背景：近年来，已经开发了许多测试来评估神经系统疾病患者的活动能力和功能能力（Hemiplegia，MS）。 这项研究的目的是测试可靠性，并确定患有神经系统疾病（偏瘫，MS）的成年人的改良Ashworth量表和BBS的测量误差。 方法：在测试的研究中，回顾性登记了20例成年人（多发性硬化症11例，偏瘫9例）。 成人的平均年龄为38.7±13.9岁，平均体重为65.1±13.1 kgr。 测试的希腊文版本和用于视频记录的Nikon 5300数码相机用于数据收集。 通过双向ANOVA模型计算ICC。 结果：结果表明，两个独立评估者之间没有统计学上的显着差异，并且BBS（ICC> 0.989）具有很强的可靠性。 已发现改良Ashworth量表的可靠性是平均水平：K = 0.502，（p <0.001）。 结论：总的来说，本研究的结果提供了大量证据，表明测试BBS和MAS是可靠的，可用于评估动力学和平衡障碍。 因此，得出的结论是，应进行测试以可靠地估计患有神经系统疾病的成年人的活动能力和功能能力。 为了评估上述测试的可靠性，将来将对其他患者进行更多的研究。

用于VMware14下解锁 os10.13的安装，os10.12.6用这个和unlocker208都可以，在VMware中会多出os 10.13的选项。

多媒体存储的范畴很广，包括网站媒体、VOD应用、医疗PACS等在内的各种涉及图形、图像应用的存储领域，其中视频监控存储是多媒体存储的一种重要形态。本文重点聚焦监控领域的多媒体存储，文中说到的监控存储，都指监控领域的多媒体存储。近年来，动漫制作行业在国内大量兴起，如何让数据安全、大容量存储、灵活方便使用、维护简单一直困扰动漫工作者。顺应动漫存储趋势的发展，推动企业动漫存储安全规划，让工作者更加安心的创作？ 　　在海量的数据面前，单靠人进行多媒体数据的检索、挖掘明显力不从心--效率低、成本高。随着智能视频技术的逐渐发展和成熟，视频监控系统中也开始出现智能化的需求。然而目前智能系统和多媒体监控系统大

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处理数据集的过程中用到了mask 但是源数据集中只给了mask顶点的坐标值，那么在python中怎么实现生成只有0、1表示的mask区域呢？ 主要借鉴cv2中的方法： (我使用的数据情况是将顶点坐标分别存储在roi.mat中的x和y元素) matfn = 'roi.mat' data = sio.loadmat(matfn) x_cor = data['x'] y_cor = data['y'] im = np.zeros(图像对应尺寸, dtype="uint8") cor_xy = np.hstack((x_cor, y_cor)) cv2.polylines(im, np.int32(

MacOS 音乐标签Music_Tag_Editor_6.1.1_MAS_macwk.com

jade笔记是怎么使用jade进行agent仿真的学习笔记！！！！！！！！！

排队模型%M/M/S/m排队模型 %s——修理工个数 %m——机器源数 %T——时间终止点 %mu1——机器离开-到达时间服从指数分布 %mu2——修理时间服从指数分布 %事件表： % p_s——修理工空闲概率 % arrive_time——机器到达事件 % leave_time——机器离开事件 %mintime——事件表中的最近事件 %current_time——当前时间 %L——队长 %tt——时间序列 %LL——队长序列 %c——机器到达时间序列 %b——修理开始时间序列 %e——机器离开时间序列 %a_count——到达机器数 %b_count——修理机器数 %e_count——损失机器数

分别利用S-DH和M-DH两种坐标系模型建立坐标变换矩阵，又利用变换矩阵求出各个关节的参数变量，即机器人的正解与反解。