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发展性认知神经科学
内部沟（IP）与数值处理有关。最近的一项研究报告说，IPS硫模式与儿童和成人的算术和象征性数量能力有关。在本研究中，我们评估了患有发育障碍障碍（DD）的儿童和通常患有儿童（TD）的儿童的数值能力与IPS沟沟模式之间的联系，从而扩展了以前的分析，考虑了其他沟通特征和后心sulcus（POC）。首先，我们确认了IPS和POC的纵向沟道稳定性。第二，与TD相比，我们发现左截面IP的比例较低，双侧双侧的双层IPS形状较高。第三，我们的分析表明，算术是数值处理的唯一方面，它与IPS硫模式显着相关（截面与未切片），并且这种关系特定于左半球。和最后的相关性分析的年龄和算术分析在没有左左IP的儿童中表明，尽管它们在数值能力上可能具有固有的劣势，但这些可能会随着年龄的增长而改善。因此，我们的结果表明，只有左IPS沟模式与数值能力和其他因素相关的数值能力有关。
量子信息是无限集合或系列的信息
摘要：量子力学引入的量子信息相当于经典信息的某种推广：从有限到无限的序列或集合。信息量是以基本选择为单位测量的选择量。“量子比特”可以解释为“比特”的推广，即在一系列备选方案中进行选择。选择公理对于量子信息是必要的。相干态在测量后随时间转变为有序的结果序列。量子信息量是与所讨论的无穷序列相对应的超限序数。超限序数可以定义为模糊对应的“超限自然数”，将皮亚诺算术的自然数推广到“希尔伯特算术”，从而实现了数学和量子力学基础的统一。
量子信息作为无限收藏或系列的信息
摘要。量子力学引入的量子信息等同于经典信息的一定概括：从有限到无限序列或集合。信息的数量是在基本选择单位中测量的选择数量。“ Qubit”可以解释为“位”的概括，这是连续替代方案的选择。选择的公理对于量子信息是必需的。测量后的时间，连贯状态被转化为有序的一系列结果。量子信息的数量是与所讨论的无限序列相对应的载量序数。可以将the柱数字定义为模棱两可的“跨足数自然数”，将peano算术的自然数推广到“希尔伯特算术”，从而允许统一数学和量子力学的基础。
自动瞳孔测量和认知范式揭示急性脑损伤中的隐秘意识
摘要背景：识别重症监护病房 (ICU) 昏迷和其他意识障碍 (DoC) 患者的隐性意识对于治疗决策至关重要，但缺乏灵敏的低成本床边标记。我们研究了自动瞳孔测量结合被动和主动认知范式是否可以检测出患有 DoC 的 ICU 患者的残留意识。方法：我们前瞻性地招募了来自三级转诊中心 ICU 的临床反应低或无反应的创伤性或非创伤性 DoC 患者。年龄和性别匹配的健康志愿者作为对照组。患者被分为临床无反应（昏迷或无反应性觉醒综合征）或临床反应低（微意识状态或更好）。使用自动瞳孔测量法，我们记录了被动（视觉和听觉刺激）和主动（心算）认知范式下的瞳孔扩张情况，并设定了特定任务的成功标准（例如，连续 5 次心算任务中 5 次瞳孔扩张中有 ≥ 3 次）。结果：我们从 91 名 ICU 脑损伤患者（平均年龄 60 ± 13.8 岁，31% 为女性，49.5% 为非创伤性脑损伤）的 178 个时间点获取了 699 次瞳孔测量记录。还从 26 名匹配的对照者（59 ± 14.8 岁，38% 为女性）获取了记录。被动范式对患者和对照者之间的区别有限。然而，主动范式可以区分不同的意识状态。对于中等复杂程度的心算，17.8% 的临床无反应患者和 50.0% 的临床低反应患者出现≥ 3 次瞳孔扩张（风险比 4.56，95% 置信区间 2.09–10.10；p < 0.001）。相比之下，76.9% 的健康对照者出现≥ 3 次瞳孔扩张（p = 0.028）。使用不同成功阈值进行的敏感性分析的结果保持一致。Spearman 等级分析强调了心算过程中瞳孔扩张与意识水平之间的密切关联（rho = 1，p = 0.017）。值得注意的是，一名行为无反应的患者在出现明显的意识迹象前 2 周表现出持续的服从命令行为，表明认知运动分离存在长时间。结论：自动瞳孔测量结合心算可以识别 ICU 急性 DoC 患者的认知努力，从而识别隐性意识。关键词：心脏骤停、认知运动分离、昏迷、重症监护医学、创伤性脑损伤
扩展Groth16的分离语句
摘要。Two most common ways to design non-interactive zero knowl- edge (NIZK) proofs are based on Sigma ( Σ )-protocols (an efficient way to prove algebraic statements) and zero-knowledge succinct non-interactive arguments of knowledge (zk-SNARK) protocols (an efficient way to prove arithmetic statements).然而，在加密货币（例如保护隐私凭证，隐私保护审核和基于区块链的投票系统）的应用中，通常使用加密，承诺或其他代数加密密码方案来实施一般性声明的ZK-SNARKS。此外，对于许多不同的算术陈述，也可能需要共同实施许多不同的算术陈述。显然，典型的解决方案是扩展ZK-SNARK电路，以包括代数部分的代码。然而，代数算法中的复杂加密操作将显着增加电路尺寸，从而导致不切实际的证明时间和CRS大小。因此，我们需要一个足够的证明系统来进行复合语句，包括代数和算术陈述。不幸的是，虽然ZK-SNARKS的连接相对自然，目前可以使用许多有效的解决方案（例如，通过利用提交和培训技术），很少讨论ZK-SNARKS的分离。在本文中，我们主要关注Groth16的分离陈述，并提出了Groth16变体-CompGroth16，该变体为Groth16提供了一个框架，以证明由代数和算术组成的组合组成的分离性陈述。特别是，我们可以将Compgroth16与σ -Protocol甚至Compgroth16与Compgroth16直接相结合，就像σ -Protocols的逻辑组成一样。从中，我们可以获得许多良好的属性，例如更广泛的表达，Beter Prover的效率和较短的CR。此外，对于Compgroth16和σ-协议的组合，我们还提出了两个代表性的场景，以证明我们的构建实用性。
分析策略复杂程度的序数模型
在描述早期数学干预对儿童结果的影响时，研究人员通常依赖评估中正确答案的比例。在这里，我们建议将重点转移到问题解决策略的相对复杂程度上，并为有兴趣研究策略的研究人员提供方法指导。我们利用来自幼儿园样本的随机教学实验的数据，该实验的详细信息在 Clements 等人 (2020) 中概述。首先，我们描述我们的问题解决策略数据，包括如何以易于分析的方式对策略进行编码。其次，我们探索哪些类型的序数统计模型最符合算术策略的性质，描述每个模型对问题解决行为的暗示，以及如何解释模型参数。第三，我们讨论“治疗”的效果，将其操作化为与算术学习轨迹 (LT) 相一致的教学。我们表明，算术策略的发展最好被描述为一个连续的逐步过程，并且接受 LT 教学的儿童在后评估中使用更复杂的策略，相对于在针对目标的技能条件下的同龄人。我们引入潜在策略复杂性作为与传统 Rasch 因子分数类似的指标，并证明它们之间存在中等相关性（r = 0.58）。我们的研究表明，策略复杂性所包含的信息与传统的基于正确性的 Rasch 分数不同，但与之互补，这促使其在干预研究中得到更广泛的使用。
计算机学习计划对患有发展性计算障碍的儿童的有效性。什么影响了个体反应能力？
本研究对患有发展性计算障碍的儿童的计算机学习计划进行了评估，并重点关注影响个人反应的因素。自适应训练程序 Calcularis 2.0 是根据当前数字认知的神经认知理论开发的。它旨在使数字表示自动化，支持心理数轴的形成和访问，并训练算术运算以及扩大数字范围内的算术事实知识。67 名患有发展性计算障碍的二至五年级儿童（平均年龄 8.96 岁）被随机分配到两个组中的一组（Calcularis 组，等待对照组）。训练时间包括最少 42 次 20 分钟的训练课程，最长 13 周。与等待对照组相比，Calcularis 组的儿童在算术运算和数轴估计方面表现出更高的优势。这些改进在训练间隔 3 个月后保持稳定。此外，本研究还研究了哪些预测因素可以解释训练的改进。结果表明，这种自我导向训练对数学焦虑分数低且没有其他阅读和/或拼写障碍的儿童特别有益。总之，Calcularis 2.0 支持患有发展性计算障碍的儿童提高他们的算术能力和心理数轴表示能力。然而，进一步根据个人情况调整设置是有意义的。
Sitnikova，M。A.等。 （2023）。低和高数学表演者中单词和数值格式的精确计算的神经相关性：fnirs stud
人们使用两个认知系统来理解和操作数字 - 非符号系统，主要依赖于无符号的幅度估计（例如，阿拉伯数字）和象征性系统，基于符号形式的数字处理（Ansari，2008; Feigenson，dehaene and dehaene and Spelke，dehaene and Spelke，2004; Waring and Pening and Penerner-wilger，2017）。数值认知的开发是一个逐步的过程，它是从非符号或近似数字系统开始的。近似数字系统是一个先天认知系统，它支持估计幅度的估计而不依赖语言或符号。然而，数量和基本算术技能的符号表示的作用随着年龄的增长而增加（Artemenko，2021）。基本的算术技能在日常生活，STEM教育以及许多涉及数学的科学中至关重要：在各种IT应用中，物理，化学，技术和工程学中都非常重要。更好地理解简单和复杂的精确计算的基本大脑机制对于数值认知非常重要，并深入了解了近似数字系统和精确符号表示系统中的网络中不同大脑区域之间的关系。实际上，将来可以使用这些知识来提高一个人的数字技能，消除与他们缺乏相关的问题（算术和数学素养的降低，dyscalculia）。已经表明，所有这些缺点都可能对整个经济和社会产生负面影响（Butterworth，Varma和Laurillard，2011年）。因此，实用
