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使用脑电图状态在慢性疼痛的α神经反馈训练中了解学习
神经反馈（NFB）是一种神经调节疗法，可训练患者对其大脑活动的自愿控制（Patel等，2020）。神经反馈系统为患者提供了其脑电图（EEG）信号的实时表示（Alkoby等，2018）。这有助于对心理策略的认可和实践，从而使他们能够实现与治疗益处相关的大脑状态（Bagdasaryan和Le van Quyen，2013年）。nfb已在各种疾病中实施，从焦虑，抑郁到慢性疼痛，有多项研究报告的结果（Schoenberg和David，2014； Melo等，2019）。越来越多地探索神经反馈的领域之一是慢性疼痛。alpha功率较低（Chang等，2001; Boord等，2008; Saithong等，2012; Jensen等，2013b; Lim等，2016; Nickel等，2017）。因此，几项研究试图使用神经反馈来提高这些患者群体的α功率，以通过孤立地靶向α节奏来减轻疼痛（Elbogen等，2019; Mayaud等，2019），或与其他节奏（如beta和Theta Rhythms）结合使用，例如Beta和Theta Rhythms（Jensen and al。 Taleb等人，2019年；Vuèkoviæ等，2019）。过去十年进行的所有神经反馈研究都使用平均α功率来衡量神经生理信号的变化（Jensen等，2013a; Hassan等，2015; Al-Taleb等，2019; Elbogen et al。尽管这些研究大多数报告了神经反馈后这些个体的疼痛显着减轻，但这些研究中很少能显示出疼痛减轻与神经生理信号的变化之间的直接相关性，这是最近系统评价强调的（Patel等，2020）。这提出了一个问题，即是否通常用于评估学习成功的指数是否真正反映了神经反馈后疼痛缓解的神经生理变化。学习索引的选择确实是神经反馈领域中的一个高度争议的话题。两个广泛使用的指标包括平均α功率和比预定的α功率阈值以上的百分比（Travis等，1974； Hardt和Kamiya，1976; Lansky等，1979; Dempster and Vernon，2009）。一些研究人员认为，含义Alpha的力量是两者中最敏感的指数（Hardt和Kamiya，1976； Dempster和Vernon，2009年），但其他人则认为动态指数可能更有信息。例如，早期工作发现，高α功率的持续时间遵守了非平凡的不对称转移指数分布（Bohdaneck等，1978）。最近的一项研究（Ossadtchi等，2017）研究了神经反馈后的α纺锤体的变化，并报告说，α纺锤体的频率仅增加，而这些纺锤体的振幅没有变化。在神经反馈和慢性疼痛领域的研究并不多，这些研究采用了这种分析α节奏动态性质的方法，但如下所述，Bi-Modal Alpha振幅状态的概念正在越来越多地在其他范围内探索。
对模仿、创新和……的影响
模块化作为管理复杂性和设计灵活的组织和技术系统的一种手段，正受到越来越多的关注（Baldwin & Clark，2000；Ethiraj & Levinthal，2004；Thomke & Reinertsen，1998）。人们对模块化组织和产品的兴趣源于了解企业如何在动态环境中更好地竞争的需求（Eisenhardt & Martin，2000；Levinthal，1997；Teece、Pisano & Shuen，1997）。持续的技术变革、变化无常的客户和竞争格局的频繁变化是许多行业的特点（D'Aveni，1994），无论动荡程度与过去相比如何（McNamara & Vaaler，2003），我们都需要了解企业如何在这些环境中取得成功。频繁的变化挑战了战略管理的两个核心概念：持续的竞争优势和独特的能力。如果市场不断变化，企业如何希望建立维持竞争优势的资源和能力？此外，可靠的组织行动需要目标和能力的稳定性（Hannan & Freeman，1984）。如果管理者无法辨别他们的企业应该致力于哪些活动，应该避免哪些活动——也就是说，什么样的活动可以避免？
识别，缓解和预期算法决策的偏见
问题陈述ML用于跨各种领域的结果决策，例如减少累犯，雇用和信贷贷款。但是，可以通过使用历史人类数据的算法来学习和巩固社会偏见。不同类型的偏见，可以在ML管道的每个步骤中引入。公平性已成为算法决策的重要考虑因素，因为最近的案例强调了减轻对某些人口统计群体（Barocas，Hardt和Narayanan 2023）的不合理的缺点的重要性。在ML中的一项工作努力在不同的群体中为公平性而奋斗，这导致了许多所谓的群体公平标准。群体公平标准关注算法决策对个人生活的影响（Mehrabi等人。2021）。目标是避免在社会人口统计学群体之间进行系统的缺点。尽管ML取得了有希望的进展，但仍有一个警告：良好的预测模型不会自动导致公平。即使是一个完全准确的预测指标也不会为受影响的个体的公平结果。但是，量化决策系统的公平性并不简单，因为没有普遍接受的定义对算法决策系统的含义。任何在道德上适当的公平概念都在很大程度上取决于上下文，即使在给定的上下文中，人们可能会不同意“公平”。使Matters更加困难，先前的研究表明
基础设施 - 卷。 4 2024
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