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认知重新评估和表达抑制与青少年时期的纵向结构性大脑发育有不同的关系
青少年时期的特点是情感体验不同于童年和成年期，有关评论请参阅 Guyer、Silk 和 Nelson（2016）、Nook 和 Somerville（2019）以及 Sims 和 Carstensen（2014）。青少年的情绪比儿童更复杂，比成人更强烈（Nook & Somerville，2019）。与其他人生阶段相比，他们也会经历更多的负面情绪（McLaughlin、Garrad & Somerville，2015）。这些情感变化使情绪调节成为青少年的主要发展任务。情绪调节是指影响一个人拥有哪些情绪以及何时和如何体验和表达这些情绪的过程（Gross，1998）。随着儿童年龄的增长，情绪调节变得更加自我启动（Sims & Carstensen，2014）。获得成功调节情绪的技能至关重要，因为情绪调节不良与青少年精神病理学有关（McLaughlin、Hatzenbuehler、Mennin 和 Nolen-Hoeksema，2011 年）。由于青少年大脑经历了重大的结构和功能变化（Blakemore，2012 年；Sturman 和 Moghaddam，2011 年；Walhovd、Tamnes 和 Fjell，2014 年），对青少年情绪调节的神经发育基础的了解可能为精神病理学的生物学风险因素提供新的见解，并最终为预防和早期干预计划提供信息。一些理论模型提出了情绪调节与青少年大脑发育模式之间的联系。 Somerville、Jones 和 Casey (2010) 提出的模型表明，青少年行为可以通过与情绪和激励相关行为有关的大脑区域（杏仁核和腹侧纹状体）与与认知和冲动控制有关的大脑区域（前额叶皮质，PFC）之间（结构和功能）成熟度的相对不平衡来解释。其他模型（Casey，2015；Casey，Heller，Gee，& Cohen，2019；Ernst，2014）提出了皮质和皮质下回路之间更复杂的相互作用。尽管存在一些差异，但这些模型的共同基本思想是：i）皮质下结构比额叶皮质区域成熟得早；ii）这种成熟不匹配可能导致过度依赖皮质下系统，这可能解释了青少年时期情绪或激励驱动的行为。到目前为止，测试这些模型的尝试面临着许多统计和概念挑战（ Meisel、Fosco、Hawk 和 Colder，2019 年）。通过阐明情绪调节与整个皮层纵向发展之间的关系，以及
社区的指示探索表达治疗申请，以应对第一反应者的心理健康障碍
该论文是由DigitalCommons@Lesley的艺术与社会科学研究生院（GSASS）免费提供给您的。已被DigitalCommons@Lesley的授权管理员纳入表达疗法的CAPSTONE THES。有关更多信息，请联系digitalcommons@lesley.edu，cvrattos@lesley.edu。
体现的整合：表达艺术疗法如何支持复杂PTSD的成年人的自我调节（文献综述）
×重新体验创伤事件，以侵入性的记忆或图像，倒叙或噩梦的形式，并伴随着强烈的情绪和身体上的感觉。×避免了对事件的提醒，例如对事件的想法，或外部的想法，例如人，活动或情况，可能会提醒事件×持续感知的一种危险的持续感知，其特征是过度耐心或夸张的惊吓反应
二元表达艺术疗法在儿童依恋创伤治疗中对亲子协调的作用：文献综述
本论文由艺术与社会科学研究生院 (GSASS) 在 DigitalCommons@Lesley 提供，免费开放获取。该论文已被 DigitalCommons@Lesley 的授权管理员接收，并被收录至表达疗法顶点论文。如需了解更多信息，请联系 digitalcommons@lesley.edu 或 cvrattos@lesley.edu。
释放细胞和基因疗法的力量
• Mathew Barnett , CEO/Co-Founder, UbiquiTx • Tal Gilat , CEO, NeuroGenesis • George Goldberger, MBA , CEO, Cell One Partners • Chris Hempel, PhD , CEO, Expressive Neuroscience • Karen Torrejon, PhD , Co-Founder, Humonix Bio • Moderator : Zindzi Morris-Alleyne , Inertia Product Development
目标驱动型人工智能 - UW ECE - 华盛顿大学
语音或文本输入：100 种语言 文本输出：100 种语言 语音输出：35 种语言 Seamless Expressive：实时，保留语音和表情 https://ai.meta.com/blog/seamless-m4t/
规范和自动验证计算降低
我们对计算减少的以下验证问题感兴趣：对于算法问题p和p⋆，给定的候选者减少的减少确实是从P到P⋆降低的吗？毫不奇怪，即使对于非常有限的减少类别，这个问题也无法确定。这导致了一个问题：是否有天然，表达的减少类别可以对算法进行验证问题？我们通过引入易于使用的计算减少图形规范机制（称为cookbook降低）来积极回答这个问题。我们表明，食谱减少足以覆盖许多经典的图形降低并表达足够的表达式，以使SAT保持NP完整（在线性阶的存在下）。令人惊讶的是，验证问题对于降低食谱的自然和表达子类是可决定的。
dexter：通过扩散模型学习和控制性能表达
摘要：在追求使用人工智力的发展表达音乐性能模型时，本文介绍了Dexter，Dexter是一种利用扩散概率模型来实现西方古典钢琴表演的新方法。性能渲染任务中面临的主要挑战是随着时间的推移表达时机和动态的连续和顺序建模，这对于捕捉表征现场音乐表演的不断发展的细微差别至关重要。在这种方法中，性能参数在连续的表达空间中表示，并且训练了扩散模型，以预测这些连续参数，同时以乐谱为条件。此外，Dexter还可以通过共同以分数和感知性表征来指导，以感知有意义的特征引导的解释（表达性变化）。因此，我们发现我们的模型对于学习表达性能，产生感知转向的表演以及转移性能样式很有用。我们通过定量和定性分析来评估模型，重点介绍有关诸如异步和发音等维度的特定绩效指标，以及通过将产生的性能与不同人类解释进行比较的听力测试。结果表明，Dexter能够捕获表达性pa-Rameters的随时间变化的相关性，并且与主观评估的评分中的现有渲染模型进行了很好的比较。通过预测不同转向性能的感知特征的代理模型，通过委托模型来验证dexter的感知功能的生成和传递能力。