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心理创伤和发展的大脑
认为我们应该讨论吗？“;“我应该做任何不同的事情吗？”我们从治疗师那里学到的心理分析治疗？笔记本，是一家客户信息企业，旨在软化敌对行为的暗示性合作。有时治疗是倾听客户表达他们的想法并强调他们的优势的问题。Bertolino和Schultheis还可以探索替代方案，如果没有解决方案：“如果我们提供锻炼，而父母不相信回家并尝试它，那么我们将使我们的方法进行操作。”家庭成员可能“有好主意，我们应该尽可能地参与他们的声音。”在制定这种方法时，作者建议单词像“始终”，“永不”，“没人”或“一直”或“所有时间”的词暗示问题永远存在于我们身上，并给我们带来了改变负面行为的动力。专注的预选赛，例如“最近”，“最后一段时间”和“在过去的一个月中”，这表明问题是暂时的。因此，这本书并没有引起我们的注意力，而是巧妙地重新专注于我们家庭的积极变化。我们学会写下各种有助于我们为电池充电的东西，注意何时儿童参与符合我们认可的行为，并承认他人的观点。承认也意味着我们注意他人用来识别存在问题模式的单词。有必要探索问题周围的模式 - 打破无益模式所需的全部更改通常是一个小的变化。实际上，需要进行一些小变化，因为这些变化会导致进一步的变化，而解决方案很快就会出现在地平线上。当他们识别临时解决方案时，客户会注意到他们正在取得进展，并发生进一步的变化。这是一个重要的治疗阶段，因为我们不认识进步，我们就会感到沮丧，焦虑或无私。作者教我们将经验视为学习机会。如果您知道世界将于明天结束，您会做的三件事是什么？您过去所做的最有意义的事情是什么？在不久的将来，您会做些什么，这将使您成为自己想成为的人？这是一本促进变化的书：它有助于确定问题的背景并在实现问题后维持变化。
大脑和大型fMRI数据中功能性脑网络的层次结构建模
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术，即概率的功能模式（sprofumo），该技术可扩展到英国生物库（UKB），有预期的100,000名参与者，并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络，同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真，我们显示了模型的效用，尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下，或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后，通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI，我们将静止状态网络（RSN）绘制为单个受试者，其详细范围比以前在UKB（> 100 rsns）中可能绘制了，并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外，我们证明了该模型的几个优点，而不是独立的组件分析与双重回归（ICA-DR）相结合，尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。
儿童虐待对大脑结构，功能和依恋的神经生物学影响
akemi tomoda a，b，c*，shota nishitani a，b，shinichiro takiguchi b，c，takashi X.Fujisawa A，B，Toshiro Sugiyama a，b，b，c，c，c，
口腔片片转换牙科科学 公式优化 研究方法的范式 jname Paper 用于管理上颌面筋膜空间感染 孟加拉国妊娠糖尿病的危险因素 蘑菇粉通过在高糖饮食喂养的小鼠中维持葡萄糖和脂质稳态来改善代谢综合症 圣罗勒（Ocimum Sanctum linnaeus）的影响... 大脑外侧心室的正角及其与年龄，性别和侧面的关系：孟加拉国流行中计算机断层扫描的形态计量学研究 在孟加拉国空军人员中筛查糖尿病前和II型糖尿病 如何引用本文：Altowairqi TK，Shafi Me。全世界和T 中的淡水鱼物种的生物多样性的全面评论
为口腔 - 芯片模型创建基本结构涉及设计一个微流体芯片，该微流体芯片复制必需的组件并创建模拟口腔复杂性的微环境。微流体芯片可以由各种材料制成，包括玻璃，硅和聚合物。微流体芯片的标准制造技术包括软光刻，光刻图和注射成型。这些方法可以在芯片上创建复杂的微观结构和通道。微流体芯片应复制口腔的关键成分，包括代表各种口腔组织的细胞培养室，例如上皮细胞，成纤维细胞和唾液腺细胞，这些细胞包含在细胞外基质中。细胞外基质可以结合水凝胶或其他材料，以提供结构支撑和细胞附着和生长的基板。结合灌注系统可模拟血液，使营养素，氧气和药物的递送2,3。
神经技术时代的隐私：调查公众对大脑数据收集和使用
大脑计算机界面（BCIS）正在扩展到医疗领域，成为娱乐，健康和营销。然而，随着Con-Sumer神经技术变得越来越流行，由于脑电波数据的敏感性及其潜在的商品化而引起了隐私问题。对隐私的攻击已被证明，并且在脑对语音和大脑对象解码中的AI进步构成了一套新的独特风险。在这个领域，我们为第一个用户研究（n = 287）做出了贡献，以了解人们对神经技术影响的人们的神经保护期的预期和意识。我们的分析表明，尽管用户对技术感兴趣，但隐私是可接受性的关键问题。结果强调了同意的重要性以及对神经共享的有效透明度的必要性。我们的见解提供了分析当前隐私保护机制差距的基础，这增加了有关如何设计隐私尊重神经技术的辩论。
清洁灵活性是管理清洁电力系统的大脑
是最需要的，无论是在白天还是晚上●由于锂电池变得更容易生产，其成本大幅下降●快速创新意味着新的电池技术，如LFP（消除了对镍和钴的需求）和钠离子（消除了对锂的需求）正在迅速进入市场，带来成本和性能的巨大改进●模块化技术，可以在世界任何地方部署；在电网规模（高达几吉瓦）以及较小规模（几千瓦）的住宅或商业建筑中部署，以增强现场生产的能源消耗
心理测量：一种用于从人类大脑活动重建图像的万能模型
通过脑机接口，重建所看到的人脑活动图像连接了人机视觉和计算机视觉。由于个体之间大脑功能存在固有差异，现有文献主要集中于使用每个人各自的脑信号数据为每个人获取单独的模型，而忽略了这些数据之间的共性。在本文中，我们设计了心理测量学，这是一个全方位模型，用于重建从不同受试者获得的功能性磁共振成像 (fMRI) 图像。心理测量学包含一个全方位专家混合 (Omni MoE) 模块，其中所有专家共同努力捕捉受试者间的共性，而与特定受试者参数相关的每个专家则负责处理个体差异。此外，心理测量学还配备了一种检索增强推理策略，称为 Ecphory，旨在通过检索预先存储的特定受试者记忆来增强学习到的 fMRI 表征。这些设计共同使心理测量变得万能而高效，使其能够捕捉受试者之间的共性和个体差异。因此，增强的 fMRI 表征可作为条件信号来指导生成模型重建高质量逼真的图像，从而使心理测量在高级和低级指标方面都成为最先进的技术。