各种行动中的创新和效率。
运动意象和双手协调的简要回顾
运动意象疗法在临床环境中的应用越来越广泛，例如神经康复和脑机接口 (BCI)。中风后，患者会失去上肢功能，必须重新学习日常生活活动所必需的双手协调技能。物理治疗师将运动意象疗法与物理康复相结合，以加速康复。在 BCI 中，用户通常被要求想象一个动作，通常带有稀疏的指令。与此认知任务相吻合的 EEG 模式被捕获，然后用于执行外部命令，例如操作神经假体装置。因此，BCI 依赖于对运动意象的有效和可靠的解释。虽然运动意象疗法可以改善患者的治疗效果并为 BCI 研究提供信息，但其背后的认知和神经生理机制尚不清楚。某些类型的运动意象疗法比其他类型的更有效。例如，关注运动提示和采用第一人称视角比关注视觉提示和采用第三人称视角更有效。随着运动想象在神经康复和 BCI 中变得越来越占主导地位，阐明这些技术有效的原因非常重要。本综述的目的是研究迄今为止专注于运动想象和双手协调的研究。对这两个主题的当前研究的评估可以作为科学家和临床医生寻求使用运动想象来帮助改善双手协调的有用平台，无论是通过增强物理治疗还是开发更有效的 BCI。
皮层基底神经节中的信用分配问题......
摘要 皮质-基底神经节-丘脑 (CBGT) 通路如何使用多巴胺能反馈信号来修改未来决策的问题几十年来一直困扰着计算神经学家。通过回顾多巴胺能皮质纹状体可塑性的计算表示的文献，我们展示了该领域如何融合到一种规范的突触级学习算法，该算法可以优雅地捕捉 CBGT 回路的神经生理特性和强化学习期间的行为动态。不幸的是，导致这种规范算法模型的计算研究都依赖于使用抽象动作选择规则的简化电路。结果，将这种皮质纹状体可塑性算法应用于 CBGT 通路的完整模型会立即失败，因为整合（皮质纹状体回路）、动作选择（丘脑皮质环路）和学习（黑质纹状体回路）之间的时空距离意味着网络不知道应该强化哪些突触以支持之前的奖励动作。我们展示了神经生理学观察结果，特别是选定动作表征的持续激活，如何提供一种简单的方法来解决 CBGT 学习模型中的这种信用分配问题。使用完整 CBGT 回路的生物学现实脉冲模型，我们展示了该解决方案如何让网络学习选择最佳目标并在环境发生变化时重新学习动作-结果偶然性。这个简单的例子强调了如何扩展皮质纹状体可塑性的规范框架以捕捉学习和决策过程中的宏观网络动态。