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什么是睡眠脑？ （儿童）ML6994
镇静睡眠脑电图 - 在极少数情况下，您的孩子的医生可能会要求使用温和的镇静剂（褪黑激素），以诱导睡眠或使孩子平静。单剂量的褪黑激素不太可能引起任何副作用。如果您的医生给您处方，请随身携带药物。我们无法服用药物，因此将其放入杯子或注射器中供您给孩子。药物没有味道，因此可以放入水中。如果您的孩子不能喝水，请随身携带饮料。药物是粉末，也可以将其混合成酸奶供您送给孩子。褪黑激素不充当强烈的镇静，几个小时后会磨损。通常需要20-30分钟才能上班，您的医生可能会在45分钟后开出第二剂要给予。这是安全的。您的孩子即使服用药物也可能不会睡觉，但可能会更加放松。我们将确保您的孩子在离开之前醒着。
通过同时二秒，分辨出静脉和脑的原位测量的分室室内药物转运的高精度
图1（a）基于电化学适体的（EAB）传感器包含一个目标识别的适体，该适体已被特定于电极与电极特定连接，并用甲基蓝色氧化还原报告剂进行了修饰。结合诱导的适体折叠会改变从报告基因的电子传递速率，当使用方波伏安法对传感器进行询问时，（b）易于测量的信号。（c，d）在这里，我们采用了颅内EAB传感器来直接在清醒的，自由移动的大鼠的侧心室中测量抗生素万古霉素的浓度。（e）药物静脉注射后，脑室室内万古霉素水平表现出双相上升和下降，非常适合简单的两室模型。不幸的是，两个在数学上等效的“解决方案”（参数集）非常适合数据（表1）。（f）但是，这两种解决方案预测了完全不同的等离子体药物时间课程。虽然仅使用在大脑中收集的数据进行区分，但使用EAB传感器同时收集脑内和内部测量的相对容易性为此提供了解决方案。
照顾孩子的头部受伤后
您的孩子头部受伤，并被医疗保健专业人员允许回家。当孩子头部受伤时，通常情况很好，没有长期并发症。但是，有时候，孩子的大脑震动比显而易见的震动更多。此传单将帮助您照顾您的孩子，并认识并解决问题。Warning signs You should seek medical help (either go to the hospital or call 111 for an ambulance) if your child has any of the following warning signs in the first 24 hours after the injury: • Is hard to wake (at night) or will not stay awake (during the daytime) • Will not drink or feed (if a baby or infant) • Suddenly goes out cold (unconscious) or passes out • Repeatedly vomits (throws up) • Seems to be confused or behaves奇怪的是•非常脾气或易碎•有拟合或癫痫发作（胳膊，腿或脸的反复发动动作，即使他们患有癫痫病）•言语;摇摆•似乎没有认识到您•已经变得杂乱无章，或者他们的眼睛变得有趣或变得更加虚弱或变得更加不稳定••比我们更令人震惊的头痛•不适合您的头痛•crie•不适时•您会变得更加痛苦•您会变得更加痛苦•您会变得更加痛苦••不适时•您会陷入困境••不适时•您会变得更加沮丧•••不适时•您会变得更加沮丧•••不适时••不适时••不适时••不适时••不得不使您无法忍受。头部受伤后几天不必担心您的常见症状，孩子对：•感到有些不稳定或头晕，•不想像长时间玩一件事情那一件事情，或者做早劳或家庭作业•有点脾气暴躁•似乎需要更多的睡眠•比往常更多地睡觉•抱怨头痛•不喜欢响亮的声音。所有这些事情通常应该随着每天的过去而变得更好。症状通常持续7-10天。头部受伤很常见，但很少有与脑损伤有关。轻微的脑损伤类似于身体其他部位的瘀伤。
用于量子增强量的混合参与者 - 批评算法在Cern Beam Lines
用夹紧的量子玻尔兹曼机器（QBM）的抽象自由能增强学习（FERL）被证明与经典Q学习及其限制相比，可以显着提高学习效率。在本文中，FERL方法扩展到多维连续的状态行动空间环境，以打开更广泛的现实应用程序的门。首先，研究了基于自由能的Q-学习，以用于离散的作用空间，但是评估了连续状态空间以及经验重播对样本效率的影响。在第二步中，基于深层确定性的策略梯度算法与基于QBM的评论家相结合的深层确定性政策梯度算法开发了连续国家行动空间的混合参与者（A-C）方案。讨论了使用量子退火（QA）获得的结果，包括模拟和D-Wave QA硬件，并将性能与经典的增强学习方法进行了比较。在欧洲核研究组织中，整个环境代表了现有的粒子加速器光束线。除其他外，在高级韦克菲尔德实验的实际电子束线（醒）上评估了混合A-C代理。
丘脑下核的光谱形貌，以告知下一代深脑刺激
摘要：背景：基底神经节信号的神经生理症状和行为生物标志物的景观是指的。基于感应的深脑刺激（DBS）的临床翻译还需要对丘脑下核（STN）内光谱生物标志物的解剖结构进行透彻的理解。目标：目的是系统地研究频谱地形，包括帕金森氏病（PD）患者的STN局部领域（LFP）中广泛的子带，并评估其对DBS临床反应的预测性。方法：使用多接触DBS电极的70例PD患者（130个半球）记录了STN-LFP。A comprehensive spatial characteriza- tion, including hot spot localization and focality estima- tion, was performed for multiple sub-bands (delta, theta, alpha, low-beta, high-beta, low-gamma, high-gamma, and fast-gamma (FG) as well as low- and fast high-fre- quency oscillations [HFO]) and compared to the clinical hot spot for rigidity response to DBS。建立了光谱生物标记图，并用于预测对DBS的临床反应。
视觉隐式学习中的结构传输和巩固
由库存定义（上图）。第1阶段中的所有对具有水平或垂直方向相同的基础结构。图中的颜色仅用于说明目的；对于参与者，所有形状都是黑色的。中断：在第1阶段之后，在两分钟至24小时之间的五个实验中有一个破裂。参与者在睡眠或清醒状态中度过了休息。训练阶段2：休息后，参与者接触了由不同抽象形状组成的视觉场景。新库存的创建对的一半具有水平，而另一半具有垂直的底层结构。2AFC测试试验：在第2阶段之后，参与者完成了一系列2AFC测试试验，在这些试验中，他们不得不确定训练阶段的真实对还是由形状随机组合创建的箔对，更熟悉。汇报：最后，参与者回答了有关实验的开放性问题，这些问题用于评估他们是否获得了有关形状对的存在的明确知识。
神经元如何适应昼夜节律
大多数人类是昼行性的，这意味着他们通常白天醒着，晚上睡觉。然而，许多其他动物并非如此，它们喜欢夜生活，全天休息。那么大脑如何决定我们是夜行性还是昼行性呢？许多生理过程，如清醒或睡眠，都与白天和黑夜的时间同步。这些活动由称为昼夜节律钟的分子振荡器调节，它由基因转录和蛋白质翻译的正反馈和负反馈回路组成，使过程以〜24 小时的周期发生。就像管弦乐队中的乐器一样，这些遍布全身的时钟发出的“滴答声”必须协调一致，以协调不同器官的活动。对于哺乳动物来说，这首交响曲的指挥是“主昼夜节律时钟”，它位于视交叉上核 (SCN)，这是大脑下丘脑区域内约 20,000 个神经元组成的一个集群。SCN 中的每个神经元都会根据昼夜循环调整其电活动，最终产生身体遵循的节律输入（Reppert 和 Weaver，2002 年）。
alpha- ...
认知表现和最终痴呆症中的大量浮动是α-核核中疾病的重要特征，例如帕金森氏病和刘易体内痴呆，与皮质功能障碍有关。已经建议在患者的大脑皮层中存在错误折叠和聚集的α-核蛋白，在此过程中起着至关重要的作用。然而，A-突触核蛋白积累对体内细胞分辨率在细胞分辨率功能的功能的后果在很大程度上是未知的。在这里，我们使用野生型小鼠中的纹状体播种模型在大脑皮层中诱导了鲁棒的A-核蛋白病理。在单次注射A-突触核蛋白预构纤维的九个月后，我们观察到通过体内两光子钙在清醒小鼠中的体内两光子钙在体体皮质中的2/3层皮质神经元的功能发生了深刻的改变。我们检测到自发活性水平的提高，对搅拌和同步增加的反应增强。立体分析表明，在注射预构纤维的小鼠的体感皮层中，谷氨酸脱羧酶67阳性抑制性神经元减少。重要的是，这些发现指出了令人不安的激发/抑制平衡是电路功能障碍的相关驱动因素，这可能是α-突触性核核酸的认知变化。
阐明了小鼠模型中内胶囊深脑刺激的机制
深脑刺激（DBS）是一种有效的治疗方法，可用于患有其他耐药性精神疾病（包括强迫症）的患者。皮质 - 纹状体回路的调节已被认为是一种作用机理。为了获得机理洞察力，我们监测了小鼠模型中皮质 - 纹状体区域中的神经元活性，以实现强迫性行为，同时系统地改变了内囊DBS的临床上与临床相关的参数。dbs对大脑和行为均显示出剂量依赖性的作用：招募了越来越平衡的激发和抑制性的数量，散布在整个皮质纹状体区域，而过度的修饰却降低了。这种神经元的募集并没有改变基本的大脑功能，例如静息状态活动，并且仅发生在清醒的动物中，表明对网络活动的依赖性。除了这些广泛的效果外，我们还观察到内侧轨道额皮层在治疗结果中的特定参与，这是通过光学刺激证实的。一起，我们的发现提供了机械洞察力，即DB如何对强迫行为发挥治疗作用。
3D-STCNN：基于 EEG 3D 特征的时空卷积神经网络，用于检测驾驶疲劳
摘要：疲劳驾驶已成为引发交通事故的主要原因之一，基于脑电信号进行驾驶疲劳检测可以有效评估驾驶员的心理状态，避免交通事故的发生。本文评估了一种提取脑电信号多种特征的特征提取方法，建立了一种时空卷积神经网络（STCNN）用于驾驶员疲劳检测。首先，构建脑电信号的三维特征，包括脑电信号的频域、时域和空间特征；然后，利用STCNN进行疲劳状态分类。STCNN由基于注意力机制的注意时间网络和基于注意力机制的注意卷积神经网络组成。此外，进行了疲劳驾驶实验，采集了14名受试者在清醒和疲劳状态下的脑电信号，最终收集了三种不同驾驶任务负荷下的脑电数据。在此基础上进行了大量实验，并比较了STCNN与六种竞争方法的有效性。结果表明，STCNN的分类准确率为87.55%，可以有效检测驾驶员疲劳状态。