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建立大脑指导和照顾者会议（Word）
知道：照顾者了解对孩子的挑战行为平静地反应的重要性：护理人员更多地了解身体惩罚和言语虐待和言语虐待的损害影响，以及有其他替代方案对孩子和父母都更好地工作的事实：对儿童和父母的效果更好：护理人员会做到的：护理人员可以与儿童进行策略的态度来指导他们的策略，以指导他们的策略，以指导他们的策略来指导他们的行为：适当。
Snap Pac Brains数据表
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连接大脑：在智力运动中探索神经性别歧视和性别刻板印象
摘要 关于女性能力和技能的根深蒂固的性别话语影响着她们参与休闲和体育运动。本文认为，性别刻板印象以神经性别歧视的形式延伸到智力运动的严肃休闲环境中。玩桥牌游戏的男女比例大致相同，但在世界范围内，精英级别的男性玩家表现明显优于女性玩家。本文基于 52 次半结构化访谈，探讨了精英桥牌选手日常存在的和重复的性别假设。许多研究参与者认为男性的大脑更理性、更有逻辑、更有竞争力，而女性的大脑则被认为更情绪化、更不专注、更不具竞争力。这些性别刻板印象被用来解释和辩护为什么没有更多女性在精英级别比赛。这种神经性别歧视和行为主义假设积极地再现了智力运动中的不平等，损害了女性桥牌选手的利益。本文表明，神经性别歧视强化了严肃休闲中性别体验方面持续存在的系统性不平等，从而重现了性别不平等，并阻碍了智力运动的更多参与和融入。
Orior 2025策略
玛丽安·沃尔夫（Maryanne Wolf）：阅读是我们evoluɵ的时钟中的眼睛。只有6000年的历史。，它以一种简单的方式开始，以标记我们拥有多少葡萄酒或绵羊。以及AlphabeɵC系统的诞生，我们开始有一种有效的记忆和存储知识的方法。阅读的作用是利用人脑中的设计原理，使其能够在视觉区域，语言区域，思想和表情符号之间建立新的联系。它实际上在每个新读者中都重新开始。它在我们的脑海中不存在。每个必须学习阅读的人都必须在大脑中创建一个全新的电路。
2D芯片与3D大脑Kwabena Boahen
摘要：人工智能（AI）现在通过每两个月执行两倍的乘法来进步，但是半导体行业瓷砖每两年一次的乘数两倍。此外，从平式乘数铺平的回报在两个维度（2D）中越来越密集，因为信号必须相对越来越远。尽管可以通过将乘数堆叠以在三个维度（3D）中处理知识来缩短旅行，但这种溶液急性地降低了可用的表面积以散发热量。我最近对生物学大脑的计算和通信基本单位的重新概念消除了这种3D热障碍。电流AI使用点产品来模拟突触加权。这个六个十年的突触中心概念认为，整个树突的大脑权重输入以检测一种空间激活模式。树突中心的概念认为，脑命令沿着短的树突进行精心评估，以检测尖峰的时空模式。我的小组现在已经意识到了通过一系列铁电晶体管对学习大脑的树突为中心的概念。从突触中心移动到树突为中心的学习将使AI不与云中的兆瓦进行奔跑，而是用手机上的瓦特运行。
荧光传感器在灵长类动物的大脑中揭示了多巴胺信号
大多数人都熟悉帕夫洛维亚的调节，其中奖励的预期行为遵循了预测的刺激。这种机制的背后是纹状体中释放的多巴胺，纹状体是皮层基底神经节的最大结构，它连接运动运动和动机。然而，尚不清楚将哪种多巴胺信号传输到纹状体以引起灵长类动物的行为。
388 个人类大脑的单细胞基因组学和调控网络
单细胞基因组学是研究大脑等异质组织的有力工具。然而，人们对遗传变异如何影响细胞水平基因表达的了解甚少。为了解决这个问题，我们将单核、多组学数据集统一处理成一个资源，该资源包含来自 388 个人的前额叶皮层的 280 多万个细胞核。对于 28 种细胞类型，我们评估了基因家族和药物靶标之间表达和染色质的群体水平变化。我们确定了 55 万多个细胞类型特异性调控元件和 140 多万个单细胞表达数量性状位点，我们用它们来构建细胞类型调控和细胞间通讯网络。这些网络体现了衰老和神经精神疾病中的细胞变化。我们进一步构建了一个综合模型，准确推断单细胞表达并模拟扰动；该模型优先考虑了约 250 种疾病风险基因和与相关细胞类型的药物靶标。
388 个人类大脑的单细胞基因组学和调控网络
Prashant S. Emani 1,2†，Jason J. Liu 1,2†，Declan Clarke 1,2†，Matthew Jensen 1,2†，Jonathan Warrell 1,2†，Chirag Gupta 3,4†，Cagat Lee 1,5†Ay Dursun 1,2 Dursun 1,2 GALEEV 1,2，AHYEON HWANG 5,6，YUNYANG LI 2,7，PENGYU NI 1,2，Xiao ZD E JAKEN E E. PSICE 1,2 LAV BENDL 9,10,11,12，Lucy Bicks 13，Tanima Chatterjee 1,2 1 Gan DI 9,12，16，Sophia Gaynor-Gillett 14,17，Jennifer Grundman 13，Natalie Hawken 13，Ella Henry 1,2，Gabriel E. Hoffman 9,10,11,12,18,19 Junhao Liu 5，Shuang Liu 4，Shaojie MA 21,22，Michael Margolis 13，Samantha Mazariegos 13，Jill Moore 2，Edha Jennifer 24 3，Milos Pjanic 9,10,11,11,11，12 Megan Spector 14，Brisley Wasley Jilrie Rosema 3，Gaoyuan Wang 1,2，Yan Xia 1,2，Shaohua Xiao 13，Andrew C. Yang 1,2，Suesen Zheng 1,2，Michael J. Gandal 26,27,28,29,30 Hiping Weng 23，Kevin P. White 33，Hyejung赢得34，Matthew J. Girgenti 25,35,36*，Jing Zhang 5*，Daifeng Wang 18,4,337*，，2,7,24,39*
我们的大脑如何保存和记住信息？
存储记忆后，您可以稍后访问它们。访问记忆就是当您记起它时发生的事情。人们可以用不同的方式记住记忆。人们记住生活中的事件的一种常见方式是他们经历与记忆相关的事情。例如，想象一下你在离家很远的一个操场上与某人成为朋友，那天你们在那里玩得很开心。从那时起，这位朋友就成了你最好的朋友。现在，这是你自那天以来第一次经过操场。当你看着操场时，你记得在那里玩耍并遇到了你最好的朋友。感觉就像你回到了过去。在这个例子中，操场和在那里和你最好的朋友一起玩耍的记忆之间存在联系，但记忆可以与任何事物联系起来。特定的声音、气味或单词通常与记忆有关。
论计算模型和人脑中自然音乐的编码
本文讨论了音乐神经科学的最新发展和进步，以了解音乐情感的本质。特别是，它强调了系统识别技术和音乐计算模型如何促进我们对人类大脑如何处理音乐的纹理和结构以及处理后的信息如何唤起情感的理解。音乐模型将刺激的物理属性与称为特征的内部表征联系起来，预测模型将特征与神经或行为反应联系起来，并根据独立的未见数据测试它们的预测。新框架不需要在受控实验中使用正交刺激来建立可重复的知识，这开启了自然神经科学的新浪潮。当前的评论重点关注这一趋势如何改变音乐神经科学领域。