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研究新闻 - 斯奈德慢性病研究所
两位卡尔加里大学的科学家因支持治疗骨关节炎的创新而受到认可，这是影响全世界数百万关节的常见且令人衰弱的肿胀。加拿大关节炎学会 科学家领导了一群研究人员，研究了酶胰蛋白酶β如何破坏自然的抗炎和关节润滑活动，从而导致骨关节炎的发作。 drs。 Dufour和Krawetz使用Pacman类比来帮助解码复杂的关节炎科学。 阅读更多。科学家领导了一群研究人员，研究了酶胰蛋白酶β如何破坏自然的抗炎和关节润滑活动，从而导致骨关节炎的发作。drs。Dufour和Krawetz使用Pacman类比来帮助解码复杂的关节炎科学。阅读更多。
将视网膜神经节细胞活性从星光到...
视觉始于视网膜，该视网膜检测到环境中的光子，并传达有关大脑视觉场景的这些信号。视网膜神经节细胞中的视神经中继带有称为动作电位或尖峰的电信号到大脑的信息。视力中的一个关键挑战是，大脑必须解码约100万个视网膜神经节细胞的尖峰活动，以预测哪种视觉场景引起了视网膜尖峰。需要准确的解码才能正确地感知其视觉环境并采取适当的响应。在视觉中的另一个挑战是，在云彩的夜晚和阳光明媚的日子之间，环境中的平均光子数量变化了万亿倍。视网膜必须与这种广泛的光强度对抗，以成功地将视觉信息传输到大脑。有趣的是，视网膜神经节细胞峰值中信号和噪声的性质在这一光范围内发生了变化，从而使视觉信息如何由视网膜编码并由大脑读取，这给人带来了丰富的问题。我通过记录对视觉刺激的视网膜响应，从夜间到白天的光强度不等。i用大型多电极阵列进行了这些记录，它们具有500个电极，以同时记录数百个视网膜神经节细胞的尖峰活性。i接下来使用统计建模来描述视网膜反应并解码视觉刺激，询问光线条件中的变化（如夜间到夜间的变化）如何影响解码性能。我的结果阐明了视网膜神经节细胞尖峰的哪些方面对于大脑至关重要，即从星光到阳光读取视觉信息。这项工作也对建造脑机界面（例如假肢视网膜）具有影响，使大脑能够正确解释其从不同光条件上从假肢中获得的信号
使用 EEG 希尔伯特包络和时间精细结构进行隐性语音分类的迁移学习
脑机接口 (BCI) 可以从神经活动中解码想象中的语音。然而，这些系统通常需要大量的训练，参与者在训练中想象重复单词，这会导致精神疲劳和难以识别单词的开头，尤其是在想象单词序列时。本文通过将在显性语音数据中训练过的分类器转移到隐性语音分类中来解决这些挑战。我们使用了从希尔伯特包络和时间精细结构中得出的脑电图 (EEG) 特征，并使用它们来训练双向长短期记忆 (BiLSTM) 模型进行分类。我们的方法减轻了大量训练的负担，并实现了最先进的分类准确率：使用显性语音分类器，显性语音的准确率为 86.44%，隐性语音的准确率为 79.82%。
阅读教学的位置论文
因此，我们承认阅读简单观点的实用性（Gough＆Tunmer，1986）提供了一个教育框架，以了解早期阅读的教学和评估。简单的观点描述了更广泛的阅读理解意义的阅读，并突出了在两个单独且独特的核心过程中提高水平的必要性：a）“解码（或识别）产生口语的印刷单词的能力”，b）“了解口语的含义”（Hoover＆Tunmer，2018，2018）。因此，在这种情况下的理解是指语言理解，并认识到逻辑推理和听力理解是未来阅读成就的关键（Moats，2020）。让儿童在简单视图中确定的阅读理解的两个组成部分中发展熟练程度，需要获得一系列认知技能（Tunmer＆Hoover，2019）。
人类前额叶皮层中空间和颜色加工的电生理解码
前额叶皮层（PFC）在目标定向的认知中起关键作用，但其代表性代码仍然是一个开放的问题，即解码技术在解散与PFC的任务相关变量方面有效。在这里，我们将正则线性判别分析应用于人类头皮脑电图数据，并能够区分智力旋转任务与具有87％解码精度的色彩感知任务。侧面PFC中的背侧和腹侧区域提供了分离这两个任务的主要特征。我们的发现表明，脑电图可以可靠地从PFC解码两个独立的任务状态，并强调PFC背或腹侧功能特定在处理Where旋转任务与哪种颜色任务时。
空中交通管制员 | MilitaryNewbie.com
识别标准（海平面）气压和相关大气术语、其特征和影响。识别主要的云层形成和类型、其一般特征以及它们出现的高度。识别锋面的类型、影响、名称和特征。说明某些天气条件下控制器可能的操作考虑。识别为飞行员提供气象服务的活动以及用于分发气象信息的方法。使用标准代码和缩写解码气象数据。说明用于向飞行员传输气象信息的正确广播程序和措辞。从飞行员那里获取气象信息并将其转发给飞机和区域空中交通管制设施。识别并解释海军和国家气象局 (NWS) 发布的不同类型的预报、咨询和警告。
使用EEG Hilbert信封和时间精细结构进行秘密语音分类的转移学习
脑部计算机界面（BCIS）可以从神经活动中解释想象的语音。但是，这些系统通常需要广泛的培训课程，参与者想象地重复单词，从而导致精神疲劳和困难识别单词的发作，尤其是在想象单词序列时。本文通过转移经过公开语音数据培训的分类器来掩盖语音分类，从而解决了这些挑战。我们使用了源自希尔伯特包络和时间精细结构的脑电图（EEG）特征，并将它们用于训练双向长短记忆（BILSTM）模型进行分类。我们的方法减轻了广泛的培训和实现最先进的分类精度的负担：公开语音的86.44％，使用公开的语音分类器的秘密语音为79.82％。
AACR 癌症进展报告 2023
过去几十年，癌症防治取得了前所未有的进展。在美国，自 1991 年以来，癌症死亡率总体呈稳步下降趋势，越来越多的人被诊断出癌症后仍然活着。美国癌症研究协会® (AACR) 癌症进展报告第十三版摘要强调了癌症研究在拯救生命方面发挥的重要作用。正如报告中强调的那样，联邦政府对美国国立卫生研究院 (NIH) 和美国国家癌症研究所 (NCI) 的投资使研究人员能够解读癌症的复杂性并改变患者的治疗结果。尽管取得了重大进展，但癌症仍然构成重大威胁，据估计，2023 年美国将有 609,820 人死于癌症。预计这一数字在未来将大幅增加。