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一个无线系统，用于在耳塞外观中以600小时电池寿命
摘要 - 近年来，与基于标准头皮的脑电图相比，近年来，脑脑电脑术（EEG）记录了质量相似的信号，并且已经报道了客观听力阈值估计的临床应用。现有设备仍然缺乏重要的效果。实际上，大多数可用解决方案都是基于湿电极，需要连接到外部采集平台，或者不提供车载处理功能。在这里，我们克服了所有这些局限性，并基于干电极电极呈现一个耳EEG系统，其中包括直接在耳芽中的所有采集，处理和连接电子设备。听筒配备了一个超低功率模拟前端，用于模数转换，低功率MEMS麦克风，低功率惯性测量单元以及ARM Cortex-M4基于MART Cortex-M4的微控制器启用板上的船上处理和蓝牙低能能连接。系统可以直接流式传输RAW EEG数据或直接进行数据处理。我们通过分析其检测大脑对外部听觉刺激的响应的能力来测试该设备，分别实现4和1.3 MW的数据流或船上处理。后者允许在PR44锌空气电池上进行600小时的操作。据我们所知，这是执行机载处理的第一个无线且完全独立的耳朵系统，所有这些都嵌入了单个耳塞中。较长的电池寿命也适用于连续监控方案。临床相关性 - 拟议的EAR-EEG系统可以用于诊断任务，例如客观听力阈值 - 旧估计，在临床环境之外，从而使其作为护理解决方案。
消费多巴胺受体1激动剂SKF-38393可在C57BL/6J小鼠中以性别特异性方式降低恒定光诱导的多动症，抑郁状和类似焦虑的行为
夜间的人造光暴露，包括恒定光（LL），是一种越来越普遍的环境发生，与人类和动物模型的情绪和认知障碍受损有关。多巴胺和多巴胺1受体众所周知可以调节昼夜节律和情绪。这项研究研究了LL对男性和雌性C57BL/6J小鼠的焦虑状，抑郁样和认知行为的影响，并评估了SKF-38393的消耗是否可以缓解这些负面行为抗果。小鼠暴露于LL或标准的12:12光：暗周期（LD）6周，亚组接受SKF-38393或水。所有小鼠的昼夜节律都不断监测，并被置于行为测试中，这些测试测定了它们的焦虑，抑郁症，学习和记忆行为。行为分析表明，LL的多动症和焦虑行为会增加，这两种性别的SKF-38393消费均可减轻这种行为。此外，雄性小鼠在LL下表现出Anhedonia，这是SKF-38393减轻的，而雌性小鼠对LL诱导的Anhedonia具有抵抗力。性别差异在流体消耗中出现，独立于照明条件，女性消耗了更多的SKF-38393，以及对DA的反应行为，包括新颖的对象识别和探索。这些结果表明，多巴胺1受体激动剂的低剂量口服消耗可以改善LL暴露的某些负面行为影响。这项研究强调了影响情绪和行为的慢性光，多巴胺和性别之间的复杂相互作用，这表明多巴胺1受体激动剂在调节行为结果中的潜在调节作用。
![[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习](/simg/4/4c1c4fb6909873de81a732fa517961b80c3e6721.webp)
[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习
持续学习（CL）构成了深层神经网络（DNN）的重大挑战，这是由于灾难性的忘记在引入新的任务时对先前获得的任务的灾难性忘记。人类在学习和适应新任务的情况下擅长而无需忘记，这是通过大脑中的融合学习系统归因于抽象体验的彩排的能力。这项研究旨在复制和验证Birt的发现，Birt的发现是一种新型方法，利用视觉变压器来增强表示练习的代表性，以进行持续学习。birt在视觉变压器的各个阶段引入了建设性噪声，并与工作模型的指数移动平均值（以减轻过度拟合并增强鲁棒性）相加。通过复制Birt的方法，我们试图验证其声称的改善，比传统的原始图像排练和香草代表对几个具有挑战性的CLENCHM分析进行排练。此外，这项研究还研究了Birt对自然和对抗性腐败的记忆效率和稳健性，旨在增强其实际适用性。复制将提供对原始论文中介绍的思想的可这种可总合性和普遍性的关键见解。
在线会议设计中以包容性为中心 - ...
伊丽莎白·艾弗斯1，2，†，‡，cassandra D.古尔德·范·普拉格（Cassandra D. Katherine L. Bottenhorn 9，Tristan Glatard 10，Aki Nicolais 11，System Jane Whitaker 12，Matthew 13，14，15，Neolithic Will Will 16，17，17，17 Stefan Appelhoff 20，Beauvais 28，Janine D. Bijsterbosch 29，Subsile Pilgin 30，Saskia Bollmann 31，Steffen Bollmann 32，33， Chen 38，39，40，Chopra 21，Thomas G. Close 42，43， V. Demeter 49，Paola 50，51，56，53， ，62，Kelly G. Garner 63，64，65， 73，Olivia Guest 74，Daniel A. Handwerker 75， 约瑟夫81，agah karakuzu 82，83，大卫·B。乔恩·海特·莱塔塔（Jon Haitz Legarreta）95、97、98、99，Beauvais 28，Janine D. Bijsterbosch 29，Subsile Pilgin 30，Saskia Bollmann 31，Steffen Bollmann 32，33， Chen 38，39，40，Chopra 21，Thomas G. Close 42，43， V. Demeter 49，Paola 50，51，56，53， ，62，Kelly G. Garner 63，64，65， 73，Olivia Guest 74，Daniel A. Handwerker 75，约瑟夫81，agah karakuzu 82，83，大卫·B。乔恩·海特·莱塔塔（Jon Haitz Legarreta）95、97、98、99，
康复环境中以技术为中心的服务
抽象目的：了解和应对在康复环境中采取和实施技术方面的挑战，居民实验室是一家专注于技术的临床服务，在高等医院内进行了12个月的试验。本文报告了其作为临床服务和客户的初步影响，包括所需的辅助技术（AT）的类型。材料和方法：使用描述性统计数据整理并分析了25名参加Haigec实验室的人的推荐和行政数据。对于那些不止一次参加的人（n¼12），使用修改后的目标措施（MGAM）评估目标达到目标。结束后半结构化访谈已与参与者完成，以了解他们在Habitec实验室的经验。使用主题分析分析了访谈。结果：大多数与会者（92％）在脊髓损伤（SCI）后正在接受住院治疗。大多数（73％）与改善娱乐和联系有关的目标。所有完成MGAM的参与者在习惯实验室出勤后都表现出进步的目标。定性数据强调了对服务和未来建议的赞赏。结论：这项研究表明，在SCI的个体中，尤其是可以帮助沟通的消费级智能设备，对在SCI的个人中使用的支持很高。在此期间，这一发现可能受到COVID-19大流行和频繁锁定的影响的影响。出勤率正在解放，但资源障碍令人沮丧。这项研究表明，Habitec Lab能够解决与会者的重要目标，但也伊利卢开会了新的未来，并引发了对未来目标的热情。
大脑在多步预期过程中以层次化的方式呈现过去和未来
环境在各个序列中是不同的。参与者总共学习了四个序列：一条绿色和蓝色路径，包含一组八个环境，另一条绿色和蓝色路径，包含一组不同的八个环境。为了便于说明，这里只描绘了一条绿色和一条蓝色路径。（b）故事生成。为了学习环境的顺序，参与者为每条路径生成故事，以按顺序链接环境。参与者被告知将最终环境链接回第一个环境以创建一个循环。（c）虚拟现实训练。参与者随后在沉浸式虚拟现实中以绿色路径顺序和蓝色路径顺序探索环境，同时排练他们的故事。在给定的环境中，会出现一个绿色和蓝色的球体。触摸这些球体时，参与者会按照相应的（绿色或蓝色）序列传送到下一个环境。然后，参与者回忆起四个序列中的每一个的顺序（未显示）。环境图像是游戏引擎 Unity 中从可用于商业用途的资产创建的 3D 环境的屏幕截图。
在多任务众包系统中以同意驱动的数据重复使用：by-design解决方案
移动人群允许在时间和空间上收集大量数据，以养活我们的环境知识，并将这些知识与用户行为联系起来。但是，移动人群面临的一个重大挑战是保证为贡献用户保存隐私。众包系统中的隐私保存导致了两种主要方法，有时是合并的，分别是为了换取奖励的隐私，并利用了增强隐私的技术'''匿名化数据'。尽管相关，但我们声称这些方法不能充分考虑到用户对所提供数据的使用的容忍度，以便人群系统保证用户保证用户的预期机密水平，并促进了对不同任务的人群的使用。为此，我们利用了completeness属性，该属性可确保所提供的数据可用于所有者同意的所有任务，只要它们与其他来源进行分析，并且由于用户对用户的相关贡献而没有违反隐私的侵犯，并且更加严格的隐私要求。因此，挑战是要在分析数据时确保completentions在允许数据中用于尽可能多的任务，并促进所得知识的准确性。这是通过对数据分布敏感的聚类算法来实现的，该算法优化了数据重用和实用程序。使用SGX飞地的原型实现进一步允许运行实验，以表明我们的系统会导致合理的性能开销，同时为恶意对手提供强大的安全性。尽管如此，即使在有恶意的对手能够在服务器端起作用的恶意对手，我们至关重要的是，我们为此引入了by-design-by-design架构利用可信赖的执行环境。©2022 Elsevier B.V.保留所有权利。
存在于2025年：在推文，模因和Tiktok视频中以性别歧视的识别和表征分歧
摘要。本文描述了存在于2025年的社交网络中性别歧视识别的实验室，该实验室预计将在CLEF 2025会议上举行，代表了现有挑战的第五版。该实验室包括两种语言，英语和西班牙语的九项任务，这些任务与三种不同类型的数据相同的三个任务（性别歧视，来源意图检测和性别歧视分类）。这种多媒体方法将有助于确定跨媒体格式和用户互动的性别歧视的趋势和模式，从而有助于更深入地了解社会动态。与2023年和2024年存在一样，该版本将使用“以分歧”的方式使用“学习”。九个任务的数据集将包括来自多个注释的注释，显示不同甚至相互矛盾的意见。这有助于模型从不同的角度学习，使它们更好地理解一系列人类观点，并为有效的以人为本的解决方案发展。
乙型肝炎（急性，慢性，围产期）-NJ.GOV 长期经济监测计划-NJ.GOV 算法歧视指南-NJ.GOV CY 2025家庭护理津贴-NJ.GOV 入侵脑膜炎球菌疾病-NJ.GOV 8F订单TI公共实体 - 新泽西州 公告25-03-新泽西州 微生物从水源中减少感染的副本 NJ直接支持专业核心竞争职业途径 部门更新个人，家庭和提供者-NJ.GOV 退休计划成员指南-NJ.GOV 房地产投资咨询服务| nj.gov 家庭中以治愈为中心的创伤方法... -NJ.GOV njdcf-lacensed-child-care-Centers.pdf-nj.gov 申请认证的黄热病统一邮票 电动发电单元-NJ.GOV 新泽西州公立学校员工短缺工作组成员的初步建议 NJAC 5：23-6.1 -NJ.GOV 已经通过获得新泽西州的被覆盖了吗？ 4个简单的步骤，以获得更多的经济帮助。 公共事业委员会 - 新泽西州 经济摘要：新泽西州的经济变化... -NJ.Gov 新泽西州的沟通计划针对聋哑学生... 计划认可指南| nj.gov 8E-订购Bristol Myers Squibb-新泽西州 电子访问验证-NJ.GOV b''
急性HBV感染的临床过程与其他类型的急性病毒肝炎没有区别。孵化期范围为45至160天（平均120天）。临床体征和症状在成年人中的发生频率比通常有无症状急性病程的婴儿或儿童更频繁。但是，有急性感染的成年人中约有50％是无症状的。从初始症状到黄疸发作的前片前或前驱相通常持续3至1天。它是非特异性的，其特征是不适，厌食症，恶心，呕吐，右上象限腹痛，发烧，头痛，肌痛，皮疹，肢管炎和关节炎和黑暗的尿液，以及黑暗的尿液，从Jaundice开始前1到2天。黄体相是可变的，但通常持续从L到3周，其特征是黄疸，轻或灰色的凳子，肝柔韧性和肝肿大（脾肿大较少）。在康复期间，不适和疲劳可能会持续数周或数月，而黄疸，厌食症和其他症状消失。成年人中大多数急性HBV感染导致完全恢复，从血液中消除HBSAG和抗HBS的产生，从而对未来感染产生免疫力。
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持