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儿童重度抑郁症中的错误相关大脑活动
背景：错误相关负波 (ERN) 反映了错误监控的个体差异。然而，关于成人和青少年抑郁症的 ERN 研究结果并不一致。分析时域和时频域中的脑电图 (EEG) 数据有助于更好地量化对错误的神经反应。本研究旨在检查患有和不患有抑郁症的青少年早期的错误监控的皮层电测量。方法：在 29 名（25 名女性）患有抑郁症的青少年早期和 34 名不患有 MDD 的青少年早期（29 名女性）的箭头版侧翼任务中收集 EEG 活动。结果：与对照组相比，抑郁症组的 ERN 幅度降低、错误相关的 θ 功率降低和错误相关的 β 功率增加。当同时考虑与 MDD 诊断相关的所有变量时，θ 和 β 功率（而非 ERN）与被诊断为抑郁症的可能性增加独立相关。结论：通过检查时域和单独的时频测量，本研究提供了有关青少年抑郁症中错误监控变化的新证据，表明青少年时期的抑郁症可能以错误监控减少（即 ERN 和错误相关 θ 减少）和错误后抑制（即错误相关 β 功率增加）为特征。这些结果支持时频测量可能比时域测量更适合检查 MDD 中的错误相关神经活动。
欧洲各地癫痫基因检测的可及性、可用性和常见做法：对欧洲参考网络 EpiCARE 的调查
摘要 目的：基因检测技术发展日新月异，可能导致技术和人力资源的不平等，从而对癫痫临床的最佳实践产生负面影响。为此，欧洲罕见和复杂癫痫参考网络 (ERN) EpiCARE 进行了一项调查，涉及 ERN EpiCARE 中心基因检测的可及性、可用性、成本和标准实践等几个方面。方法：向 70 名 ERN EpiCARE 中心代表发送了一份在线 Google 表单。使用描述性统计和定性分析进行数据呈现。结果：我们收到了 45 份回复（1 份/中心），代表了 23 个欧洲国家，西欧的代表性更强。45% 的中心无法进行所有可用的基因检测类型，主要反映了全基因组测序 (WGS) 的可用性有限。35% 的中心报告仅覆盖部分可用测试的费用，
自我决定、自我调节和大脑
近 30 年来，自主激励在提高自我调节方面的重要性一直是激励研究的焦点话题。尽管进行了广泛的研究，但是尚未有关于自主激励如何促进自我调节功能的机制解释。为了解决这个问题，我们研究了自主性在两个基本自我调节任务中的作用，同时记录了自我调节失败的神经信号（即与错误相关的负性，ERN）。基于自主性可以改善自我调节的概念，我们预计自主激励将增强对自我调节失败的神经情感反应，从而提高相对于控制激励的表现。在研究 1（N 43）中，我们发现特质自主性与自我调节表现呈正相关，并且这种影响是由大脑对自我调节失败的敏感性增强所介导的，这可以通过更大的 ERN 来证明。研究 2（N 55）通过实验性地操纵自主性复制并扩展了这种模式；当自主动机得到情境支持时，任务绩效相对于那些自主性受到削弱和处于中性条件的人有所提高。此外，这种影响是由对自主性的感知增加和更大的 ERN 振幅介导的。这些发现为动机取向、基于大脑的绩效监控和自我调节之间的联系提供了更深入的见解。
用于快速全脑 fMRI 分析的空间 3D 材料先验
摘要。已证明，使用三维空间平滑先验的贝叶斯全脑功能磁共振成像 (fMRI) 分析无需预先平滑数据即可生成最先进的活动图。然而，所提出的推理算法对计算要求很高，并且所使用的空间先验具有一些不太吸引人的性质，例如不合适和具有无限的空间范围。我们提出了一种基于 Mat'ern 协方差函数类的全脑 fMRI 分析统计推理框架。该框架通过 Lindgren 等人 (2011) 的随机偏微分方程 (SPDE) 方法使用可能各向异性空间 Mat'ern 场的高斯马尔可夫随机场 (GMRF) 表示。这允许更灵活和可解释的空间先验，同时保持在高维全脑设置中快速推理所需的稀疏性。我们开发了一种加速随机梯度下降 (SGD) 优化算法，用于空间超参数的经验贝叶斯 (EB) 推断。根据推断出的超参数，我们对大脑活动进行完全贝叶斯处理。Mat'ern 先验应用于模拟和实验任务 fMRI 数据，并通过比较活动图、先验模拟和交叉验证清楚地表明，它是比以前使用的先验更合理的选择。
实践建议 DDG 诊所...
研究机构1 Vivantes Klinikum Spandau，柏林，德国2 Vivantes Humboldt Klinikum，柏林，德国3人类营养研究所，农业和营养科学学院，基督教 - 阿尔布雷希特 - 基尔 - 基尔，基尔，基尔，德国，班林，迪亚比特群岛5德国慕尼黑 - 纽约市的德国糖尿病研究中心6尼德尔海因应用科学系营养科学系，莫恩奇拉德巴赫校园德国Ienhütte8营养与食品科学研究所，营养与微生物组，Rheinische Friedrich-Wilhelms-University-University Bonn，Bonn，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，9糖尿病诊所Bad Mergentheim，Bad Mergentheim，德国10个糖尿病学研究所，基督教 - aliversity，Aliversity of Chistiral-Aliversity of Dermentheim基尔，基尔，德国 11 ZIEL – 慕尼黑工业大学食品与健康研究所，弗赖辛，德国
新冠疫情后汽车行业展望
作者 © Iveta Černá，布拉格经济与商业大学 Andrea Éltető，经济与区域研究中心 (CERS)，布达佩斯 Paweł Folfas，SGH 华沙经济学院 Andżelika Kuźnar，SGH 华沙经济学院 Eva Křenková，布拉格经济与商业大学经济与商业 Marek Minárik，布拉迪斯拉发经济大学 Eliza Przeździecka，SGH 华沙经济学院 Andrea Szalavetz，布达佩斯经济与区域研究中心 (CERS) Gábor Túry，布达佩斯经济与区域研究中心 (CERS) Stanislav Zábojník，布拉迪斯拉发经济大学 审稿人：教授英格Soňa Ferenčíková，博士。博士，哈。教授。 UWr Bartosz Michalski 请引用为：Černá, I., Éltető, A., Folfas, P., Kuźnar, A., Křenková, E., Minárik, M., Przeździecka, E., Szalavetz, A., Túry, G & Zábojník，S.（2022 年）。中欧的全球价值链——新冠疫情后的汽车行业视角。布拉迪斯拉发：Ekonom 出版社。可在线获取：
新冠疫情后汽车行业展望
作者 © Iveta Černá，布拉格经济与商业大学 Andrea Éltető，布达佩斯经济和区域研究中心 (CERS) Paweł Folfas，SGH 华沙经济学院 Andżelika Kuźnar，SGH 华沙经济学院 Eva Křenková，布拉格大学经济与商业 Marek Minárik，布拉迪斯拉发经济大学 Eliza Przeździecka，SGH 华沙经济学院 Andrea Szalavetz，布达佩斯经济和区域研究中心 (CERS) Gábor Túry，经济和区域研究中心(CERS)，布达佩斯 Stanislav Zábojník，布拉迪斯拉发经济大学 审稿人：教授。英格。Soňa Ferenčíková，博士。哈布博士。教授。 UWr Bartosz Michalski 请引用为： Černá, I.、Éltető, A.、Folfas, P.、Kuźnar, A.、Křenková, E.、Minárik, M.、Przeździecka, E.、Szalavetz, A.、Túry, G. 和 Zábojník, S.（ 2022）。中欧的全球价值链 — COVID-19 后汽车行业的视角。布拉迪斯拉发：经济出版社。在线提供：
学习一个统一的噪声模式的统一模型
图1。我们的方法可以合成具有空间变化特征的广泛噪声pa erns。在这里，我们显示了我们统一的噪声模型的灵活性，使人们可以以颗粒状的方式进行噪音。我们的模型在噪声配置之间创建了语义上有意义的插值；在上面，我们看到了带有干草纤维的Siggraph徽标wri en，它们嵌套在大马士革钢条纹内部 - 钢的尺度和变形自然会插入到纤维中，然后过渡到纤维之前。我们还显示了粘土着色器的效果图，该粘土着色器包含了我们的空间变化噪声。前三个图像利用类交互式噪声，最终图像使用参数交互噪声。请放大图形以获取完整的视觉细节。