美国西北大学心脏成像教授Michael Markl, Lester B. 和 Frances T. Knight说：“心房颤动被认为是导致20％到30％美国人发生脑卒中的直接原因。尽管房颤很容易检测和诊断，但其导致的脑卒中并不能够轻易地被预测。”
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要在人脑中植入一个微型芯片，帮助神经损伤的患者，比如说中风患者、阿尔兹海默氏病、脑震荡患者来提高他们的记忆力。Kernel称其为神经假体，希望它能长期提高人们的智力、记忆力和认知能力。
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脑中风，指由于脑部供血液受阻，导致迅速发展的脑功能损失。中风属于急症，可造成永久性神经损害，如果不及时诊断和治疗，可能造成并发症和死亡。
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在最近几年时间里，有许多大学以及机构的研究小组把目光从传统疗法上转移到了一个新的研究方向上：用虚拟现实来改善中风患者的病后恢复。
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全国电动机装机总容量已达4亿多kW，年耗电量达12000亿kWh，占全国总用电量的60%，占工业用电量的80%；其中风机、水泵、压缩机的装机总容量已超过1.8亿kW，年耗电量达8000亿kWh，占全国总用电量的40%左右。目前，仅有约15%左右变频调速运行。目前该技术可实现节能量90万tce/a，CO2减排约238万t/a。
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甘肃风能资源丰富，近年来，风电机组并网容量迅猛增长。甘肃省政府在酒泉地区规划建设一个拥有“陆上三峡”之称的“河西风电走廊”。至2008年底，酒泉地区风电总装机容量已达到508.6MW，占甘肃电网总容量的3.34％。酒泉风电场出线直接接入110kV及以上电压等级输电网，远离负荷中心，处于甘肃电网末端，属于弱电网系统，风电场接入对电网调度和运行影响已很严重。本文结合嘉酒电网中风电场接入系统实例，分析了
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风力发电机的基本工作原理比较简单,风轮在 风力的作用下旋转,将风的动能转变为风轮轴的机 械能,风轮轴带动发电机旋转发电。其中风能转化 装置称为风力机。风力机的核心部件为叶轮的设 计,随着空气动力学的飞速发展,叶轮设计已经取得 了巨大的进步。
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风场中风速变化带来的风电功率波动是影响风电质量的重要因素。基于灰色模型，对超短时平稳风速进行了一步至四 步预测，并且检验了预测误差情况。对不稳定风和阵风进行风速预测，以平稳风为例，根据实际风电功率和对应时序风速的 关系建模，得到了风电功率随风速变化的各类模型下的拟合参数。为了提高风电功率的预测精度，通过从分段函数和整体建
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