成人 ADHD 中反复描述了异常的电振荡活动模式。特别是,已知在注意力集中期间会受到调节的 alpha 节律 (8 – 12 Hz) 以前曾被视为 ADHD 的候选生物标志物。在本研究中,我们要求成人 ADHD 患者使用神经反馈 (NFB) 自我调节自己的 alpha 节律,以检查 alpha 振荡对注意力表现和大脑可塑性的调节。25 名成人 ADHD 患者和 22 名健康对照者在静息状态和 Go/NoGo 任务期间接受了 64 通道 EEG 记录,在 30 分钟 NFB 疗程之前和之后,旨在降低(不同步)alpha 节律的功率。在不同条件和组之间比较 alpha 功率,并通过比较 NFB 前后的行为和 EEG 测量值来统计评估 NFB 的影响。首先,我们发现在基线和整个实验条件下,与对照组相比,我们的 ADHD 队列的相对 alpha 功率减弱了,这表明存在皮质过度激活的特征。两组在 NFB 期间都表现出显著且有针对性的 alpha 功率降低。有趣的是,我们观察到 ADHD 组的静息态 alpha 功率在 NFB 后增加(即反弹),这使 alpha 功率恢复到正常人群的水平。重要的是,只有在 ADHD 组中,Go/NoGo 任务期间 NFB 后 alpha 正常化的程度与个体运动抑制的改善(即减少委托错误)相关。总体而言,我们的发现提供了新的支持证据,表明 alpha 振荡与抑制控制有关,以及它们在皮质兴奋/抑制平衡的稳态调节中的潜在作用。
第 3 层:基于任务的风险评估和第 4 层:持续风险评估作为嵌入风险管理流程的一部分,所有 Harmony 操作都会识别与它们在第 1 层中优先考虑的重大不良事件相关的任务。对所有这些关键任务进行风险评估。这些风险评估的目的是识别与所有任务步骤相关的危险和控制(Go/NoGO 规则)。还会检查第 2 层中确定的控制,以确保它们包含在各个任务步骤中。根据这些信息开发详细的程序、清单、检查、任务观察和培训材料,以确保所有任务都安全执行并符合法律要求。这些宝贵的工具,以及突出显示关键工作场所信息的工作笔记,每天都被用作我们持续风险评估流程的基石。我们持续风险评估流程的另一个关键要素是 SLAM 原则。在 Harmony 中执行任何任务之前,我们都会停下来、查看、评估和管理。所有 Harmony 运营部门都已采用视觉风险指示板,进一步强调了与工作场所相关的危险和高风险活动。
的目的是本研究的目的是检查大脑活动,特别关注前额叶功能,在从事暴饮暴食(BD)至少两年的年轻人的反应执行和抑制期间。在执行GO/NOGO任务期间,在3年内两次记录了与设计事件相关的电位(ERP)。进行研究是BD神经认知作用的纵向研究的一部分。参与者共有48名本科生,25个对照(14名女性)和23名暴饮暴食者(10名女性),没有酒精中毒或精神病理学疾病的个人或家族史。测量ERP的GO-P3和NOGO-P3成分通过主成分分析和精确的低分辨率断层扫描分析(Eloreta)检查。发现暴饮暴食者的GO-P3幅度比第一次评估和第二次评估中的对照组更大(p = 0.019)。在第二次评估中它们还显示出较大的Nogo-P3幅度(P = 0.002)。eloreta分析表明,在成功抑制过程中,暴饮暴食者中右下额叶皮层(RIFC)的激活明显更大(p <0.05)。结论年轻的暴饮暴食者似乎表现出异常的大脑活性,如响应执行过程中与事件相关电位所测量的,这可能代表了脉冲控制中的困难的神经前提。
• 电力保管转移点:与电网连接、孤岛、可再生能源组合和电力购买协议的计量表后。 • H2 保管转移点:管道拖车、天然气混合、氢气管道。 2. 研究系统与商业系统的计量和监控需求。 3. 准备氢气系统规模和需求场景以及系统测试和特性描述程序。 4. 使用上述场景中的需求配置文件和测试程序进行硬件系统特性描述。 5. 创建可扩展的数字孪生。探索共享平衡工厂 (BOP) 机会、维护计划、退化特性和模块化系统最佳实践的优势。 6. 使用可再生能源集成和优化 (ReOpt) 工具针对优化系统规模的短期、中期和长期场景进行优化。优化中考虑压缩机效率和主要电气负载。 7-9 HIL 测试以及在综合能源系统高级研究 (ARIES) 虚拟网络中的仿真,用于中试规模、分散和集中氢气生产。 10. 任务的中期报告和最终报告。 2023 年 3 月 30 日通过/不通过决定:NREL 1.25MW 电解器的测试和特性分析。(待系统调试时间:5 月)
摘要 13 14 预期结果以“巴甫洛夫”的方式影响行为:奖励前景激发行动,而惩罚前景抑制行动。理论认为,巴甫洛夫偏见是陌生或无法控制的环境中整体行动的“先验”。然而,这种解释无法解释这些偏见的强度——即使在熟悉的环境中也会导致频繁的行动失误。我们认为,如果通过工具控制灵活地运用巴甫洛夫控制,它会更加有用。19 具体而言,工具行动计划可能会塑造对奖励/惩罚信息的选择性注意,从而影响巴甫洛夫控制的输入。在两个眼动追踪样本(N = 35/64)中,我们观察到 Go/NoGo 行动计划影响参与者关注奖励/惩罚信息的时间和时长,这反过来又以巴甫洛夫的方式影响他们的反应。23 注意力效应更强的参与者表现更高。因此,人类似乎将巴甫洛夫控制与其工具性行动计划结合起来,将其作用从行动默认值扩展到确保稳健行动执行的有力工具。 关键词:巴甫洛夫偏见;强化学习,眼动追踪;行动准备;注意力 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
根据A/Res/78/128的认可的非政府组织和利益相关者组织的合并清单,根据2024年11月1日,根据2024年11月1日,国家环境预测“ NGO”“ NOGO”“ GREENWOMEN”“ GREENWOMEN”“ GREENWOMEN”分析环境机构[Jordan Eniventer [Jordan Eniventer [Jordan Eniventer] Century Frontiers 21st Century News 22 Four 3 TOP FISH FARM VENTURES 350 Ghana Reducing Our Carbon (350 G-ROC) 350 Vermont 350.org 50by40 A Rocha Ghana A Rocha International A Seed Japan A4F, ALGA FUEL, S.A ABANCA Corporación Bancaria S.A. ABB AB Abioyes & Sons Farm Ventures ABN AMRO Bank Abreu Advogados Absolutum Solel Pte Ltd Abyssal SA Academia de Saberes de Aveiro Academia del Mar Academic Youth Ecological Club Academie de l Eau (Water Academy) Academy of Ghandian Studies Academy of Sciences of the USSR Acao Voluntaria de Atitude dos Movimentos por Transparencia Social Acção Democratica Feminina Gaucha/Friends of the Earth (Brazil) Accenture Development Partnerships Accerus, School Stellenbosch UniversityAcciónecologica accipicion para lapromociónde ambientes libres dabaco acdi/vocaachascodaç(Para Praa Praa praa praa praa pra pra pra pra pra pra para para pra pra pra pra pra pra prapare op recursos
背景:肥胖症流行仍然是一个主要的公共卫生问题。尽管锻炼是最常见的减肥建议,但锻炼计划的减肥效果往往不理想。人体会补偿通过锻炼消耗的大部分能量,以维持能量稳态和体重。增加能量摄入似乎是最有影响力的补偿行为。对驱动这种行为的机制的研究尚未完全阐明。目的:确定运动是否会影响不运动的超重至肥胖人群对食物线索的注意力处理(注意力偏差)和对食物线索的抑制控制。方法:30 名被归类为超重至肥胖的成年人参加了一项平衡的交叉试验,该试验在不同的日子进行两次评估访问,间隔至少一周。在参与者消耗 500 kcal 的锻炼前后(一次评估访问)以及 60 分钟看电视前后(第二次评估访问)评估对食物线索的注意力偏差和抑制控制。注意偏差被概念化为在特定于食物的点探测任务中,当食物和中性(非食物)线索同时出现时,注视食物线索的时间百分比。抑制控制,特别是运动冲动,被评估为特定于食物的 Go/NoGo 任务期间抑制失败的百分比。结果:观察到对食物线索的注意偏差与时间的显著影响,与饥饿无关,而对食物线索的注意偏差在运动前增加,但在看电视后没有增加。抑制控制不受运动影响,也与对食物线索的注意偏差无关。结论:剧烈运动会增加对食物线索的注意偏差,这表明一种可能导致运动时减肥阻力的机制。需要未来的试验来评估纵向运动干预对食物线索的注意偏差。
1. 已经证明能够制造 Mg-Si zintl 化合物模型电极,并使用 XPS、STEM-EDS 和 FTIR/Raman 将 SEI 化学与硅进行比较。Q1 完成 2. 已经建立了实验和协议来了解影响硅阳极安全性的因素,特别关注硅电极上发生的高放热反应。Q1 完成 3. 已经确定了 CO2 对模型电极上 SEI 形成稳定性的影响,但检查了 SEI 性质的变化(XPS、FTIR/Raman 和定量电化学测量)作为 CO2 浓度的函数。Q2 完成 4. 已经使用 XPS、AFM/SSRM、STEM-EDS 和 FTIR/Raman 确定了 zintl 相形成机理及其对包括 Si NPs、Si 晶片、a-Si 薄膜在内的模型系统 SEI 的影响。 Q2 完成 5. 锡硅合金生产是否通过取决于该合金能否以 1g 的量制备,以及该合金的循环寿命是否比纯金属更长。 Q2 完成 6. 已经确定了 LiPAA/Si 界面的化学和界面特性(例如 Si 表面和有机材料处的化学键合性质),以及电荷(OCV,0.8V、0.4V、0.15V、0.05V)和干燥温度(100、125、150、175、200C)的关系。 Q3 7. 已经确定了粘合剂如何通过利用二维或三维模型系统改变 Si NP 尺寸和表面来改变硅电极上的应力/应变,以及电荷状态的关系。 Q3 8. 已经实施了能够比较硅阳极安全响应的协议,作为提高硅电池安全性的指标。 Q3 9. 已经发表了一篇论文,使其他研发小组能够分析硅基阳极上 SEI 的稳定性,从而使开发人员或研究人员能够不断提高硅电池的稳定性(与 Silicon Deep Dive 的共同里程碑)。Q4 10. 已经了解了形成的/可溶的 SEI 物质的性质和数量如何随电解质、粘合剂和 Si 阳极(表面