在本文中，我们提出了一种设计用于图形域的域适配算法。给定具有许多标记节点的源图和具有少数或没有标记节点的目标图，我们的目标是通过利用两个图表上标签函数的变化的特征之间的相似性来估计目标标签。我们对源和目标域的假设是标签函数的本地行为，例如图表上的速度和变化的变化速度，在两个图形之间存在相似之处。我们通过求解标签信息基于之前的标签函数的投影在源图和目标图之间类似地将标签信息从源图传输到目标图来求解从源图到目标图的优化问题来估计未知的目标标签。为了有效地捕获图形上标签函数的局部变化，光谱图小波用作图形基础。与参考域适配方法相比，各种数据集的实验表明，该方法产生了相当令人满意的分类精度。

中枢神经系统（CNS）利用预期（APA）和补偿性（CPA）的姿势调整以保持平衡。姿势调整包括质量中心的稳定性（COM）（COM）和身体的压力分布相互影响，如果存在他们俩缺乏表现。任何可预测的或突然的扰动都可能为COM与平衡和身体的均匀压力分布的分歧铺平道路。由于其不良的APA和CPA，并引起了它们的跌倒。神经系统患者跌倒风险的最小化方法正在利用基于扰动的康复，因为它有效地恢复了平衡障碍。根据发现的结果，我们的发现，我们的发现，我们的发现，我们的发现，我们的发现，我们的发现是有效的。介绍新型3 DOF平行操纵器的设计，实现和实验评估，以治疗M. M.的平衡障碍，机器人平台允许角运动脚踝基于其拟人化的自由。赋予上下平台的最终效应分别旨在评估每只脚的压力分布和身体的com。在机器人平台的高级控制中，用于调节任务的难度水平。在这项研究中，在模拟环境中得出并验证了机器人的运动学和动态分析。还通过PID控制器成功实现了对原型的低级控制。每个平台的容量都通过一组实验来评估，考虑评估最终效应器上的脚注和类似对象的压力分布和COM。实验结果表明，这样的系统井井有条，需要通过APA和CPA进行平衡技能培训和评估。