作为一名盲目的研究人员,我完全依靠声音来分析我的数据并执行我的研究计划。到此为止,我活跃于一个协作中,该协作正在探索数据SONIFILITION(将数据转换为声音)以增强,验证和加速发现。我们计划的范围不仅限于使盲人和视觉障碍的研究人员能够为以前无法访问的研究领域做出贡献。相反,我们还考虑使用新的多模式方法,这些方法利用声音的特性来解决现代天体物理学趋势所带来的主流挑战。使用“现实生活”示例,我描述了我们如何显示时间序列数据,光谱和多维数据集,这些数据集映射到各种声音特征,例如音高,振幅,波形,波形,脉搏重复速率,音调质量,扭曲质量和失真和失真和失真和噪声,以提供有关测量不确定性的附加信息。我讨论了数据SONIFIRATION在高红移星系研究中的应用,以及我们协调的多波长观察计划以检测和跟进快速瞬态事件。最后,我概述了涉及触摸屏和触控板方法的当前研究方向,以检查散点图(非线性)数据表示,基于形状的识别以及使用合并的加权谐波来呈现多维数据集中的信息内容。
每两周一次的分析报告通过国家新冠工作组和风险沟通与社区参与小组 (RCCE) 与卫生部共享。该报告有助于告知 RCCE 小组委员会如何管理和应对新出现的谣言和错误信息。一项回应包括 COVID-19 疫苗计划的发展,在一家国家广播电台和几家地方广播电台播出。这些节目回答了 CCPF 收到的常见问题,旨在消除社交聆听报告中发现的错误信息。其他努力包括制作传单、海报、小册子、广播广告和广告歌,以扩大 COVID-19 疫苗的准确性。
聆听,学习领导:BSH策略2021-23 BSH策略于2021年2月启动,具有以下愿景和使命:愿景:BSH将成为所有英国血液学专业人员的首选成员组织,他们通过其联系,分享他们的学习并在血液学方面提供了极大的影响力。使命:BSH为专业人士和更广泛的公众促进了血液学的研究,研究和实践的卓越。愿景和任务支持BSH的整体慈善对象,这些物体是:“提高血液学的实践和研究并促进对血液学感兴趣的人之间的接触。”该战略的总体目的是确保BSH现在和未来适合目的。背景我们有望在2020年10月COVID-19爆发时启动新战略。我们用时间暂停,反思和重置。我们决定在成员之间就该战略的三个拟议目的进行研究:
摘要 颅内脑电图 (icEEG) 记录因其无与伦比的时空分辨率而为人类神经动力学提供了宝贵的见解。然而,这种记录反映了多个底层发生器的综合活动,影响了分辨空间上不同神经源的能力。为了实证量化 icEEG 记录的聆听区,我们计算了 71 名患者(33 名女性)植入硬膜下电极 (SDE)、立体脑电图电极 (sEEG) 或高密度 sEEG 电极的 8752 个记录点之间信号与距离 (半峰全宽;FWHM) 的函数之间的相关性。正如预期的那样,对于 SDE 和 sEEG,与低频信号相比,高频信号表现出更急剧的下降。对于宽带高 g (BHG) 活动,SDE (6.6 6 2.5 mm) 和灰质中的 sEEG (7.14 6 1.7 mm) 的平均 FWHM 没有显著差异;然而,sEEG 记录的低频 FWHM 比 SDE 小 2.45 mm。白质 sEEG 在 17 – 200 Hz (q, 0.01) 频率下的功率低得多,衰减比灰质电极 (7.14 6 1.7 mm) 更宽 (11.3 6 3.2 mm)。与白质参考或公共平均参考 (CAR) 相比,使用双极参考方案可显著降低 sEEG 的 FWHM。这些结果概述了阵列设计、光谱带和参考方案对人类 icEEG 记录中局部场电位记录和源定位的影响。我们得出的指标与认知和癫痫数据的分析和解释直接相关。
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已发现,句子生成和理解的神经基础设施大部分是共享的。在说话和听的过程中,会使用相同的区域,但根据模态的不同,它们的激活强度会有所不同。在本研究中,我们调查了模态如何影响先前发现的跨模态句法处理区域之间的连接。我们确定了成分大小和模态如何影响左下额叶 (LIFG) 和左后颞叶 (LPTL) 的三角部与 LIFG 的岛叶部、左前颞叶 (LATL) 和大脑其余部分的连接。我们发现成分大小可靠地增加了这些额叶和颞叶 ROI 之间的连接。两个 LIFG 区域和 LPTL 之间的连接在两种模式下都随着成分大小而增强,并且在生成过程中上调,可能是由于额叶皮层的线性化和运动规划。两个 ROI 与 LATL 的连接较低,并且仅在成分较大时才增强,这表明 LATL 在两种模式下的句子处理中都发挥了贡献作用。因此,这些结果表明,额颞区域之间的连接在句子生成和理解的句法结构构建中上调,为跨模态的句子级处理共享神经资源提供了进一步的证据。
本研究调查了语音产生、聆听和自听过程中语音包络跟踪的动态。我们使用的范例是,参与者聆听自然语音(聆听)、产生自然语音(语音产生)和聆听自己语音的回放(自听),同时用脑电图记录他们的神经活动。在时间锁定脑电图数据收集和听觉记录与回放之后,我们使用高斯 copula 互信息测量来估计脑电图中的信息内容与听觉信号之间的关系。在 2 – 10 Hz 频率范围内,我们确定了语音产生和语音感知过程中最大语音包络跟踪的不同延迟。最大语音跟踪发生在感知过程中听觉呈现后约 110 毫秒,以及语音产生过程中发声前 25 毫秒。这些结果描述了说话者和听众语音跟踪的特定时间线,符合语音链的概念,因此也与交流延迟有关。
在没有明显运动的情况下,支持身体运动的大脑系统在听音乐时处于活跃状态。这种隐蔽的运动活动尚不十分清楚,但一些理论提出它在通过运动模拟促进的听觉时间预测中发挥作用。一个问题是与音乐相关的隐蔽运动活动与明显运动期间的运动活动有何关系。我们使用头皮脑电图通过测量 μ 节律来解决这个问题——μ 节律是与躯体运动系统相关的出现在感觉运动皮层的皮层场现象。在足部与手部运动范式中,在足部运动期间/之前手部感觉运动皮层的单侧 μ 增强被认为反映了在另一个效应器当前/未来运动期间手部运动的抑制。在抑制运动的情况下听音乐过程中的 μ 行为尚未确定。我们在无运动的静默、明显运动(足部/手)和无运动的听音乐期间记录了 32 通道脑电图(n = 17)。使用基于独立成分分析的源等效偶极子聚类技术,我们确定了三个与 mu 相关的簇,位于左侧初级运动皮质和右侧和中线前运动皮质。右脚轻敲伴随着左侧源簇中的 mu 增强,重复了之前的工作。音乐聆听伴随着左侧和中线簇中的类似 mu 增强。据我们所知,我们是第一个在没有明显运动的情况下报告和源解析音乐相关 mu 调制的人。隐性音乐相关运动活动已被证明在节拍感知中发挥作用(Ross JM、Iversen JR、Balasubramaniam R. Neurocase 22:558 – 565,2016)。我们目前的结果显示,体位组织的 mu 得到增强,支持节拍感知期间的明显运动抑制。
随着联合国艾滋病规划署目标的快速实现,即在许多高负担国家实现 90/90/90 并控制疫情,新感染和死亡率大幅下降。新感染发生在普通人群中,尤其是年轻群体和 AGYW。唯一一个资源需求没有增长的地区。
