Competing therapeutic approaches, s

Competing therapeutic approaches, such as error augmentation,are based on the strategy that the alteration or exaggeration of errors during training may be best suited to optimize learning.This model has been integrated into newer technologies such as the TPAD for the purpose of better understanding how individuals learn after stroke. Ultimately, robotic devices employing versatile software that can be programmed to test a range of theories, may be best positioned to discern which training paradigm is most effectiveand to reproduce these principles therapeutically as our understanding evolves.

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竞争的治疗方法，如误差增强，是基于战略，培训期间变更或错误的放大可能最适合于优化learning.This模型已经被集成到新的技术，如TPAD为了更好地理解的目的如何个人中风后学习。最终，采用通用的软件机器人设备，可以进行编程，以测试各种理论，可最佳位置辨别哪些训练模式是最effectiveand重现这些原则作为治疗我们的理解演变。

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相互竞争的治疗方法，如误差增加，基于策略，即在训练中改变或夸大错误可能最适合优化学习。此模型已集成到新的技术，如 TPAD，以便更好地了解个人如何学习中风后。最终，机器人设备使用多功能软件，可以编程测试一系列理论，可以最好地识别哪种训练范式最有效，并复制这些原则治疗作为我们的理解发展。

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相互竞争的治疗方法，如错误增加，是基于这样一种策略，即在训练过程中错误的改变或夸大可能最适合优化学习。为了更好地理解个体在中风后的学习方式，该模型已被集成到诸如TPAD的新技术中。最终，机器人设备采用多功能软件，可编程测试一系列理论，可能是最好的位置，以辨别哪种训练模式是最有效的，并在我们的理解发展过程中以治疗的方式再现这些原则。

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