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基于不同群体的认知功能的大脑连通性与新学习技能之间的关系
方法是根据他们的意愿和可用性选择了14岁及以上的五十个人自愿参加了这项研究。一项李克特级调查评估了学习新技能对认知功能和行为的感知影响，并进行了预研究的调查，以收集人口统计数据和当前的认知能力。主要调查包括有关参与，解决问题，记忆，重点，创造力，信心和持续学习的问题，并以2、4和7周的特定时间间隔进行管理。为了确保数据的准确性和可靠性，调查的设计经过了系统的验证和预测试过程。获得了知情同意书，并通过Google表格匿名进行了调查，并牢固地存储了响应。调查响应被安全存储以确保机密性，数据分析的重点是描述性统计和相关性，以探索学习新技能和认知功能的变化（包括大脑连接性）之间的关系。调查开发的初始阶段涉及与研究假设相关的关键结构：学习新技能对认知能力的记忆功能的影响以及诸如记忆力，问题，关注和问题的影响。基于现有文献和先前关于技能获取和认知发展的研究，制定了一组8个核心问题。这些问题分为主题类别，这些类别解决了认知能力，学习参与和技能的自我评估。此同行审查过程允许对问题的清晰度，相关性和全面性进行反馈。例如，调查要求参与者对他们当前的认知能力的信心，从事挑战认知技能的活动的频率以及在参与新技能后的注意力和解决问题能力方面的提高。为了确保调查的内容有效性，认知心理学和教育评估方面的主题专家对初始问题进行了审查。基于此反馈，进行了少量修订以改善问题措辞，并确保项目与研究的目标直接相关。在调查进行全面执行之前，进行了一个较小的10个人组进行预测试，人口特征与
DevOps的零信任连接 - 解决方案简介
CloudFlare充当所有DevOps用户和资源中的连接“胶水”，而不论每个步骤的流量流动如何。This same technology, i.e., WARP Connector , enables admins to manage different private networks with overlapping IP ranges — VPC & RFC1918, support server-initiated traffic and P2P apps (e.g., SCCM, AD, VoIP & SIP traffic) connectivity over existing private networks, build P2P private networks (e.g., CI/CD resource flows), and deterministically route traffic.组织还可以使用Cloudflare的Terraform提供商自动化其SASE平台的管理。
具有生成AI和语义通信的网络机器人技术面向任务的连接
摘要 - 机器人技术，高级通信网络和人工智能（AI）的融合具有通过完全自动化和智能运营来转变行业的希望。在这项工作中，我们为机器人介绍了一项新颖的共同工作框架，该框架将面向目标的语义通信（SEMCOM）统一使用在语义意识网络下的生成AI（Genai）代理。SEMCOM优先考虑机器人和网络之间有意义的信息的交换，从而减少了开销和延迟。同时，Genai-Agent利用生成的AI模型来解释高级任务指令，分配资源并适应网络和机器人环境中的动态变化。以新的自主性和智能级别的范围范式引起了这种代理驱动的范式，从而使网络机器人的复杂任务可用于最少的人类干预。我们通过多机器人异常检测用例模拟来验证我们的方法，其中机器人检测，压缩和传输相关信息进行分类。仿真结果证实，SEMCOM在保留关键语义细节的同时大大降低了数据流量，并且Genai-Agent确保了任务协调和网络适应。这种协同作用为现代工业环境提供了强大，高效且可扩展的解决方案。索引术语 - ai-native网络，生成AI代理，网络工作机器人技术，语义通信，变分自动编码器，工作流程
自闭症谱系障碍Leyhausen，J。的内在灰质连通性及其基因组基础的差异； Schaefer，T。； Gurr，c。; b
抽象背景：自闭症是一种异质性神经发育状况，伴随着大脑连通性的差异。自闭症中的结构连通性主要在白质中进行了研究。然而，许多与自闭症相关的遗传变异突出了与突触发生和轴突引导有关的基因，因此也暗示了自闭症中固有（即灰质）连接的差异。可以通过所谓的内在全球和本地布线成本在体内评估内在连接。方法：在这里，我们检查了359名自闭症患者的大脑内部全球和本地布线成本，以及279名健康对照参与者，年龄在欧盟AIMS LEAP（纵向欧洲自闭症项目）的6至30岁之间。freeSurfer用于得出表面网格表示，以计算灰质内大脑所需的估计连接长度。certexwise的组间差异。进行了基于艾伦人脑图集的基因表达解码分析，以将神经解剖学差异与推定的基础联系起来。结果：全球和局部接线成本的群体差异主要是在内侧和侧额前脑区域，下颞区和左颞叶脑交界处观察到的。所产生的神经解剖模式富含以前与遗传和转录组水平上自闭症病因的基因。结论：基于固有的灰质连通性，当前的研究研究了自闭症的复杂神经解剖结构，并将小组间差异与推定的基因组和/或分子机制联系起来，以解析自闭症的异质性，并为未来的亚组方法提供了靶标。
轴D3110连接集线器
Axis D3110为没有或需要其他轴的网络视频系统提供了传感器和音频功能，这是轴心端到端解决方案的完美拟合。它连接到广泛的非视觉传感器，以触发系统中的警报和事件。连接到麦克风，扬声器或两者都连接，轴D3110通过高质量的音频提高了场景意识。轴心摄像机应用平台（版本4）由设备支持，使得可以运行自定义应用程序，包括在容器化的环境中。通过Vapix®，MQTT或SIP进行整合是安全且无缝的。内置的网络安全功能可防止未经授权的访问和保护系统。
编队控制无人直升机移动目标跟踪障碍和维护连接F. Ghaderi，A。Toloei *部门 *部门
这项研究涉及无人直升机的控制，强调形成控制，目标跟踪，避免障碍和连续性维护。该研究采用终端滑动模式控制（TSMC）来调节直升机的位置和态度，而通用的预测控制（GPC）策略则用于通过领导者追随者的方法来形成控制。使用人工电位（APF）方法实现避免障碍物。仿真结果表明，在六个不同的任务中，快速收敛时间不到三秒钟，这表明直升机在保持静态障碍和动态障碍的同时保持其形成的能力。最初的三个任务涉及在三角形形成中组织的三架直升机，成功地避免了障碍物并以低于1％的错误率保持连续性。随后的三个任务，涉及五架五角形配置的五架直升机，类似地说明了有效的导航和动态目标跟踪。值得注意的是，领导直升机始终跟踪静态和动态目标，以确保形成的完整性。这项研究通过探索多代理直升机操作和障碍物遍历的复杂性来促进该领域，从而强调了在动态场景中保持连通性和形成的关键重要性。这些发现强调了拟议的控制策略的有效性，为包括军事和民用领域在内的各个部门的未来应用提供了宝贵的见解。
增强了大脑心脏连通性，作为治疗虚拟现实后状态焦虑症的先驱
相互竞争的利益声明：本研究中使用的治疗性干预和设备包括由Healthy Mind开发的产品，Healthy Mind是一家私人公司，与Idil Sezer，Mohamad El Sayed Hussein Jomaa和Anton Filipchuk保持完整或部分隶属关系。健康思维的员工参加了研究设计（A.F.）和数据分析（I.S.，M.J。）。该隶属关系和公司的参与已完全披露给所有作者和参与者。本研究中报告的所有发现均已严格遵守科学严格性，以确保客观性并最大程度地减少与此隶属关系相关的潜在偏见，从而收集，分析和解释。重要的是，这项研究并不是要评估治疗干预措施的功效（先前发表），而是要研究其作用的生理机制。
多体素神经强化改变威胁调节网络内的静息状态功能连接
图 1. 神经强化干预总结（有关更多详细信息，请参阅 Taschereau-Dumouchel、Cortese 等人，2018 年）。A）一次多体素神经强化试验中的事件序列。在诱导期间，大脑活动在线处理并使用目标动物的多体素表示进行解码。此过程为我们提供了以视觉方式显示给参与者的激活可能性。B）目标动物的代表性多体素解码器（体素权重已标准化并略微平滑（FWHM = 1 毫米）以方便解释）。这些体素被用作种子区域（我们称之为腹侧颞叶皮层），以确定干预后它们的连接性变化（大脑图像是使用 pySurfer [ https://pysurfer.github.io/ ] 生成的）C）自述对我们数据库中至少 2 只动物感到恐惧的参与者参加了神经强化实验。我们使用了机器学习和一种称为超对齐的方法（Haxby 等人，2011）来确定恐惧动物（即解码器）的多体素表示。然后将恐惧动物类别随机分配为干预的目标或控制条件。参与者完成了在不同日子进行的五次神经强化课程。在干预之前和之后，参与者完成了静息状态课程，并向他们展示了他们害怕的两种动物的图像（即恐惧测试）。在这些课程中，参与者被要求报告他们对所呈现动物的主观恐惧（大脑图像是使用 Pycortex [Gao 等人，2015] 生成的）。
杏仁核在行动：功能连接...
■ 动机是情绪的一个重要特征。通过推动积极事件的趋近和促进对消极刺激的回避，动机推动适应性行动和目标追求。杏仁核与各种情感过程有关，特别是刺激效价的评估，这被认为在趋近和回避行为的产生中起着至关重要的作用。在这里，我们测量了参与者在玩视频游戏时杏仁核的功能连接模式，该游戏通过好、中性或坏怪物的存在来操纵目标倾向。正如预期的那样，好怪物与坏怪物引发了相反的动机行为，其中好怪物诱发更多的趋近，而坏怪物引发更多的回避。这些相反的方向性行为与杏仁核和内侧脑区（如 OFC 和后扣带回）之间连接的增加相一致，好与坏相对，杏仁核和
简化的 SASE。灵活的连接。
Gartner，Gartner Peer Insights“客户之声”：网络防火墙，同行贡献者，2021 年 4 月 9 日 Gartner，Gartner Peer Insights“客户之声”：有线和无线 LAN 接入基础设施，同行贡献者，2021 年 5 月 12 日 Gartner，Gartner Peer Insights“客户之声”：电子邮件安全，同行贡献者，2021 年 2 月 5 日 Gartner，Gartner Peer Insights“客户之声”：WAN 边缘基础设施，同行贡献者，2021 年 2 月 5 日 Gartner，Gartner Peer Insights“客户之声”：安全服务边缘 (SSE)，同行贡献者，2023 年 9 月 29 日 Gartner，Gartner Peer Insights“客户之声”：端点保护平台，同行贡献者，2023 年 9 月 18 日2023 GARTNER PEER INSIGHTS CUSTOMERS' CHOICE 徽章是 Gartner, Inc. 和/或其附属公司的商标和服务标志，在此经许可使用。保留所有权利。Gartner Peer Insights 客户选择奖构成了个人最终用户评论、评级和根据记录方法应用的数据的主观意见；它们既不代表 Gartner 或其附属公司的观点，也不构成其认可。