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教授护理专业学生英语口语技能
背景神经教育是教育领域的新趋势之一，它研究大脑如何自然地学习并最大限度地提高教学和学习质量。在过去的二十年里，大脑研究领域经历了范式转变，从关注不同大脑区域的区域功能和心理处理转向关注大脑区域之间的相互关系，即网络连接。因此，Ganis、Thompson (1)、Sporns、Tononi (2) 和 Friston (3) 等学者和神经学家采取了一种整体观点，认为即使是一项简单的任务也是大脑重叠区域激活的结果。同样，由 Sporns、Tononi (2) 以及后来美国国立卫生研究院 (2016) 发起的连接组理论——本研究的理论框架——试图基于大脑的神经、解剖和功能连接来解释人类认知活动之间存在的关系。另一种基于大脑的学习 (BBL) 理论是适应性理论，它关注的是大脑如何因学习新的能力、技能和经验以及其他因素而发生变化和重组。
神经影像学研究受伤大脑的空间归一化：
神经影像学方法的最新进展使研究人员能够以整个脑，体素的方式从个体那里获得各种结构和功能参数。要通过使用此类数据进行小组级别分析，必须确定个人之间体素2之间的一对一对应关系。解决此问题的最常见方法是将单个大脑注册为标准模板。许多复杂的空间注册方法可用于此目的。但是，当研究人群中大脑的个体变异性通过伤害或疾病大大增加时，使用当前可用的注册方案实现了各个大脑的令人满意的一致性，就成为一项艰巨的任务。诉诸于手动区域（ROI）绘图或使用仅兴趣的转换可能不是可行的选择，因为精确的空间归一化是基于体素基于体素的多种技术（例如基于Voxel的形态计数器）的先决条件（VBM； Ashburner＆Friston，2000），基于Tensor的基于基于tensor的基于基于voxer的技术。 1998; GASER，VOLZ，Kiebel，Riehemann和Sauer，1999年；汤普森，伍兹，巨型和托加，2000年），基于体素的病变 - 症状映射（VLSM； Rorden＆Karnath，2004），以及基于辅助的Voxel-Wise Meta-analys（Fox＆Fox，Fox，Fox＆liaird＆fox＆liaird＆fox＆liaird，
呼唤具身人工智能
我们提出，具身人工智能 (E-AI) 是追求通用人工智能 (AGI) 的下一个基本步骤，并将其与当前的人工智能进步（尤其是大型语言模型 (LLM)）进行比较。我们遍历了具身概念在不同领域（哲学、心理学、神经科学和机器人技术）的演变，以强调 E-AI 如何区别于传统的静态学习范式。通过扩大 E-AI 的范围，我们引入了一个基于认知架构的理论框架，强调感知、动作、记忆和学习是具身代理的基本组成部分。该框架与 Friston 的主动推理原则相一致，为 E-AI 开发提供了一种全面的方法。尽管人工智能领域取得了进展，但仍存在重大挑战，例如制定新颖的人工智能学习理论和创新先进硬件。我们的讨论为未来的 E-AI 研究奠定了基础指导方针。我们强调创建能够在现实环境中与人类和其他智能实体进行无缝通信、协作和共存的 E-AI 代理的重要性，我们的目标是引导 AI 社区应对多方面的挑战，并抓住 AGI 探索过程中的机遇。
与德勒兹一起思考心灵的运动
在考虑了心智/大脑的技术隐喻（特别是随着图灵机和控制论的发展而成熟的计算机相关隐喻）之后，我认为，一阶控制论极大地改变了我们思考大脑/心智的隐喻，尽管它们仍然植根于人文二元论。另一方面，二阶控制论给了我们大脑是一个自创生系统的概念，它既能解释自主性，也能解释涌现性。二阶控制论中特别重要的是禁止信息跨越自指系统边界的流动，强调两个方面：操作闭包和操作递归。这两个概念特别引起我的兴趣，让我思考当算法推理和人脑开始作为单个自创生系统运作时会发生什么。也就是说，我提出关于数字系统和生物系统同构的问题。我的观点是，计算机不再仅仅是大脑的一个隐喻，因为大脑就是计算机。换句话说，正如德勒兹在他的两本《电影》书中所言，思想中发生了一场真正的控制论运动，类似于电影在图像中带来的真正运动。最后，我认为，操作闭合既可以用神经科学家马克·索尔姆斯和卡尔·弗里斯顿所说的“马尔可夫毯”来理解，也可以用德勒兹的感觉逻辑理论来理解，这可以帮助我们理解算法推理对思想的影响。这是你的大脑信息：大脑/思维的一阶控制论和信息隐喻
脑功能连接的协变量辅助主回归的贝叶斯估计
本文在贝叶斯范式中重新表述了赵等人（2021b）的协变量辅助主（CAP）回归。该方法确定了多变量响应数据协方差中与协变量相关的成分。具体而言，该方法估计一组多元响应信号的线性投影，其方差与外部协变量相关。在神经科学中，人们对分析来自大脑不同区域的脑信号时间序列之间的统计依赖性很感兴趣，我们将其称为功能连接（FC）（Lindquist 2008；Fornito 和 Bullmore 2012；Fornito 等人 2013；Monti 等人 2014；Fox 和 Dunson 2015）。功能连接背后的大脑信号是多变量的，在分析功能连接时，每个大脑活动都被视为与其他大脑活动的相对关系（Varoquaux 等人，2010），因为这种统计依赖性与行为特征（协变量）相关。本文开发了一种贝叶斯方法对反应信号进行监督降维，以分析外部协变量与以多变量信号的协方差为特征的功能连接之间的关联。通常，分析大脑功能连接的第一个步骤是定义一组对应于感兴趣的空间区域（ROI）的节点，其中每个节点都与其自己的图像数据时间过程相关联。然后，根据每个节点时间过程之间的统计依赖性（van der Heuvel 和 Hulshoff Pol，2010；Friston，2011），估计网络连接（或节点之间的“边缘”结构）。 FC 网络是使用 Pearson 相关系数（ Hutchison 等人，2013 年）以及部分
标题：深度神经素学：对有意识的经验的某些特征及其在主要抑郁症中的干扰
标题：深度神经素学：对某些有意识的经验的某些特征及其在主要抑郁症作者中的干扰的积极推断：Maxwell J. D. Ramstead 1,2,3 Wanja Wiese 4 Mark Miller 5，6 Karl J. Friston 3机构3机构：1。加利福尼亚州麦吉尔大学精神病学系社会和跨文化精神病学系。2。文化，思想和大脑计划，麦吉尔大学，加利福尼亚大学。3。Wellcome人类神经影像学信托中心，英国伦敦大学学院。4。哲学系，德国约翰内斯·古腾堡大学。5。英国苏塞克斯大学的信息系。6。日本北海道大学人工智能和神经科学中心中心。致谢：我们非常感谢Mahault Albarracin，Axel Constant，David Foreman，Laurence Kirmayer，Julian Kiverstein和Michael Lifshitz对撰写本文有很大帮助的有益评论和讨论。这项研究得到了加拿大社会科学与人文研究委员会（MJDR）的支持，即2020年欧盟ERC Advanced Grant Xspect（MM; Ref：DLV-692739），以及Wellcome Trust Trust Princtal Research研究奖学金（KF; Ref;参考：088130/Z/Z/09/Z）。摘要：本文旨在利用自由能原则和积极的推论来理解人类第一人称意识经历的某些中心方面。更确切地说，我们通过自由能原理和主动推论探索了人类第一人称意识经历的两个核心方面。我们研究了积极推断如何能够解释有意识的经验的时间嵌套以及根据现象学哲学的第一人称体验的关注或关心。我们调查了抑郁症中这些特征的细分，并通过吸引主动推理框架来解释抑郁现象学的一些核心方面。
神经影像学和电生理学中动态 FC 估计的稳定性：解决方案和限制
* 通讯作者 临床医学系，功能整合神经科学中心，奥胡斯大学，Universitetsbyen 3，8000 奥胡斯，丹麦。 dvidaurre@cfin.au.dk 摘要 能够绘制大脑活动的时空组织是进一步了解人类认知基础的重要一步。这激发了人们对时变功能连接 (FC) 方法的兴趣，该方法旨在描述整个大脑区域之间统计耦合的演变。神经影像学和电生理学中已经提出了几种方法来表征时变 FC。这些方法经常被忽视的问题是，即使对于相同的数据，它们的估计在推理运行过程中也常常不稳定；也就是说，不同的运行会产生不同的结果。但为了与行为建立有意义的关系，估计必须是稳健且可重复的。我们专注于时变 FC 的生成模型隐马尔可夫模型 (HMM)，提出了两种解决此问题的方法。首先，我们考虑多次运行推理，根据衡量数据适应度和模型简单性（此处为自由能）的定量指标对运行进行排名，并选择得分最高的模型。其次，我们引入了一种新方法，称为连接主成分分析 (PCCA)，该方法通过将不同的估计值重构为稳定的潜在时变 FC 模式，明确利用 HMM 推理的多变性。我们在两个独立的 fMRI 和 MEG 数据集上讨论和比较了这些方法，显示了它们在多大程度上提高了标准时变 FC 估计的稳定性。关键词：估计噪声；隐马尔可夫模型；连接主成分分析；时变 FC；可复制性；可重复性 1. 简介 大脑功能架构的一个重要方面是如何将不同区域组合成功能网络，以及这些网络如何在许多空间和时间尺度上动态组织 (Laughlin and Sejnowski, 2003)。映射这些功能关系最广泛使用的指标之一是功能连接 (FC)，它是衡量大脑区域对之间统计依赖关系的指标 (Friston, 1994)。最近，对这些相互依赖关系的时间属性的探索揭示了 FC 在会话内存在有意义的波动，这两者都来自功能性磁共振成像 (fMRI；Fornito 和 Bullmore, 2010；Karapanagiotidis 等人，2020；Liégeois 等人，2019；Lurie 等人，2020；Vidaurre 等人，2021、2018、2017；Xie 等人，2018)。不幸的是，部分由于用于估计随时间变化的 FC 的分析工具种类繁多及其固有的局限性（Dafflon 等人，2022 年），跨研究比较结果并不总是那么容易。我们在这里关注的问题是估计噪声。任何推理依赖于优化过程的方法，例如隐马尔可夫模型 (HMM)，即使我们使用相同的数据，在推理过程中也会发生变化。也就是说，估计可能会不稳定，具体取决于数据量和模型复杂性等因素 (Vidaurre et al., 2019)。对于更简单的方法也是如此，例如独立成分分析 (ICA；Beckmann
数字大脑研究的未来十年
Katrin Amunts 1,2，Markus Axer 1,3，Swati Banerjee 4，Lise Bitsch 5，Jan G. Bjaalie 6，Philipp Brauner 7，Andrea Brovelli 8，Navona Calarco 9，Navona Calarco 9，Marcel Carrere 3,8,8，Sven Casper 1 1，Sven Cine Cine，Sven Cine，Sven jcine jcine 1,1,1 1,1,12。 IO UGO D'Angelo 16，Giulia de Bonis 17，Gustavo Deco 18,19，Javier Defelipe 20,21，Alain Destexhe 22，Timo Dickscheid，Mark，23，EmrahDüzel，23，EmrahDüzel25,26,27，Simon B. Eickhoff 28,29，Gaute 28,29，Gaute Einevoll 30，kek Athinka Evers 35，Nataliia Fedorchenko 2，Phanie J. Stekel，36，D。Fous。 AG 47，I Sater 49，I Sabine。 Ver 5，Alois C. Knoll 60，Zeljka Krsnik 61，JuliaKämpfer1，Matthew E Larkum 62，Marja-Leena Linne 63，Thomas Lippert 59，Jafri Malin Abdullah 46 66，Jorge Mejias 67，Andreas Meyer-Lindenberg 68，Michele Migliore 69，Judith Michael 7，Yannick Morel 70，Fabrice O. Morin 60，Lars Muck Ogels，177，73，Nicola Palomero-Gallagher 1,2 Et M. Peeters 76，Spase Petkoski 37，Nicolai Petkov 7 7，Lucy S. Petro 7 7，Petro A. 9，Giovanni Pezzulo 80，Pieter Roelfsema 55,81,82,83 Maria V. Sanchez-Vives 18.94，Johannes Schemmel 77，Walter Senn 78，Alexandra A. de Sousa 95.96，FelixStröckens2，Bertrand Thirion 97，Kamil Uluda 9.52 ，Lisa Vincenz-Donnelly 1，Florian Walter 104，Laszlo Zaborszky 105
数字大脑研究的未来十年
卡特里斯（Katris）amunts 1：2，马克斯·轴（Markus Axer）1：3，Swati Banerjee 4，虱子5，Jan G. Bjaalie 6，Philip Brauner 7，Andrea Brovelli 8，Ven Cichon 1，12，13，Mann 24，7 Ismaphairus Abd Hamid 46，Herold Claus C. Hilgetag的Chrina 47，48，7，56，Gregory，Kiar 57，Zeljka 58，Lars Clus T 58，Jafri Malin Abdul Lah 46，Paola di Magielse 76 Itter 86，凯瑟琳·罗克兰88，斯特凡·鹿特89，安德烈亚斯·罗德90，萨宾·鲁兰德·伯特兰·蒂里恩，伯特兰97，伯特兰9.52，伯特兰9.52，ncenz-donnelly，弗洛里安·沃尔特104
BrainForge：用于综合神经影像采集、分析和共享的在线数据分析平台
1. Morita T、Asada M、Naito E。神经影像学研究对理解人类认知大脑功能发展的贡献。Front Hum Neurosci。2016；10：464。doi：10.3389/fnhum.2016.00464 2. Bandettini PA。神经影像学方法有什么新进展？Ann NY Acad Sci。2009；1156：260-293。doi：10.1111/j.1749-6632.2009.04420.x 3. Verner E、Baker BT、Bockholt J 等人。使用 BrainForge 加速神经影像学研究。Gateways 2020，会议改善生物医学研究的数据使用； 2020 年 10 月 21 日。4. Poldrack RA、Baker CI、Durnez J 等人。扫描地平线：迈向透明和可重复的神经影像学研究。Nat Rev Neurosci。2017；18(2):115-126。doi: 10.1038/nrn.2016.167 5. Gorgolewski K、Poldrack R。提高神经影像学研究透明度和可重复性的实用指南。PLOS Biol。2016；14:e1002506。doi: 10.1371/journal.pbio.1002506 6. Baker M。1,500 名科学家揭开可重复性的面纱。Nature。2016；533(7604):452-454。 doi: 10.1038/533452a 7. Scott A、Courtney W、Wood D 等人。COINS：为大型异构数据集构建的创新信息学和神经成像工具套件。Front Neuroinform。2011；5：33。doi: 10.3389/fninf.2011.00033 8. Yoo AB、Jette MA、Grondona M。SLURM：用于资源管理的简单 Linux 实用程序。引自：Feitelson D、Rudolph L、Schwiegelshohn U 编。并行处理的作业调度策略。JSSPP 2003。计算机科学讲义。Springer；2003：44-60。9. Avesani P、McPherson B、Hayashi S 等人。开放扩散数据衍生物、通过衍生物的集成发布和可复制的开放云服务进行脑数据升级。 Sci Data 。2019；6(1)：69。doi：10.1038/s41597-019-0073-y 10. Flywheel。为医疗和研究领域的数字化转型提供动力。2021 年 5 月 14 日访问。flywheel.io 11. Kurtzer GM、Sochat V、Bauer MW。Singularity：用于移动计算的科学容器。PLoS One。2017；12(5)：e0177459。doi：10.1371/journal.pone。0177459 12. Merkel D。Docker：用于一致开发和部署的轻量级 Linux 容器。Linux J 。2014；239：2。13. Ashburner J、Barnes G、Chen CC 等人。SPM12 手册。第 2464 卷。威康信托神经影像中心；2014 年。14. Smith SM、Jenkinson M、Woolrich MW 等人。功能性和结构性 MR 图像分析进展以及作为 FSL 的实现。神经影像。2004 年；23 (Suppl 1)：S208-S219。doi: 10.1016/j.neuroimage.2004.07.051 15. Cox RW。AFNI：用于分析和可视化功能性磁共振神经影像的软件。Comput Biomed Res。1996 年；29(3)：162-173。doi: 10. 1006/cbmr.1996.0014 16. Cox RW、Hyde JS。用于分析和可视化 fMRI 数据的软件工具。NMR Biomed。 1997；10(4–5)：171-178。doi：10.1002/(SICI)1099- 1492(199706/08)10:4/5<171::AID-NBM453>3.0.CO；2-L 17. fMRI 工具箱的 Group ICA (v4.0c)。神经影像和数据科学转化研究中心。2021 年 5 月 6 日访问。https://trendscenter. org/software/gift/ 18. TReNDS 中心。Docker, Inc.访问日期：2022 年 1 月 13 日。https://hub.docker.com/orgs/trendscenter/repositories 19. 神经影像和数据科学转化研究中心。GitHub, Inc. https://github.com/trendscenter/ 20. Gorgolewski K、Burns CD、Madison C 等人。Nipype：一个灵活、轻量且可扩展的 Python 神经影像数据处理框架。Front Neuroinform。2011；5：13。doi：10.3389/fninf.2011.00013 21. GorgolewskiKJ、AuerT、CalhounVD 等人。Thebrainimagingdatastructure，一种组织和描述神经影像实验输出的格式。Sci Data。2016；3(1)：160044。 doi: 10.1038/sdata.2016.44 22. FosterI.Globusonline：通过云服务加速和民主化科学。IEEEInternetComput。2011；15(3)：70-73。doi: 10.1109/MIC。2011.64 23. Allen B、Bresnahan J、Childers L 等人。面向数据科学家的软件即服务。Commun ACM。2012；55(2)：81-88。doi: 10.1145/2076450.2076468 24. Calhoun VD、Adali T、Pearlson GD、Pekar JJ。一种使用独立成分分析从功能性 MRI 数据进行组推断的方法。Hum Brain Mapp。2001；14(3)：140-151。 doi: 10.1002/hbm.1048 25. Allen E、Erhardt E、Damaraju E 等。静息状态网络多变量比较的基线。Front Syst Neurosci。2011；5：2。doi: 10.3389/ fnsys.2011.00002 26. Allen EA、Damaraju E、Plis SM、Erhardt EB、Eichele T、Calhoun VD。跟踪静息状态下的全脑连接动态。大脑皮层。2014；24(3)：663-676。doi: 10.1093/cercor/bhs352 27. Ashburner J、Friston KJ。基于体素的形态测量——方法。神经影像学。2000；11(6)：805-821。 doi: 10.1006/nimg.2000.0582 28. Fischl B. FreeSurfer。神经影像学。2012；62(2):774-781。doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.01.021 29. Andersson JLR、Sotiropoulos SN。一种用于校正扩散 MR 成像中的偏共振效应和受试者运动的综合方法。神经影像学。2016；125:1063-1078。doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.10.019 30. Andersson JL、Skare S、Ashburner J。如何校正自旋回波平面图像中的磁化率畸变：应用于扩散张量成像。神经影像学。 2003；20(2):870-888。doi: 10.1016/s1053-8119(03)00336-7 31. Andersson JLR、Graham MS、Drobnjak I、Zhang H、Filippini N、Bastiani M。面向扩散 MR 图像运动和失真校正的综合框架：体积运动内。神经影像学。2017；152:450-466。doi: 10.1016/j.neuroimage.2017.02.085 32. CalhounVinceD、MillerR、PearlsonG、Adal 𝚤 T。Thechronnectome：时变连接网络作为fMRIdatadiscovery 的下一个前沿。神经元。2014；84(2):262-274。 doi: 10.1016/j.neuron.2014.10.015 33. Du Y、Fu Z、Sui J 等人。NeuroMark：一种基于自动化和自适应 ICA 的管道，用于识别可重复的 fMRI 脑部疾病标记物。神经影像：临床。2020；28：102375。doi: 10.1016/j.nicl.2020.102375 34. Griffanti L、Zamboni G、Khan A 等人。BIANCA（脑强度异常分类算法）：一种用于自动分割白质高信号的新型工具。神经影像学。2016；141：191-205。doi：10.1016/j.neuroimage.2016.07.018