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模块 2.2 为有记忆问题的学生提供支持
· 每日复习和检查作业，以及回顾相关的过去学习并在必要时重新教授 · 清晰且结构化的演示，包含多个演示、示例和问题 · 突出要点，并根据需要提供详细、重复的指导 · 指导练习，直到成功率达到 80%。教师提出问题以检查理解程度，并提供额外的解释。纠正反馈持续到学生独立学习 · 教师监督独立练习/排练 · 每周和每月进行复习，包括系统地复习以前学过的材料
重新思考MIMD-SIMD相互作用，用于内存内数据库引擎中的分析查询处理
利用并行性是在内存数据库引擎中执行低延迟的游戏的名称。最突出的是，现代通用CPU继续主导计算单元的领域，它通过两个面向数据的平行范式提供了高度计算的能力：MIMD和SIMD。不幸的是，由于两个平行范式都表现出不同的编程模型和内存访问模式，因此以组合方式利用这两种模型都是具有挑战性的。但是，CPU上SIMD的最新硬件进步放宽了对SIMD友好内存访问模式的限制。与纯线性访问模式的最新技术相比，替代访问模式的可用性和性能已显着提高。正如我们将在本文中所展示的那样，这些进步为统一的并行化方法铺平了道路，该方法以联合方式利用MIMD和SIMD，为有效的分析查询处理提供了一种新颖而有希望的方式。
脑外伤患者经过约 6 个月的训练后，数字搜索 > 视觉记忆 > 注意力处理能力有所提高
创伤性脑损伤 (TBI) 会产生身体、认知和情绪症状，称为脑震荡后综合症 (PCS)。认知康复可能有助于恢复或延缓受损的能力。澄清这一点很重要，因为保险公司可能不愿意支付这种治疗费用。为了测试认知康复的有效性，8 名轻度创伤性脑损伤患者同意参加这项实验。每个人都接受了约 6 个月的注意力处理训练、视觉记忆和数字搜索训练，并测量了每个参与者在每次试验中的延迟和准确度。从训练前到训练后，延迟显著减少，准确度提高，效果大小大于 2.0。总之，这些数据表明，6 个月的认知康复显着且强劲地提高了所有患者的表现。
使用多帧脑电图图像对工作记忆负荷进行跨学科领域自适应分类
工作记忆 (WM) 表示暂时存储在大脑中的信息，是人类认知领域的基础研究课题。脑电图 (EEG) 可以监测大脑的电活动，已广泛应用于测量 WM 水平。然而，一个关键挑战是个体差异可能会导致无效的结果，特别是当建立的模型遇到不熟悉的受试者时。在本文中，我们提出了一种具有空间注意的跨受试者深度适应模型 (CS-DASA)，以推广跨受试者的工作量分类。首先，我们将 EEG 时间序列转换为包含空间、光谱和时间信息的多帧 EEG 图像。首先，CS-DASA 中的受试者共享模块从源受试者和目标受试者接收多帧 EEG 图像数据并学习共同的特征表示。然后，在特定主题模块中，实施最大平均差异来测量再生核希尔伯特空间中的域分布差异，这可以为域自适应添加有效的惩罚损失。此外，采用主题到主题的空间注意机制来关注目标图像数据中的判别性空间特征。在包含 13 个主题的公共 WM EEG 数据集上进行的实验表明，所提出的模型能够实现比现有最先进方法更好的性能。
使用脑电图 (EEG) 和 VGGNet 对儿童工作记忆表现进行分类
摘要 - 本研究调查了儿童脑电图与不同工作记忆表现水平之间的关系。共有 230 名受试者自愿参加这项研究。首先，学生需要回答心理测试以评估他们的工作记忆表现。根据获得的分数，将学生分为高、中、低工作记忆表现组。从前额叶皮层记录静息脑电图并进行预处理以消除噪音。然后生成合成脑电图以平衡并将每个对照组的样本数量增加到 200 个。接下来，应用短时傅立叶变换将信号转换为频谱图。特征图像用于训练 VGGNet 模型。深度学习模型已成功开发，训练准确率为 100%，验证准确率为 85.8%。这些表明使用 EEG 和 VGGNet 模型交替评估工作记忆表现的潜力。
逻辑和记忆chiplets的玻璃插座器集成
摘要 - 与硅相比，与2.5D异质整合的令人信服的选择已成为令人信服的选择。它允许以低成本直接安装在顶部的嵌入式模具与传统的翻转芯片模具之间的3D堆叠配置。此外，玻璃中的互连螺距和通过玻璃（TGV）直径与硅中的对应物相当。在这项研究中，我们研究了玻璃间插座提供的3D堆叠的功率，性能，面积（PPA），信号完整性（SI）和功率完整性（PI）优势（PI）优点。我们的研究采用了chiplet/封装共同设计方法，从RISC-V chiplets的RTL描述到最终的图形数据系统（GDS）布局，利用TSMC 28NM用于chiplets和Georgia Tech的Interposer的Georgia Tech的3D玻璃包装。与硅相比，玻璃插入器的面积降低了2.6倍，电线长度降低了21倍，全芯片功耗降低了17.72％，信号完整性增加了64.7％，功率完整性提高了10倍，热量增加了35％。此外，我们通过3D硅技术提供了详细的比较分析。它不仅突出了玻璃插入器的竞争优势，而且还为每个设计的潜在局限性和优化机会提供了重要的见解。
增强记忆力的五种方法
男性和女性处理疼痛的方式不同 合成阿片类药物，例如吗啡和芬太尼，是目前最有效的止痛药。但它们也存在很大的依赖性和成瘾性，尤其是对女性而言。加州大学圣地亚哥分校医学院最近的一项研究揭示了其中的原因，他们发现男性和女性使用不同的生物系统来治疗慢性下背部疼痛。研究人员报告说，男性依靠内源性阿片类药物（身体产生的天然止痛药）的释放来缓解疼痛，而女性则使用非阿片类药物途径来缓解疼痛。这种差异有助于解释为什么女性对吗啡或芬太尼等阿片类止痛药的反应较差，因为它们与身体的天然阿片类药物结合的受体相同。因此，女性可能需要更高剂量的这些药物来缓解疼痛，这可能会增加她们成瘾的风险。在这项研究中，98 名参与者（包括健康个体和患有慢性疼痛的人）接受了冥想训练，然后在受到痛苦但无害的热刺激时进行冥想练习。研究人员使用纳洛酮阻断阿片类药物系统，阻止天然和合成阿片类药物发挥作用，以观察它如何影响基于冥想的疼痛缓解。他们发现，用纳洛酮阻断阿片类药物系统会阻止男性基于冥想的疼痛缓解，这表明男性依靠内源性阿片类药物来减轻疼痛。相反，纳洛酮增加了女性基于冥想的疼痛缓解，这表明女性依靠非阿片类药物机制来减轻疼痛。无论男女，患有慢性疼痛的人从冥想中获得的疼痛缓解都比健康参与者多。据研究人员称，研究结果清楚地表明了疼痛处理中的性别差异。由于女性可能从非阿片类药物疗法中受益更多，因此针对性别的方法可以带来更好的疼痛管理并减少对阿片类药物的依赖。
使用长短期记忆 (LSTM) 循环神经网络对未处理的脑电图进行分类，以预测癫痫发作
使用机器学习或类似优化技术的最常见方法是对 EEG 记录进行特征提取。然后将这些特征用作预测模型的输入。这种方法在将模型引导至重要信息和优化模型的计算成本方面是有效的。然而，模型的性能受到提取的特征的限制，而特征提取是一个需要人类直觉的过程。以这种方式开发的模型仅限于提取的特征所捕获的信息。如果新范式需要原始提取特征中未捕获的信息，则对实验范式的任何更改都可能降低模型的性能。在癫痫发作预测中，这一点尤为重要，因为对于最佳预测时间范围尚无一致意见（Arthurs 等人，2010 年；Schulze-Bonhage 等人，2010 年），并且不同的急性治疗需要不同的时间过程才能有效。因此，良好的癫痫发作预测模型应该能够改变实验范式（例如癫痫发作预测范围（SPH）和干预期），以满足一系列患者的需求和一系列急性治疗。