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World File Search System助记
功能和解剖连接可预测脑刺激的助记效果
闭环直接脑刺激是一种很有前途的调节神经活动和行为的工具。然而，如何最佳地靶向刺激以调节特定认知功能所依赖的特定脑网络中的脑活动仍不清楚。在这里，我们检验了以下假设：刺激的行为和生理效应取决于刺激目标的解剖和功能网络特性。我们在 47 名神经外科患者学习和回忆单词表时施加了闭环刺激。经过训练以预测记忆功能的瞬间失误的多变量分类器在任务的学习阶段触发了外侧颞叶皮层 (LTC) 的刺激。我们发现，当将 LTC 刺激施加到白质通路附近的目标时，记忆力会得到特别改善。对于白质附近的目标，记忆力改善最大，这些目标也显示出与大脑记忆网络的高度功能连接。这些目标还降低了该网络中的低频活动，这是成功记忆编码的既定标志。这些数据揭示了解剖和功能网络如何介导刺激的行为和生理效应，为闭环 LTC 刺激可以改善情景记忆提供了进一步的证据，并提出了一种通过改进刺激定位来优化神经调节的方法。
助记符式惊吓和惊讶管理程序对飞行员的有效性
摘要背景：先前提出了助记型惊吓和惊讶程序来帮助飞行员应对飞行中的惊吓和惊讶，但是尚未研究程序执行后对表现的影响。目的：因此，我们在移动基座模拟器中使用单人驾驶的小型双螺旋桨飞机的非线性模型测试了新的助记型程序的有效性。方法：一个由 12 名航线飞行员组成的实验组接受了四项程序的培训：1. 冷静：深呼吸，坐直，放松肩膀和手。2. 观察：喊出基本飞行参数。3. 概述：制定关于问题的假设。4. 领导：制定并执行行动计划。由 12 名航线飞行员组成的对照组接受了控制训练。接下来，所有飞行员执行了四种包含惊吓和惊讶事件的场景。获得了有关飞行员表现、压力、程序应用和评估的数据。结果：该程序在测试场景中的应用率很高（90.0% 完全应用，100.0% 部分应用），飞行员对该程序的评价为积极（中位数：4，1-5 分制）。实验组的决策能力明显更出色，但即时反应明显不太理想。飞行员有时会在不合适的时刻应用该程序。结论：测试的助记符型程序结果令人鼓舞。然而，该程序可能会从修改中受益
什么时候发生了什么？修改后的大脑处理...
■ 情景记忆并非静态的，而是可以根据新的经验而改变，这可能使我们在不断变化的环境中做出有效的预测。最近的研究表明，记忆检索过程中的预测误差可能是此类变化的诱因。在这项研究中，我们使用了修改后的情景线索来调查不同类型的助记预测误差是否会调节大脑活动和随后的记忆表现。参与者对由短篇玩具故事组成的情景进行编码。在随后的 fMRI 会话中，向参与者展示了原始情景的视频，或略微修改后的版本。在修改后的视频中，两个后续操作步骤的顺序发生了变化，或者一个对象被替换为另一个对象。内容
学习风格大脑优势和教学技巧
目的：为了改善学习的传递，由于 Covid 19 疫情，人们正在以新的方式审视有效的教学方法。本案例研究的目的是集中研究学生如何很好地掌握和保留他们所学的材料，特别是与大学指定课程“创业基础”相关的材料。设计/方法/方法：在教学过程中应用助记关键词方法。长句子被转换成关键词和简单的公式，以编码和缩写的形式，以便轻松检索句子中的关键点。通过 https://braintest.sommer-sommer.com/en/ 测试工具使用在线平台测试学生的大脑优势。结果：通过检查 SUFO（学生在线反馈）反馈，结果对知识保留产生了重大影响。它表明了该方法的有效性。含义/原创性/价值：关键词方法是一种有用的记忆和保存信息的方法，这是确定的。短语被转换成诱人的、直截了当的公式，信息被编码，以便于检索。
研究：首字母助记符策略
概述 本研究调查了首字母助记策略教学对学生记忆信息列表的表现的影响。例如，科学过程的步骤构成了一个信息列表。首字母助记策略涉及使用几种首字母设备，包括 (1) 使用列表中项目的首字母组成一个单词。 (2) 在首字母之间插入一个字母以形成一个单词。 (3) 重新排列字母以形成一个单词， (4) 使用列表中项目的首字母作为句子中单词的首字母来创建句子，以及 (5) 使用前四个设备的组合。采用了跨学生多基线设计，每次重复设计有两名学生。 10 年级和 11 年级的六名学习障碍学生参加了该研究。 给学生提供了两种类型的测试。对于在教学之前和之后进行的第一种类型的测试，学生会得到一张纸，上面印有三个列表。这些列表源自五年级编写的教科书，包含这些列表的测试在下文中将被称为“能力水平测试”。*每个列表都有一个标题和四个与标题相关的项目，这些项目列在标题下方。学生有时间学习这些列表，并被告知第二天将对这些信息进行测试。第二天，他们参加了一个包含三个项目的测试。每个测试问题都要求他们说出他们所学习的列表中的项目的名称（例如“说出四种蜘蛛的名称”）。对于第二种测试，也是在教学之前和之后进行的，学生会得到一张纸，上面有四个列表，这些列表源自学生目前正在学习的课程的教科书（以下称为*年级测试*）。但是，学生还没有在课堂上接受过关于这些信息的指导。同样，每个列表都有一个标题和四个与标题相关的项目。学生有时间学习这些信息，第二天，他们被要求对这些信息进行测试。所有测试都要求学生写下每个问题的答案（即，测试项目采用开放式格式）。因此，学生必须了解信息并将其写在测试中，而不是识别或猜测答案。结果结果表明，学生很快就学会了使用该策略，只需要对每种首字母设备进行几次练习。在基线期间，他们在能力水平测试中获得了 53% 的平均分数，在年级水平测试中获得了 51% 的平均分数。经过指导后，他们在能力水平测试中获得了 95% 的平均分数，在年级水平测试中获得了 85% 的平均分数。结论这项研究表明，患有学习障碍的高中生可以掌握一种学习包含列表形式信息的测试的策略。使用该策略后，他们在根据年级教科书信息编写的测试中平均能够达到“B”级。参考文献 Nagel, NR (1982)。首字母记忆策略：一种针对学习障碍高中生的记忆技巧。未发表的硕士论文。堪萨斯大学，劳伦斯。
机器人teleperation的伪热接口
机器人远程操作涉及远程驾驶和操纵机器人系统，这特别适用于敌对的环境。但是，情况意识（SA）构成了远程植物学的主要挑战[9]。操纵物体时，人类会感知触觉。触觉反馈在人们与远程环境互动（例如，在机器人的远程流动中）互动或在虚拟环境中提供更多沉浸式体验时，一直发挥着重要作用，而人类没有可能在本地触摸的可能性。通过使用多模式反馈（主要是视觉）和探索大脑的能力和局限性，可以将伪助记术视为每一个CE的一种触觉幻觉[11]。通过介绍映射到用户动作的伪热技术技术（PHT）的微妙细微差别，允许模拟虚拟触觉和牙龈感觉，而无需将触觉设备附加或应用于身体而引起。通过多模态模拟的感觉效率感知到这些这些，例如通过视觉和听觉效率或体现的隐喻。近年来，伪热疗文献发表的研究工作的数量不大，模拟了更多的技术和新的应用领域，主要集中于扩展现实和空中互动[16]。作者考虑进一步探索这些PHT，特别是组合多模式的技术，以改善机器人远程操作，在远程车辆驾驶，对象操纵，SA和协作任务中。据最佳作者所知，在很大程度上尚未探索PHT进行机器人远程操作，但[13]例外[13]呈现合规性并协助手术远程操作任务。
西塔振荡支持人类空间导航中的主动探索
主动导航似乎比被动导航能产生更好的空间知识，但目前还不清楚主动决策如何影响学习和记忆。在这里，我们研究了 θ 振荡对记忆相关探索的贡献，同时测试了有关其如何促进主动学习的理论。使用脑电图 (EEG)，我们对个体进行了迷宫学习任务测试，在该任务中，他们在迷宫的每个选择点对探索位置做出离散决策。一半参与者可以在每个选择点自由做出主动决策，另一半则通过在每个交叉点选择标记选项（与主动探索相匹配）进行被动探索。至关重要的是，所有决策都是在静止时做出的，将主动决策过程与运动和速度因素分离开来，这是 θ 振荡的另一个突出的潜在作用。然后通过在迷宫中从物体 A 移动到物体 B 来测试参与者对迷宫的了解。结果显示，在学习过程中，主动决策具有优势，并且表明主动组在探索的选择点（尤其是在中额叶通道）中具有更大的 θ 功率。这些发现表明，主动探索与人类空间导航过程中的 θ 振荡有关，并且这些振荡不仅仅与运动或速度有关。结果表明前额叶区域的 θ 振荡增加表明与海马体的沟通以及将新信息整合到记忆中。我们还发现了主动导航过程中 alpha 振荡的证据，表明注意力也发挥了作用。这项研究支持 θ 振荡在导航学习过程中具有一般的助记作用。
人工智能与功能基因组学的接口
摘要：基因组学是分子生物学的一个交叉学科，通过对生物基因组进行解码和数据分析，研究生物基因组的结构、功能、进化、映射和编辑。它与人工智能的接口通过大数据方法中的深度学习（DL）策略和成簇的规律间隔短回文重复序列（CRISPR）系统得到加强，为生物技术和医学带来了革命性的可能性。目的是描述人工智能在功能基因组学和 CRISPR 基因编辑系统中的应用概况。这是一次范围界定审查，通过在 SciELO、NCBI/PubMed ® 和 Science Direct 数据库中进行搜索，选取了 2020 年至 2024 年期间的文章。使用助记组合 PCC（Population、Context、Concept）来定义研究的指导问题。该评价是根据系统评价的首选报告项目和范围界定评价的荟萃分析 (PRISMA-ScR) 清单的指南进行的描述。纳入了20篇符合研究标准的文章，在分析了人工智能（AI）与组学科学之间的联系内容后，发现机器学习辅助技术的精度和覆盖范围在提高方面取得了显著进展。结论是，训练有素的算法使机器学习能够在大量数据挖掘中进行，并提供更准确的预测分析并优于传统方法。人工智能扩展了组学科学和性能技术设备的能力； CRISPR 系统中的方法在准确性、可推广模式和对引导 RNA 设计的理解方面优于传统方法。