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World File Search System节奏
线粒体代谢设定了神经元发育的物种特异性节奏
结果：我们发现线粒体的大小和数量在新生神经元中的大小和数量较低，然后随着神经元在特定物种特定的时间线后的成熟而逐渐生长。虽然在小鼠神经元中，线虫在3到4周内达到成熟的模式，但仅在人类神经元几个月后才这样做。我们接下来测量了人和小鼠发展皮质神经元的线粒体氧化活性和葡萄糖代谢。这揭示了线粒体的功能成熟的特定物种时间表，而小鼠神经元比人神经元表现出的线粒体依赖性氧化活性的速度要快得多。我们还发现，人皮质神经元比同一年龄的小鼠神经元显示出低水平的线粒体驱动的葡萄糖代谢。最后，湿润的塞素蛋白软骨会影响神经元的发育时机。我们进行了人类发育的皮质神经元的药理或遗传操作，以增强线粒体氧化代谢。这导致了加速的神经元成熟，神经元提前几周表现出更多成熟的特征，包括复杂的术语，增加的电兴奋性和功能性突触形成。对小鼠神经元的类似治疗也导致了更快的成熟，而小鼠神经元中线虫代谢的抑制导致发育率降低。
基于循环节奏连接的随机过程
摘要：在这项研究中，证实了脑电信号向量的新数学模型，该模型是在脑量表界面操作员多次重复的条件下注册的。研究信号的节奏比已知模型具有许多优势。这个新模型为研究多维分布函数开辟了道路。高阶的初始，中心和混合力矩功能，例如每个脑电图信号分别；以及它们各自兼容的概率特征，其中最有用的特征可以选择。这可以提高大脑 - 计算机界面操作员的心理控制影响（分类）的检测（分类）。基于开发的数学模型，证实了电位信号信号向量的统计处理方法，这些方法包括对其概率特征的统计评估，并有可能对电脑信号的概率特征进行有效的联合统计估计。这为来自不同传感器的信息协调整合提供了基础。在频域中使用高阶函数及其光谱图像作为大脑 - 计算机接口系统中的信息特征。在实验中确定了它们对脑计算机界面操作员的心理控制影响的显着敏感性。将贝塞尔的不平等应用程序应用于信息特征的矢量尺寸（从500次增加到20个数字）的问题，这可以显着降低算法的计算复杂性，以降低算法的计算复杂性。也就是说，我们在实验上确定，只有20个值的傅立叶估计值的傅立叶估算值的较高级别函数的傅立叶变换非常适合构成大脑计算机界面中信息效率的向量，因为这些频谱组成的统计量占相应的量化量的较高的统计量，这是相应的统计量的均可构图。信号。
从高密度大脑节奏中预测鼓节拍
夹带是一个系统与另一系统的相匹配的现象。人类神经活动已显示出与外听性刺激产生共鸣。当我们欣赏音乐时，带有听觉信号的大脑反应引起了共鸣。音乐认知的症结是基于具有内在神经频率的音乐频率的共鸣。也已经证明，在听音乐的同时，神经活动在跨参与者之间进行了同步，这是由高主体间相关性显示的。在这项工作中，我们使用这一事实来预测参与者对脑电图对drumbeat的反应的听力。我们还测试了是否可以在较小的数据集上训练并使用数据集的其余部分进行测试。我们将频率 *通道图构成，并将其馈送到CNN模型中，以预测60-20-20（火车-DEV检验）数据拆分协议的分类精度为97％的Drumbeat，而20-20-60数据拆分的精度为94％。我们还获得了100％的分类精度，用于预测两个数据拆分协议的参与者。
节奏和时间的心理学和神经科学基础 1 Keith Doelling, 2 Sophie Herbst, 1 Luc Arnal, 2 Virginie van Wassenhove 1 Inst
摘要 文化产物，例如舞蹈和音乐，具有时间特性，广义上称为节奏。当个体同步他们的动作时，出现的时间结构提供了一种团结感和共同命运，即使个体可以很容易地调入和调出这个共享的时间空间。在本章中，我们简明扼要地讨论了导致大脑节律和节律行为出现的内生性和外生性因素，以及它们的相互作用如何促成人类复杂的表达形式。自愿与外部节奏耦合和分离的能力在我们的环境（外部驱动）和我们的内部状态（内部驱动）之间产生了潜在的紧张关系，这种紧张关系可以以惊喜的形式被利用来获得艺术效益。 简介 节奏无处不在：在行星的运动中，它决定了我们白天/夜晚的节奏，在人类喜欢阅读的韵律中，在他们产生的音乐和舞蹈中。在生命的每个尺度上，从分子到鸟群，节奏标记时间并为信息流提供指标。在乔治·利盖蒂 (György Ligeti) 的《交响诗》(Poème Symphonique) (1962) 中，一百个节拍器尽可能同时启动，每个节拍器都设置为不同的节奏，标记几分钟的时间。这首交响诗可以被认为是大脑节律的理想化隐喻：数百个神经群可以同时、以相同或不同的频率、同相或异相地有节奏地活跃。大脑功能内生的多个时间指标可能用于信息的编码、分割、调节和传输。本章从广泛的神经科学角度介绍了节奏和节奏处理的心理和神经约束，将各个专业领域的细微差别留给本书的其他章节。我们首先讨论节奏在人类作品中的重要性和定义，然后转向神经振荡的作用，说明节奏在预测、注意和预期方面的具体作用——这些概念是艺术作品的核心。最后，我们强调了生物学和心理学固有的矛盾，即外生时间性与内生身体节律之间的交织，正是这些交织使得个体的生物钟具有相对性。 1 节律 在本章中，节律被定义为信号（例如声音、身体运动或神经动态）在广泛时间尺度上的周期性模式。时间模式不必严格等时才符合节律的条件；事实上，这些节律可能非常复杂，例如人类容易产生的音乐、舞蹈或语音中的层次嵌套结构。在本章中，我们的案例研究主要是准等时单流
语音，节奏和大脑
枢纽的运动，尤其是下颌，建立了语音信封能量波动的上和下限。这些缓慢的关节运动在很大程度上与被称为“音节”的语言元素相吻合。尽管音节可能仅包含一个单个语音段（例如“ A”）或多达七个（例如“强度”），但大多数音节仅包含两个或三个（Greenberg，1999）。尽管音节的平均持续时间约为美国英语（Greenberg，1999年）和日语165毫秒（Arai and Greenberg，1997），但它们的长度可能从约100毫秒到约330毫秒。这种持续性属性对于下一个讨论很重要，因为它们也可以用“调制频率”来表达，这是代表一系列时间尺度上语音节奏的关键定量指标，并且在语音清晰度上也很重要（可以解码和理解在短语，句子，句子，或更长的句子中使用的单词）。
认知中的节奏：重新审视证据
MR 得到了德国科学与创新部 (MICIIN)、Ram on y Cajal 项目下的德国国家研究机构 (AEI) (RYC2019-027538-I/0.13039/501100011033) 以及巴斯克科学基金会 (Ikerbasque) 的支持。LD 获得了欧洲研究理事会 (ERC) 颁发的欧盟“地平线 2020”研究与创新计划的资助（资助协议编号 852139）。LD 和 NAB 获得了德国国家研究署 (ANR) - 德国研究联合会 (DFG) 计划的资助（资助协议编号 J18P08ANR00 – LD；BU 2400/8-1 – NAB）。 CSYB 得到了英国学术院/利华休姆信托基金 (SRG19/191169) 的支持。所有作者都是苏格兰-欧盟临界振荡网络 (SCONe) 的成员，该网络由爱丁堡皇家学会资助（RSE Saltire 促进网络奖授予 CK，参考编号 1963）。
感觉运动节奏-带有音频的脑机接口...
多项研究表明脑机接口 (BCI) 训练对中风康复具有积极的临床效果。本研究探讨了基于感觉运动节律 (SMR) 的 BCI 与音频提示、运动观察和多感觉反馈对中风后康复的疗效。此外，我们讨论了 BCI 训练中训练强度和训练持续时间之间的相互作用。24 名患有严重上肢 (UL) 运动障碍的中风患者被随机分为两组：2 周 SMR-BCI 训练结合常规治疗（BCI 组，BG，n = 12）和 2 周常规治疗（无 SMR-BCI 干预）（对照组，CG，n = 12）。使用临床测量量表测量运动功能，包括 Fugl-Meyer 上肢评估 (FMA-UE；主要结果测量)、Wolf 运动功能测试 (WMFT) 和改良 Barthel 指数 (MBI)，测量时间分别为基线（第 0 周）、干预后（第 2 周）和随访周（第 4 周）。在第 0 周和第 2 周记录分配到 BG 的患者的 EEG 数据，并通过 mu 节律 (8-12 Hz) 的 mu 抑制均值事件相关去同步 (ERD) 进行量化。第 2 周时两组的所有功能评估评分（FMA-UE、WMFT 和 MBI）均显著提高（p < 0.05）。第 4 周时 BG 的 FMA-UE 和 WMFT 改善程度显著高于 CG。双侧半球的μ抑制与第2周的运动功能评分均呈正趋势。本研究提出了一种新的有效的SMR-BCI系统，并证明结合音频提示、运动观察和多感觉反馈的SMR-BCI训练与常规治疗相结合可以促进持久的UL运动改善。
识别音乐节奏的大脑网络
a 美国田纳西州纳什维尔范德堡大学范德堡脑研究所 b 美国田纳西州纳什维尔 Curb 艺术、企业与公共政策中心 c 意大利都灵大学神经科学系 d 美国田纳西州纳什维尔范德堡大学医学中心耳鼻咽喉头颈外科系 e 美国纽约州纽约市长老会/哥伦比亚大学欧文医学中心和哥伦比亚大学瓦格洛斯内外科医学院耳鼻咽喉头颈外科系 f 美国纽约州纽约市长老会/威尔康奈尔医学中心耳鼻咽喉头颈外科系 g 荷兰马斯特里赫特大学神经心理学与精神药理学系 h 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经心理学系 i听力和语言科学系，范德堡大学医学中心，田纳西州纳什维尔，美国 * 通讯作者，电子邮件：anna.v.kasdan@vanderbilt.edu 摘要 我们对 30 项研究神经典型成人音乐节奏处理的功能性磁共振成像研究进行了系统回顾和荟萃分析。首先，我们确定了一个音乐节奏的一般网络，涵盖所有相关的感觉和运动过程（基于节拍，静息基线，12 个对比），这揭示了一个涉及听觉和运动区域的大型网络。这个网络包括双侧颞上皮质、辅助运动区 (SMA)、壳核和小脑。其次，我们在双侧壳核中确定了更精确的基于节拍的音乐节奏位置（基于节拍，音频运动控制，8 个对比）。第三，我们确定了受基于节拍的节奏复杂性调节的区域（复杂性，16
用于预测节奏的机器学习方法......
背景：为被诊断为心房颤动 (AF) 的患者确定合适的心律管理策略仍然是医疗服务提供者面临的主要挑战。尽管临床试验已经确定了可能需要采用心率或心律控制策略来改善预后的患者亚组，但患有 AF 的患者的表现和风险因素范围广泛，使这种方法具有挑战性。电子健康记录的优势在于能够建立逻辑来指导管理决策，这样系统就可以自动识别更有可能采用心律控制策略的患者，并可以有效地将患者转诊给专科医生。但是，与任何临床决策支持工具一样，可解释性和准确预测之间存在平衡。目标：本研究旨在通过比较不同的机器学习算法来创建一种基于电子健康记录的预测工具，以指导患者转诊给专科医生进行心律控制管理。
8-2-声波故事情节与节奏建议.pdf
当物体来回移动时，它会产生压缩和膨胀粒子带，这些粒子带会穿过介质（压缩带会移动，但粒子不会移动）。当声源处的振动幅度增加时，粒子压缩的密度会变大。当我们改变振动频率时，压缩带之间的距离似乎会发生变化。介质中粒子之间的碰撞会导致压缩带远离声源。碰撞会通过介质传递能量。