方法:我们对老年人的记忆功能数据进行了二次分析 [ n = 127,平均年龄 67.5 (7.3) 岁,71% 为女性],随机分配到运动干预组,包括 45 分钟的多模态运动和额外的 15 分钟思维运动训练(M4 组,n = 63)或主动对照组(M2 组,n = 64)。总的来说,两组每天锻炼 60 分钟,每周锻炼 3 天,持续 24 周。然后,我们对从 M4 组 [ n = 9,平均年龄 67.8 (8.8) 岁,8 名女性] 的参与者样本收集的功能性磁共振成像 (fMRI) 数据进行了探索性分析,这些参与者完成了基线和后续基于任务的 fMRI 评估。研究人员采用了剑桥脑科学认知测试中的四项基于计算机的记忆任务(即 Monkey Ladder、空间广度、数字广度、配对联想),参与者在完成任务时接受了 5 分钟的连续 fMRI 数据收集。使用重复测量的线性混合模型和配对样本 t 检验分析行为数据。所有 fMRI 数据均使用组级独立成分分析和双重回归程序进行分析,并校正体素级比较。
零件编号 零件停产 PCN 客户图纸 客户零件编号 别名零件编号 替代零件编号 替代别名零件编号 差异说明 154805-E NO 154806-E NO 154807-E NO 154808-E NO 154809-E NO 204632-E NO 204763-E NO 214011-E NO 214012-E NO 214013-E NO 214014-E NO 214356-E NO 214357-E NO 214547-E NO 214549-E NO 214550-E NO 214912-E NO 214915-E NO 224512-E NO 224514-E 否 224516-E 否 224557-E 否 234199-E 否 234200-E 否 234207-E 否 234208-E 否 234450-E 否 234464-E 否 244676-E 否 244692-E 否 244836-E 否 244837-E 否 244838-E 否 244854-E 否 244855-E 否 244856-E 否 244857-E 否 244858-E 否 254414-E 否 254415-E 否 254416-E 否 254417-E 否 254587-E 否254877-E 否 284696-E 否 284697-E 否 284698-E 否 284699-E 否 294919-E 否 294920-E 否 354055-E 否 354056-E 否 354064-E 否 354071-E 否 354095-E 否 354177-E 否 354178-E 否 354184-E 否 354186-E 否 354263-E 否 354939-E 否 364085-E 否 364484-E 否 364707-E 否 364727-E 否
变更原因:尊敬的客户,此次转移是为了简化 TE 供应商管理,提高供应链生产效率。我们特此通知您,此次装配线转移遵循严格的程序,完全保持相关产品的质量、供应能力和外形功能。新制造地点按照 TE 标准要求在经过认证的质量管理体系下运营。预计日期:最后订单日期(仅限过时零件):首次发货日期(仅限更改零件):2025 年 4 月 1 日最后发货日期(仅限过时零件):混合发货最后日期:(仅限更改零件):2025 年 4 月 25 日
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管理,监控和转型20分钟:Ankita Raturi(Purdue) - 参与开放式AG Tech 20分钟:Rob Trice(Better Food Ventures,Virtual) - Agrfoodtech 20分钟20分钟的新创新方法:Jim Krogmeier(Purdue) - 开放式生态系统的计划
抽象的关联思维在创造力中起着重要作用,因为它涉及链接遥远概念的能力。然而,允许将遥远的员工结合在创造性思维任务中的神经机制仍然知之甚少。我们研究了与结合远程关联以创造性思维的整体功能连接模式。使用Connectome预测建模方法,我们检查了与组合关联任务(CAT)中的近距离和遥远的远程联合有关的全脑功能连接模式。大脑连接性网络预测CAT性能显示出大脑功能连接的贡献,主要与默认模式网络相关,这可能与任务所有试验中所需的关联过程有关。此外,与CAT试验相关的关联远程NES的功能连接模式也很大程度上涉及执行控制网络,背注意网络和体积运动网络,这表明更受控的过程在具有较高的关联远程性的试验中起着重要作用。至关重要的是,与任务的较高创造性需求相关的功能连接模式与以前发现的功能连接性模式共享相似之处,以预测不同的思维。因此,我们的工作有可能提供对神经机制的见解,这些神经机制在融合和不同的远程思维中都起着作用。
越来越多的创新需要一类新的无线网络,以支持收集和接收实时数据的关键资产。幸运的是,无线技术已经发展以满足这些需求。Wi-Fi 6e和Wi-Fi 7具有带宽,速度和容量的显着改善,使组织能够连接更大范围和更多的设备。为了支持这些延迟和漫游敏感的应用,需要诸如Cisco Urwb之类的技术。URWB是Wi-Fi的扩展,并为高度关键的应用提供了超可靠性,超低潜伏期和无缝的交接。
1 宾夕法尼亚大学生物医学图像计算与分析中心,美国宾夕法尼亚州费城 19104 2 宾夕法尼亚大学放射学系,美国宾夕法尼亚州费城 19104 3 中国脑研究中心,北京 102206 4 宾夕法尼亚大学精神病学系,美国宾夕法尼亚州费城 19104 5 宾夕法尼亚大学 Penn/CHOP 寿命脑研究所,美国宾夕法尼亚州费城 19104 6 宾夕法尼亚大学神经病学系,美国宾夕法尼亚州费城 19104 7 宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚成像与可视化统计中心,美国宾夕法尼亚州费城 19104 8 宾夕法尼亚大学生物统计学、流行病学和信息学系,美国宾夕法尼亚州费城 19104 9 宾夕法尼亚大学脑成像与刺激中心,美国宾夕法尼亚州费城 19104 10 宾夕法尼亚大学脑科学、转化、创新与调节中心宾夕法尼亚大学,美国宾夕法尼亚州费城 19104,美国 11 宾夕法尼亚大学抑郁和压力神经调节中心,美国宾夕法尼亚州费城 19104,美国 12 宾夕法尼亚大学神经科学、神经外科和生物工程系,美国宾夕法尼亚州费城 19104,美国 13 宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚寿命信息学和神经影像中心,美国宾夕法尼亚州费城 19104,美国 *通讯作者:Yong.Fan@pennmedicine.upenn.edu
摘要。图网络分析 (GNA) 在理解大脑功能方面发挥了重要作用,但其应用主要局限于 fMRI 研究。连接分析 (CA) 被引入作为时间因果关系框架中的信号到图的映射。在本文中,我们研究了 GNA/CA 在 fNIRS 中的应用。为了解决使用 CA 的固有挑战,我们还提出了一种新颖的度量标准:最大交叉滞后幅度 (MCLM),它可以有效地提取主要的因果关系信息。我们在 55 名参与者的四种认知活动(心算、运动意象、单词生成和大脑工作量)中测试了 MCLM。CA/MCLM 表现出了令人信服的建模能力,并揭示了意想不到的跨主题网络模式。我们发现运动想象和心算共享一个背景网络结构,并且 AFp8 中的右前额叶皮层是每个刺激和参与者中信息流的不变目的地。因此,CA/MCLM-fNIRS 显示出与 fMRI 一起在临床研究中使用的潜力。