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使用 3-D 深度学习模型进行大规模脑功能网络整合以辨别自闭症
目前，自闭症谱系障碍的诊断主要依靠临床医生的症状和行为来判断。但这些方法要求医生具备很高的专业知识，且诊断结果容易受到医生的主观性影响。为了寻找更客观的生物标志物来识别自闭症谱系障碍，许多研究者致力于从遗传学、表观遗传学、身体代谢和神经影像学等角度寻找有效的生物标志物（ Goldani et al., 2014 ）。神经影像学被认为是一种很有前途的非侵入性技术，可以揭示人脑的潜在模式。利用结构磁共振成像（sMRI）、功能磁共振成像（fMRI）和正电子发射断层扫描（PET）等技术，可以将人脑建模为一个复杂的系统，各个区域执行不同的结构和功能。先前的神经影像学研究表明，在神经或精神疾病人群中，大脑的结构和功能连接都会发生交替（ Mueller et al., 2013 ）。在各类检查方法中，fMRI，尤其是记录血氧水平依赖性 (BOLD) 信号变化的静息状态 fMRI (rs- fMRI)，已广泛用于研究阿尔茨海默病 (Qureshi et al., 2019b)、精神分裂症 (Yan et al., 2019) 和 ASD (Abraham et al., 2017) 等精神疾病。功能性磁共振成像数据以高维 (∼ 100 万) 的 4 维矩阵格式组织，包含空间和时间信息。这使得直接利用原始数据作为分类算法的输入成为一项艰巨的任务。为了解决数据的高维性，已经提出了许多降维技术 (Abdi and Williams, 2010; Suk et al., 2015; Soussia and Rekik, 2018)。一些人没有使用原始 fMRI 数据，而是提出了脑功能网络分析来描述感兴趣区域 (ROI) 之间的“关系”。基于脑血流会刷新脑各区域的神经活动这一事实，对功能连接 (FC) 进行建模有助于理解精神障碍的神经基础 (Lindquist, 2008)。最常用的 FC 模型是 Pearson 相关性，可以使用两个脑区之间的 BOLD 信号来计算。脑功能网络 (BFN) 是根据图谱预先定义的所有位置的 FC 强度构建的。BFN 构建方法明确将维数从 4 维降低为 1 维向量。许多机器学习 (ML) 方法已成功用于与 ASD 相关的改变的 BFN 的自动分类 (Uddin 等人，2013；Abraham 等人，2017)。一些方法采用稀疏方法，通过在损失函数中添加额外的稀疏正则化项（例如，Lasso（Tibshirani，1996）或Elastic Net（Zou and Hastie，2005））来实现隐式降维。然而，常用来描述 ROI 之间 FC 的相关性仅捕捉线性关系，不适合表征高阶或非线性特征（Shojaee et al., 2019）。此外，将数据折叠成特征向量（向量化）会丢弃脑区的空间信息（Kong et al., 2019）。此外，传统的分类算法，如支持向量机（SVM）（Cortes and Vapnik, 1995）、随机森林（Liaw and Wiener, 2002）和朴素贝叶斯（Rish, 2001）属于浅层分类
在对社会线索进行辨别性恐惧条件反射过程中，整个大脑与皮肤电导反应的个体差异相关
摘要 了解在辨别性恐惧条件反射过程中皮肤电导反应 (SCR) 个体差异的神经基础，可能有助于我们理解恐惧相关精神病理学中的自主神经调节。先前的兴趣区 (ROI) 分析表明杏仁核参与调节条件性 SCR，但缺乏全脑分析。本研究使用来自双胞胎 (N = 285 名个体) 的大型功能性磁共振成像研究的数据，检验了在辨别性恐惧条件反射过程中 SCR 对社会刺激的个体差异与整个大脑的神经活动之间的相关性。结果表明，条件性 SCR 与背侧前扣带皮层/前中扣带皮层、前岛叶、双侧颞顶交界处、右额岛叶、双侧背侧运动前皮层、右上顶叶和中脑的活动相关。ROI 分析还显示杏仁核活动与条件性 SCR 之间存在正相关性，这与之前的报告一致。我们认为观察到的 SCR 的全脑关联属于与显着性检测和自主神经内感受处理相关的大规模中扣带回-岛叶网络。该网络内活动的改变可能是条件性 SCR 和精神病理学自主神经方面个体差异的基础。
报告文档页面 - DTIC
如果图像足够小，仅落在中央凹的中心，则依赖于 S 视锥细胞的颜色辨别能力将受到损害。图 3.3 对此进行了说明。当观察距离很近时，每个圆圈的视角都对应几度，具有正常色觉的人很容易区分黄色和白色以及红色和绿色。但是，从几英尺远的地方观察，黄色和白色将无法区分。这被称为小视野三色盲，因为三色盲是完全缺乏 S 视锥细胞的人。无论图 3.3 中的黄色和白色有多大，三色盲都无法区分它们。在某些小视野下，即使是正常人也会表现得像三色盲。请注意，即使从远处看，红绿对仍然可以辨别，因为 S 锥体对于这种辨别不是必需的。因此，小视野效应仅限于依赖于 S 锥体 5 的辨别。（注意：由于再现颜色的技术困难，具有正常色觉的人可能仍然能够辨别远处的黄色和白色半圆。）
清醒涟漪增强人类大脑中的情绪记忆编码
据推测，增强对情绪体验的记忆取决于记忆巩固过程中杏仁核-海马的相互作用。本文利用人类杏仁核和海马在情绪记忆编码和辨别任务中的颅内记录，表明与中性刺激相比，编码情绪后清醒涟漪增加。此外，编码后涟漪锁定刺激相似性可预测后期记忆辨别。涟漪锁定刺激相似性在杏仁核中出现的时间比在海马中更早，相互信息分析证实了杏仁核对海马活动的影响。最后，杏仁核和海马中联合的涟漪锁定刺激相似性可预测正确的记忆辨别。这些发现提供了电生理证据，表明编码后涟漪可以增强对情绪事件的记忆。
急性有氧运动对有或无学习障碍儿童执行功能的影响：一项随机对照试验
本研究考察了急性有氧运动对有和无学习障碍 (LD) 儿童持续注意力和辨别能力的影响。51 名 LD 儿童和 49 名正常发育儿童被随机分配到运动组或对照组。运动组的参与者进行 30 分钟的中等强度有氧运动，而对照组则观看跑步/运动相关的视频。每次治疗前后都评估了神经心理任务、Daueraufmerksamkeit 持续注意力测试和决心测试。运动显著提高了持续注意力和辨别能力的表现，尤其是准确率更高、反应时间更短。此外，LD 运动组比正常发育运动组进步更大。研究结果表明，急性有氧运动通过增强心理状态的调节和注意力资源的分配，影响了 LD 儿童的持续注意力和辨别功能。
秀丽隐杆线虫的学习和化学感受
Arrestin 介导的脱敏使秀丽隐杆线虫的神经元内嗅觉辨别成为可能......................................................................................................................................44
生成式人工智能与颠覆
虽然注意力模型对于机器翻译等任务很重要，但“自我注意力”对于消除歧义很有用，即辨别单词和句子的上下文和含义。与顺序模型不同，顺序模型通过分别返回句子中的每个后续单词来辨别单词的含义，而自我注意力模型将对句子中其他单词的理解“融入”我们正在处理的特定单词中。也就是说，每个单词在处理时都与输入中的其他单词有关系。这有助于并行优化并极大地提高模型的性能。7
内侧或外侧穿通通路的损伤对海马对位置学习的贡献以及对恐惧条件作用有不同的影响。
内嗅皮质内侧和外侧部分（MEC 和 LEC）的神经元轴突形成内侧和外侧穿通通路（MPP 和 LPP），它们是海马皮质输入的主要来源。解剖学、生理学和药理学研究表明 MPP 和 LPP 是不同的。不幸的是，评估这两种通路损伤的功能意义尚未使用已知对啮齿动物海马功能敏感的任务。在本研究中，我们使用生理学和解剖学相结合的方法对 MPP 和 LPP 进行分离损伤。对 MPP 或 LPP 损伤的大鼠进行了水任务中的位置学习测试和对情境的辨别性恐惧条件化任务。结果表明，MPP 损伤导致位置学习受损，而 LPP 损伤则不会。情境辨别数据显示，MPP 损伤的恐惧效应类似杏仁核，减弱，LPP 损伤的辨别性恐惧条件化情境效应增强。与 Buzsa´ki 提出的空间学习两阶段模型一致（Buzsa´ki G，记忆痕迹形成的两阶段模型：“嘈杂”大脑状态的作用。神经科学 1989；31(3)：551–570），水任务中的损伤可以解释为反映 MPP 突触在激活海马神经元方面的更高效率。情境辨别结果可以通过到达 MEC 和 LEC 的感觉信息的分离来解释，或者通过 MEC 的边缘性质与 LEC 的感觉性质之间的分离来解释。© 1999 Elsevier Science BV 保留所有权利。
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8. 国家高级任命（大主教任命秘书）。9. 战略领导力发展计划 (SLDP) 辨别小组（SLDP 主任）。10. SLDP 教职人员（SLDP 主任）。11. 共享辨别过程（辨别主管）。12. 战略使命和事工投资委员会 (SMMIB) 将在 2024 年中期之前将社会经济多样性指标纳入其共享成果框架（愿景和战略团队）。13. SMMIB 将继续根据人员和财务标准评估可持续性（愿景和战略团队）。14. 庄园福音传教工作组将在 2024 年第三季度末之前评估庄园事工联络负责人在阶级歧视问题上担任临时教区倡导者的可能性（+Barking）。 15. 庄园福音传教工作组将在 2024 年底前制定下一个三年工作阶段的提案（+Barking）。16. 事工发展团队（事工体验计划经理）将在 2024 年底前协调提高受戒者和现有神职人员对工会会员资格选择的认识，将其作为支持途径之一。