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长卵巢认知障碍和男性生殖激素缺陷可能源于GNRH神经元死亡
一个大学。里尔，INSERM，CHU LILLE，LILLE神经科学与认知，UMR-S 1172，Estalz，Lille，法国，法国B部内分泌学和调查医学，伦敦帝国学院，伦敦，英国伦敦，英国C CHU LILLE，病理学系，中心病原学，法国D Cimus d Cimus d Cimus d Cimus d cimus de santia deia deia compertela，santiago dea compastela西班牙E吕贝克大学实验和临床药理学和毒理学研究所Digestivas（Ciberehd），西班牙马德里，马德里郡H H Chu Lille，妇科与妇产部，珍妮·德·弗兰德雷斯医院，F-59000，法国I Lille，I I I Neurobiology的实验室，实验性医学，实验性医学研究所。Lille, Inserm, CHU Lille, Service de Médecine Intensive Réanimation, U1190, EGID, F-59000 Lille, France k University Lille, Inserm, CHU Lille, Centre d ' investigation Clinique (CIC) 1403, F-59000, Lille, France l LICORNE Study Group, CHU Lille, Lille, France m Department of Experimental and Clinical Medicine, University of意大利佛罗伦萨，意大利n chu Lille，新生儿学系，HôpitalJeanne de Flandre，FHU，FHU 1000天，F -59000，F -59000，法国O大学里尔，CNR，CNRS，CNRS，INSERM，INSERM，INSERM，CHU LILLE，INSERM，CHU LILLE，INTERUR DE LILLE Lille，Service de Biochimie et hormonologie，Center de Biologie Pathologie，Lille，法国Q Univ。里尔，Inserm U1285，Chu Lille，复苏杆，CNRS，UMR 8576 -UGSF -UGSF-结构和功能性糖生物学单元，F -59000，法国里尔，法国Rille，内分泌学部，内分泌学系，帝国大学医疗保健NHS NHS NHS NHS NHS NHS Trust，伦敦，英国王后，英国王后，建筑801A，drio niria diveria，b. 48160，deria，488160，deria>
模拟飞行任务中的认知负载识别
量子卷积神经网络（QCNN）代表量子机学习中的一种有希望的方法，为量子和经典数据分析铺平了新方向。由于缺乏贫瘠的高原问题，训练量子神经网络（QNN）及其可行性，这种方法特别有吸引力。但是，将QCNN应用于经典数据时会产生一个限制。当输入量子数的数量为两个功率时，网络体系结构是最自然的，因为每个池层中的数量减少了两个倍。输入量子位的数量确定可以处理的输入数据的尺寸（即功能数量），从而限制了QCNN算法对现实世界数据的适用性。为了解决此问题，我们提出了一个QCNN体系结构，能够处理任意输入数据尺寸，同时优化量子资源（例如辅助量子器和量子门）的分配。这种优化不仅对于最大程度地减少计算资源很重要，而且在嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算中至关重要，因为可以可靠地执行的量子电路的大小是有限的。通过数值模拟，我们基准了具有任意输入数据维度的多个数据集的各种QCNN体系结构的分类性能，包括MNIST，Landsat卫星，时尚 - 纳斯特和电离层。结果验证了提出的QCNN体系结构在利用最小资源开销的同时实现了出色的分类性能，当可靠的量子计算受噪声和缺陷限制时，提供了最佳解决方案。
这很简单吗？认知神经科学中的线性映射模型
认知神经科学的进步通常伴随着我们用来发现大脑功能新方面的方法的复杂性。最近，许多研究已经开始使用大型特征集来预测和解释大脑活动模式。在此范式中，至关重要的重要性是映射模型，它定义了特征和神经数据之间可能关系的空间。直到最近，大多数编码和解码研究都使用了线性映射模型。但是，一些研究人员认为，线性映射的空间过于限制，并主张使用更灵活的非线性映射模型。在这里，我们在三个总体目标的背景下讨论了映射模型的选择：预测准确性，可解释性和生物学合理性。我们表明，与流行的直觉相反，这些目标不会清晰地映射到线性/非线性鸿沟上。此外，我们认为，我们应该旨在估计这些模型的复杂性，而不是将映射模型视为线性或非线性，而不是将映射模型视为线性或非线性。我们表明，在大多数情况下，复杂性可更准确地反映了各种研究目标所施加的限制，并概述了几个可用于有效评估映射模型的复杂度指标。
使用机器学习预测轻度认知障碍的进展：系统，定量和批判性评论
我们对研究的研究进行了系统的综述，该研究重点是自动预测对阿尔茨海默氏病（AD）痴呆症的轻度认知障碍进展，以及对影响性能的方法论选择的定量分析。此评论包括172篇文章，从中提取了234篇实验。对于每个人，我们报告了使用的数据集，特征类型，算法类型，performence和潜在的方法论问题。使用多元混合效果线性回归评估了这些特征对性能的影响。我们发现，使用认知，流通氧化葡萄糖 - 螺质发射层造影术或磁性脑电图和磁性变量显着提高了预测性能，与不包括其他方式相比，预测性能显着提高，尤其是其他模态，尤其是T1磁性音乐成像，但表明了一个明显的图表。认知评估的良好表现质疑成像的广泛使用，以预测AD的发展，并提倡探索进一步的域名认知评估。我们还识别了几个方法论问题，包括缺少测试集，或在几乎四分之一论文中使用其用于特征选择或参数调整的使用。在15％的研究中发现的其他问题对该方法与临床实践的相关性产生了怀疑。我们还强调，短期预测可能不会比预测受试者保持稳定
刺激使用障碍的特定认知行为群体治疗计划
兴奋剂使用是一个重要的健康问题。在2018年，在过去的12个月（1）中，男性中有2.8％和1.5％的女性使用可卡因，这是2019年欧洲接近的数字，在过去的12个月中，有2.1％的15至34岁儿童在过去12个月中服用了可卡因，在过去的12个月中，Amphetamines，1.4％的Amphetamines，1.4％的Amphetamines，1.9％MDMA（3; 3,4,4-毫秒）（3,4-4-METHYLEND）。在法国，这些数字甚至更高（分别为3.2、0.6和1.3％）（2）。使用新合成药物，包括Cathinones和非刺激合成大麻素，估计在欧洲同一人群中为1.1％。对于甲基苯丙胺来说，一些国家将其包括在其苯丙胺使用数据中，并且患病率似乎是高度可变的，在每个国家 /地区风险的330至34,600位用户之间。刺激物使用，包括可卡因，都有许多后果，包括体细胞（梗死，肺部不适，中风。。。 ）（3，4），精神病学（焦虑症或诱发的精神病症状发病率更高）（5，6）和社会后果。此外，从2010年到2014年，在美国，每年40,000次过量服用过量的刺激剂（可卡因或甲基苯丙胺）中的平均7,500，每年使用这些物质过量的药物有所增加（7）。
认知控制的神经科学：大脑如何管理思想和动作。
总而言之，认知控制是一个必不可少的功能，使个人能够有效地调节思想和行动。它由复杂的神经回路支配，主要涉及前额叶皮层及其与其他大脑区域的联系。了解认知控制的神经科学对解决心理健康障碍，改善认知功能并增强整体幸福感具有深远的影响。随着研究的继续，对认知控制机制的新见解可能会导致优化人类认知和行为的创新策略。
关于研究主题的人为因素和高级工业人类机器人互动中的认知人体工程学的社论
协作机器人技术是许多工业流程的非常有前途的技术，包括e.g。，制造业，物流，orconstruction.thisnewtechnologyarealsonolealsochanging of行业工人的环境。人类机器人相互作用（HRI）的研究对于增强操作员的工作条件和福祉以及生产绩效至关重要。在这方面，对认知人体工程学的特别重视的人为因素是实施安全，流利和有效的协作应用的基础。该研究主题在工业环境中以用户为中心和协作应用中的人为因素和认知人体工程学的研究进行了一系列贡献。在这里，我们从由协作机器人技术影响的三个关键领域的角度总结了这些研究：工人的安全，绩效和福祉。研究主题及时分析了工业HRI的不断变化的景观，因为我们站在一个新时代的工业自动化时代，这是由人类创造力和机器人效率的融合所定义的。除了反映该领域的最新研究外，还提供了有关协作机器人如何改变工业工作区的实用见解和前瞻性观点的贡献。在本研究主题中，每篇文章都涵盖了这种复杂关系的另一个方面，从将机器人纳入人类以人为中心的工作环境到设计和实施的复杂性的社会和心理影响。开发既有技术复杂又以人为本的解决方案需要一种整体方法，这对于理解HRI的复杂本质至关重要。
年龄和认知技能：使用或失去它-Eric A. Hanushek
横截面年龄技能概况表明，如果不是更早，认知技能开始下降30岁。如果准确，这种年龄驱动的技能损失对人口迅速老龄化的社会的人力资本构成了重大威胁。我们会根据不同年龄的识字和算术技能的个人变化来估算实际年龄技能的概况。我们使用了成人能力评估（PIAAC-L）计划的独特德国纵向组成部分，该计划在3。5年后重新测试了大量代表性的成年人样本。我们的经验方法将年龄与队列效应分开，并纠正了从归还到平均值的测量误差。出现了两个主要结果。首先，平均技能在四十年代略有下降，然后稍微降低了识字能力，并且算成问题。第二，年龄较大的技能仅适用于低于平均水平的人的技能。使用高于平均水平的白领和受过高等教育的工人甚至超过了四十多岁的技能。妇女在老年时尤其是算术的技能损失更大。