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参与者信息表EEG会话
伦理批准参考：ERN_21-0737AP6我们想邀请您加入一项研究。在决定是否参加之前，重要的是要了解为什么要进行研究以及它将涉及什么。请花一些时间仔细阅读以下信息，并询问我们是否有任何内容，或者您是否想要更多信息。该研究的目的是什么？这项研究的目的是检查肌肉和大脑水平的措施，这可能与受损的抑制性控制有关。在本研究会议中，我们将通过脑电图（EEG）记录您的大脑活动，同时您会出现视觉刺激。我们将要求您通过按开关对刺激做出简单的判断。通过分析您对刺激的反应方式，我们将能够进一步了解支持冲动控制的大脑网络。为什么我被邀请？我们要求您考虑加入这项研究，因为要么：您患有帕金森氏病，而且i）尚未服用药物或ii）正在服用ropinirole，这可以帮助我们了解帕金森氏病和药物期间的变化如何影响脉冲控制。
首届跨会话工作量估计被动式脑机接口竞赛回顾
和许多研究领域的情况一样，脑机接口 (BCI) 领域数据共享仍然很少，尤其是在被动 BCI 领域——即基于从脑部测量估计的用户心理状态实现隐性交互或任务调整的系统。此外，该领域的研究目前面临一个重大挑战，即解决脑信号变异性，例如跨会话变异性。因此，为了在该领域发展良好的研究实践，并使整个社区能够联合起来进行跨会话估计，我们创建了第一个关于跨会话工作量估计的被动脑机接口竞赛。本次竞赛是第三届国际神经人体工程学会议的一部分。数据是从 15 名志愿者（6 名女性；平均 25 岁）获得的脑电图记录，他们进行了 3 次多属性任务组合 II (MATB-II) 测试，每次测试间隔 7 天，每场测试有 3 个难度级别（伪随机顺序）。数据（训练和测试集）与 Matlab 和 Python 玩具代码一起在 Zenodo 上公开提供（https://doi.org/10.5281/zenodo.5055046）。到目前为止，该数据库的下载次数已超过 900 次（2021 年 12 月 10 日所有版本的独立下载次数：911）。来自 3 大洲的 11 个团队（31 名参与者）提交了他们的作品。表现最好的处理流程包括基于黎曼几何的方法。虽然结果优于调整后的随机水平（对于 3 类分类问题，α 为 0.05，结果为 38%），但准确率仍然低于 60%。这些结果清楚地强调了跨会话估计的真正挑战。此外，它们再次证实了黎曼方法对 BCI 的稳健性和有效性。相反，三分之一的方法（4 个团队）基于深度学习获得了随机水平结果。与传统方法相比，这些方法在本次比赛中没有表现出更优的结果，这可能是由于严重的过度拟合。然而，这次比赛是共同努力解决 BCI 变异性并促进包括可重复性在内的良好研究实践的第一步。
通过无监督域自适应对跨会话记录的神经群体活动进行稳健对齐
尽管使用多电极阵列记录的数据具有高维性，但与行为相关的神经群体活动被认为是固有的低维。因此，使用潜在变量模型预测神经群体记录的行为已被证明是最有效的。然而，随着时间的推移，单个神经元的活动可能会漂移，并且由于植入的神经探针的移动，不同的神经元将被记录下来。这意味着，在某一天训练预测行为的解码器在另一天测试时表现更差。另一方面，有证据表明，行为的潜在动态即使在数月和数年内也可能保持稳定。基于这个想法，我们引入了一个模型，该模型能够从同一动物记录的以前未见过的数据中推断出与行为相关的潜在动态，而无需重新校准解码器。我们表明，无监督域自适应与经过多次训练的顺序变分自动编码器相结合，可以实现对未见过数据的良好泛化，并正确预测传统方法无法预测的行为。我们的研究结果进一步支持了行为相关的神经动力学低维且随时间稳定的假设，并将使脑机接口技术更加有效和灵活地使用。
婴儿定向言语中父母元音发音过度与婴儿在会话轮次水平上的语音复杂性之间的关系
父母与婴儿说话时，通常使用婴儿导向语，这种语调在多个方面与与成人说话时有所不同。元音过度发音，即元音的极端发音，是婴儿导向语中有时会发现的一个特征，有人提出，父母与婴儿说话时使用的元音过度发音的程度与婴儿的语言发展之间存在关系。在本研究中，研究了父母元音过度发音与婴儿发声的语音复杂性之间的关系。先前的研究表明，在受试者均值水平上，存在正相关关系。然而，先前的研究结果并没有提供有关这种关系方向性的信息。在本研究中，在对话轮次层面上研究了这种关系，这使得人们能够得出结论，是婴儿的行为影响了父母，还是父母的行为影响了婴儿，或者两者兼而有之。使用 vhh 指数对父母元音发音过度进行量化，该指数可用于估计单个元音标记的元音发音过度。使用瑞典语单词复杂性测量法计算婴儿发声的语音复杂性。研究结果出乎意料，因为父母元音发音过度与紧随其后的婴儿发声的语音复杂性之间存在负相关关系。方向性表明，婴儿语音复杂性与紧随其后的父母话语的元音发音过度之间没有这种关系。这些结果的一个潜在解释是，高程度的元音发音过度提供或与大量语音和/或语言信息同时发生，这可能会占用处理资源，影响下一次发声的产生。
简短的语言学习会话后，皮质语义网络中的快速微观结构可塑性
尽管语言在我们的生活中显而易见，但我们快速有效地学习新单词和含义的至关重要能力在神经生物学上还是很糟糕的理解。传统的知识坚持认为语言学习（尤其是成年期）是缓慢而费力的。此外，其结构基础尚不清楚。即使在立即立即明显地进行了学习的行为表现，但在各种半类别中，先前的神经影像学工作已经在很大程度上研究了与数月或数年的实践相关的神经变化。在这里，我们涉及新词典的获取，特别关注与动作相关的语言的学习，这与大脑的运动系统有关。我们的结果表明，仅在新的单词学习后几分钟后，有可能测量和调节（使用运动皮层的经颅磁刺激（TMS））皮层微解原解重组。通过扩散的峰度成像（DKI）和基于机器学习的分析衡量的学习诱导的微观结构变化在前额叶，时间和顶壁新媒介位点显而易见，这可能反映了在学习任务期间立即立即反映出整合性词典词典 - 弹性处理和新记忆电路的形成。这些结果提出了快速新皮层编码机制的结构性基础，并揭示了模态和联想大脑区域在支持学习和单词获取方面的因果互动关系。
SCDD的COVID-19疫苗社区输入会话的PowerPoint幻灯片
diyl)bis(2-hexyldecanoate), 2 [(polyethylene glycol)- 2000]-N,N-ditetradecylacetamide, 1,2-Distearoyl-sn- glycero-3- phosphocholine, and cholesterol), potassium chloride, monobasic potassium phosphate, sodium chloride, dibasic sodium phosphate二氢酸盐和蔗糖。
会话描述
2020 AALA 年度农业法教育研讨会会议描述 2020 年 11 月 12 日，星期四 上午 9:30：在 Basie 门厅注册 - 星期四的所有会议都将在 Basie A/B 举行 上午 10:30 – 上午 11:00 第五场：堪萨斯州农业部部长 Mike Beam 致欢迎辞 房间：Basie A/B 上午 11:00 – 下午 12:00：第 1 场第五场：FSMA 对中小型农场的影响：合规、执法及其他 Sophia Kruszewski，佛蒙特州法学院、农业和食品系统中心，佛蒙特州南皇家顿；Kelly Nuckolls，华盛顿特区国家可持续农业联盟； Brian Fink，Danow, McMullan & Panoff，PC，纽约州纽约市 房间：Basie A/B 下午 1:00 – 2:00：会议 #2 V：强大的密苏里州：从汤到坚果 Burke Griggs，沃什伯恩大学法学院，堪萨斯州托皮卡；Anthony Schutz，内布拉斯加大学法学院，内布拉斯加州林肯市；Jesse Richardson，西弗吉尼亚大学法学院，西弗吉尼亚州摩根敦 房间：Basie A/B 下午 2:00 – 3:00：会议 #3 V：COVID-19 与猪肉行业：经验教训 Mark Dopp，北美肉类协会，华盛顿特区；Michael Formica，美国全国猪肉生产者委员会，华盛顿特区；Michael Blaser，Brown Winick Law，爱荷华州得梅因市；Bill Even，美国全国猪肉委员会，爱荷华州阿德尔市
信息技术-802类 - XI会话
计算机是一种电子设备，可用于电子信号。打开信号分别表示1和0。二进制语言，也称为机器语言，在两位数0和1上工作。早期用于工作的计算机专家仅使用二进制语言提供指导。多年来，已经开发了许多类似于简单的英语术语的用户友好语言，并且每个计算机程序员都不需要学习并用二进制语言提供说明。许多用户友好的语言已经开发了C，C ++，Java，JavaScript，Python等。这些语言被称为高级语言。需要在翻译人员的帮助下将高级语言给出的命令转换为二进制语言。
