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调查从轻度认知障碍到
阿尔茨海默病是一种进行性神经系统疾病，是导致痴呆的最常见原因，影响着全球数百万人。轻度认知障碍 (MCI) 被认为是阿尔茨海默病之前的中间阶段。及早预测从 MCI 到阿尔茨海默病的转变对于采取必要的预防措施、减缓病情进展和制定合适的治疗方法至关重要。本研究提出了一个深度学习框架来识别在后续阶段诊断可能从 MCI 转变为阿尔茨海默病的患者。具体来说，潜在空间操作技术被应用于用 MCI 和阿尔茨海默病患者训练的变分自动编码器的潜在空间。操作步骤旨在揭示触发转变的重要属性。其次，研究操作幅度与转变时间之间的相关性，以引入预测视角。实验结果显示，在文献中最广泛和最常用的阿尔茨海默病神经影像数据集之一上获得了有希望的定量和定性结果。
浅层和深层处理——外语学习的综合认知架构
摘要本文旨在提出一种在外语学习背景下整合浅层和深层处理技术的架构。自从 Craik 和 Lockhart 于 1972 年首次提出“处理层次”的概念以来，专门文献一直在尝试复制这种基于认知的架构，以找到它在不同领域的应用。为了填补试图“结合”语言学习和心理语言学的文献中的现有空白，本研究提供了一个额外的认知神经科学视角来理解促进有效语言学习的浅层和深层处理编码机制。本研究将从一份关于激活的认知过程在外语习得和学习中的作用的简短理论报告开始，提出一些综合的教学建议，以促进学习者在课堂上有效地处理 L2 数据。
颈源性头痛的患病率...
第一实习生，第二教授兼肌肉骨骼物理治疗系主任 LSFPEF 物理治疗学院，尼格迪，浦那，印度 摘要背景 - 从颈部骨结构或软组织传导至大脑的慢性半头痛被称为颈源性头痛综合征。CGH 有别于其他头痛的特点是侧锁痛、因颈部肌肉受压而加剧的疼痛以及头部运动。在重度电脑用户中，工作时出现颈部问题的频率越来越高。颈部疼痛可能由多种因素引起，但长时间坐着没有休息时间、不活动、姿势控制不佳以及工作时身体、精神和心理压力增加是办公室员工中最常见的因素。将以本次患病率调查的结果为基础，进一步开展针对电脑用户 CGH 的干预研究。方法 - 已获得伦理批准。所选受试者的年龄从 18 岁到 40 岁不等，每周工作时间至少为 32 至 42 小时。根据国际头痛学会的 ICHD-3 和 Biondi 核对表对颈源性头痛的标准，创建了一份在线问卷，并分发给电脑用户。使用视觉模拟量表测量疼痛强度。进行统计分析，并将结果制成表格。结果 - 这项观察性研究纳入了 110 名年龄在 18 岁到 40 岁之间的电脑用户，其中 57.3% 为男性，42.7% 为女性。根据国际头痛学会的 ICHD-3 和 Biondi 核对表 CGH 标准，34.85% 的用户患有 CGH。结论 - 根据 ICHD-3 和 Biondi 核对表标准，研究结果显示 34.85% 的电脑用户患有颈源性头痛。关键词：头痛、颈痛、颈源性头痛、Biondi 清单简介颈源性头痛是一种综合征，其特征是来自骨结构或颈部软组织的慢性半头痛。 [4] 国际头痛学会 5 发布了第二版《国际头痛疾病分类》，其中确定了 14 种不同类型和子分类的头痛。 [5] 原发性头痛和继发性头痛是最常见的两种头痛类型。 [5]。原发性头痛包括血管来源的头痛（丛集性头痛和偏头痛）以及压力引起的紧张性头痛。 [5]。颈源性头痛是由颈部和头部周围的肌肉骨骼疾病引起的。 [5]。CGH 与其他头痛的区别是侧锁痛、颈部肌肉受压和头部运动会加剧疼痛 [1]。疼痛从头部后部向前放射。 [1] CGH 是由上颈椎的感觉输入汇聚到三叉神经脊核引起的，这些感觉输入包括：上颈椎小关节，上颈肌、C2-3 椎间盘、椎动脉和颈内动脉、脊髓上部硬膜和颅后窝。 [6] 肌肉触发点通常位于枕下、颈部和肩部肌肉，当受到手动或物理刺激时，这些触发点会导致疼痛传导至头部。 [4] 颈部疾病影响大约 30% 的不同年龄段的男性和 50% 的女性。 [12] 颈部疼痛和僵硬分别影响全球大约 9.5% 和 17% 的人口。 [13] 与工作相关的颈部问题现在在重症监护室工作中很常见此外，颈部疼痛是由多种因素引起的，尤其是对于办公室工作人员，因为长时间坐着休息不足、不活动、姿势控制不佳以及工作时身体、精神和心理压力增加 [11]。计算机技术取得了重大进步，工业也转向了以服务为导向的经济。[8]。为了将企业利润损失降至最低，企业裁员，导致久坐不动的工作增多，从而对留在公司员工的生产力要求更高，因颈部疼痛而请病假的人数也随之增加。[8]。电脑用户 [14]。由于工作负荷增加和对姿势支撑的需求，工作相关性肌肉骨骼疾病 (WRMSD) 有所增加，其中颈部疼痛占这些健康问题的 30-40%。[8,10]。这意味着越来越多的人使用电脑来工作和娱乐，我们需要找到更好的方法来应对长时间使用电脑引起的颈部疼痛。[8 [8]。目的 - 研究电脑用户中颈源性头痛的患病率。由于负荷增加和对姿势支撑的需求，与工作相关的肌肉骨骼疾病 (WRMSD) 有所增加，其中颈椎疼痛占这些健康问题的 30-40%。[8,10]。这意味着越来越多的人使用电脑来工作和娱乐，我们需要找到更好的方法来处理长时间使用电脑引起的颈部疼痛。[8 [8]。目的 – 研究电脑用户中颈源性头痛的患病率。由于负荷增加和对姿势支撑的需求，与工作相关的肌肉骨骼疾病 (WRMSD) 有所增加，其中颈椎疼痛占这些健康问题的 30-40%。[8,10]。这意味着越来越多的人使用电脑来工作和娱乐，我们需要找到更好的方法来处理长时间使用电脑引起的颈部疼痛。[8 [8]。目的 – 研究电脑用户中颈源性头痛的患病率。
神经认知测试电池1634培训视频后测名称：电话号码：
5。以下HVLT-R延迟识别的分数（第C部分）为：延迟识别y n y n y n y n n√头盔√√英雄√cap√cap√temp√temp√√temp√temp√rack√xrack√xttwig√t提取twig√√ √杯√行李√棒球。
学员网络与 STEM 识别计划
2.1 目的：鼓励学员参与 CAP 的网络教育计划 2.2 设计：学员网络徽章（图 1）沿袭了空军网络组织徽章（图 2）的传统。它包括一个地球仪，以表明网络领域的全球影响力。CAP 三角形底部的两个金色闪电代表计算机科学和国防，而三角形顶部相互交织的一对闪电代表卓越和未来。徽章的黑色区域代表网络领域的隐藏性质。作为一个单一的视觉文本，该图像表明学员正在对国防至关重要的领域发展他们的科学知识，从而为他们自己和他们的国家创造美好的未来。2.3 奖励标准 基础学员网络徽章
认知战争的新维度
第一位发言人是克里斯蒂娜·苏库波娃（Kristina Soukupova），他是捷克共和国Def Sec创新中心的总裁。她向会议的所有参与者介绍了认知战争的话题。Kristina Soukupova表示，他们设法建立了一个名为Nato Virtual Academy的教育项目，该项目已介绍给国际关系和外交专业的学生。 根据规定，Defsec推出了第一个大规模的在线公开课程，该课程教育了北约有关社交媒体安全的民用和军事人员。 此外，总统还向观众和参与者介绍了DefSec正在运行的主题和项目。 她进一步指出，认知战场仍然相对较新，因此要求组织不断寻找新的答案。 话虽如此，DefSec正在积极寻找该领域的专家以及许多不同领域的领域，例如人文，人类学家，社会学家以及可以提供潜在技术解决方案的人们。 此外，他们还想进行公开辩论，以便将其告知平民有关该主题的信息，因为他们可以受到这种认知战争的影响。Kristina Soukupova表示，他们设法建立了一个名为Nato Virtual Academy的教育项目，该项目已介绍给国际关系和外交专业的学生。根据规定，Defsec推出了第一个大规模的在线公开课程，该课程教育了北约有关社交媒体安全的民用和军事人员。此外，总统还向观众和参与者介绍了DefSec正在运行的主题和项目。她进一步指出，认知战场仍然相对较新，因此要求组织不断寻找新的答案。话虽如此，DefSec正在积极寻找该领域的专家以及许多不同领域的领域，例如人文，人类学家，社会学家以及可以提供潜在技术解决方案的人们。此外，他们还想进行公开辩论，以便将其告知平民有关该主题的信息，因为他们可以受到这种认知战争的影响。
3D卷积神经网络中的位置 - 元素 - 周期性注意
摘要 - 认识到人类的感受在我们的日常交流中起着至关重要的作用。神经科学表明，不同的情绪状态在不同的大脑区域，EEG频带和时间邮票中表现出不同程度的激活。在本文中，我们提出了一种新颖的结构，以探索脑电图识别的内容丰富的脑电图特征。所提出的模块由PST注意表示，由位置，光谱和时间关注模块组成，以探索更具歧视性的EEG特征。特别是位置注意模块是为了捕获空间维度中不同情绪刺激的激活区域。频谱和时间注意模块分别分别分配了不同频带和时间切片的权重。我们的方法是自适应和有效的，可以作为模块中的插件插入3D卷积神经网络（3D-CNN）中。我们在两个现实世界数据集上进行实验。3D-CNN与我们的模块相结合实现了有希望的结果，并证明PST注意力能够捕获EEG的情感识别的稳定模式。索引术语：脑电图，注意力，情感识别，3D-CNN
药物遗传学和药物基因组学
治疗用品管理局 (TGA) 已采纳欧洲药品管理局指南，使用药物基因组学方法评估药物，这些指南与澳大利亚产品信息相对应。市场上有许多药物基因组学测试。如果要广泛使用这些技术，则需要制定法规，包括处方指南、测试和使用标签。在澳大利亚，少数药物基因组学测试可享受医疗保险退款。有关特定药物基因组学测试的实用性的更多信息，请访问 PharmGKB 网站。
应用于癫痫发作识别的数据融合方法的性能分析
癫痫是一种由无诱因反复发作引起的慢性神经系统疾病。诊断癫痫最常用的工具是脑电图 (EEG)，通过脑电图可以测量大脑的电活动。为了预防潜在风险，必须对患者进行监测，以便尽早发现癫痫发作并采取预防措施。许多不同的研究都结合了时间和频率特征来自动识别癫痫发作。本文比较了两种融合方法。第一种基于集成方法，第二种使用 Choquet 模糊积分方法。具体来说，三种不同的机器学习方法，即 RNN、ML 和 DNN，被用作集成方法和 Choquet 模糊积分融合方法的输入。比较了混淆矩阵、AUC 和准确度等评估指标，并提供了 MSE 和 RMSE。结果表明，Choquet模糊积分融合方法优于集成方法以及其他最先进的分类方法。