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World File Search SystemNorouzi
用于评估不精确可靠性的蒙特卡罗模拟方法
题为“动态随机载荷下评估可靠性的有效方法”的论文由 Mahdi Norouzi 提交给研究生院，部分满足了工程哲学博士学位的要求Efstratios Nikolaidis 博士，委员会主席Abdollah Afjeh 博士，委员会成员Sorin Cioc 博士，委员会成员Ali Fatemi 博士，委员会成员Mehdi Pourazadi 博士，委员会成员拉里·维特纳博士，委员会成员Patricia R. Komuniecki，研究生学院院长
轻度认知障碍的运动疗法：脑电图可提高效率
随着全球人口老龄化的发展，患有认知障碍的老年人比例也不断增加。轻度认知障碍（MCI）是正常衰老与早期痴呆之间的中间阶段，伴随部分认知功能的下降（Petersen，2004；Albert et al.，2011）。由于大约46%的患者在3年内发展为痴呆（Pal et al.，2018），因此迫切需要找到一种有效的治疗方法来延缓病情进展。但目前MCI患者的药物治疗尚无明确的标准（Teixeira et al.，2012；Chen et al.，2023），因此非药物疗法逐渐被使用来延缓MCI患者的认知能力下降（DCunha et al.，2018）。脑葡萄糖代谢率是改善认知能力的因素之一，代谢越慢，认知障碍越严重。现有文献强调，适度运动可以加速大脑葡萄糖代谢的速度，从而提高认知能力（Zhao and Xu，2021）。此外，MCI 患者可以从身体活动的恢复中受益，例如执行、记忆和独立功能（Nuzum et al.，2020）。近年来，随着神经科学和医学的快速发展，一些新的 MCI 非药物治疗方法被提出，如双任务训练 (DTT)（Norouzi 等，2019 年；Oliva 等，2020 年；Kannan 和 Bhatt，2021 年）、阻力运动（Hong 等，2018 年）、抗跌倒训练（Bhatt 等，2012 年）等。此外，基于脑电图 (EEG) 的运动疗法，如基于开环 EEG 的运动疗法（Amjad 等，2019b；Liao 等，2019 年）和基于闭环 EEG 的运动疗法（Cisotto 等，2021 年），在 MCI 的临床应用方面已显示出巨大的潜力。本文对MCI患者非药物治疗的相关文献进行了归纳和分析，包括运动治疗和基于脑电图的运动治疗，并在前人研究的基础上，关注脑电图信号是否真的能增强运动治疗的效果，最后对MCI患者基于脑电图的运动治疗的发展趋势提出了自己的看法，希望对未来提供有益的建议。
皮层内脑-心脏相互作用：交感迷走神经变化的 EEG 模型源研究
希望，H.（2010）。 Holm 的顺序 Bonferroni 程序。 Antonacci , Y.、Barà , C.、Zaccaro , A.、Ferri , F.、Pernice , R. 和 Faes , L. (2023)。时变信息测量：应用于脑心相互作用的信息存储的自适应估计。网络生理学前沿，3，1242505。Asadzadeh, S., Rezaii, T., Beheshti, S., Delpak, A., & Meshgini, S. (2020)。系统评价卵源定位技术及其在脑异常诊断中的应用。神经科学方法杂志，339，108740。Averta, G.、Barontini, F.、Catrambone, S.、Haddadin, G.、Held, JP、Hu, T.、Jakubowitz, E.、Kanzler, CM、Kühn, J.、Lambarcy, O.、Leo, A.、Obermeier, E. 和 Ricciardi, E. (1999)。.、Schwarz, A.、Valenza, G.、Bicchi, A. 和 Bianchi, M. (2021)。 U-limb：关于健康和中风后手臂运动控制的多模式、多中心数据库。 GigaScience，10(6)，giab043。 Babo-Rebelo、M.、Wolpert、N.、Adam、C.、Hasboun、D. 和 Tallon-Baudry、C. (2016)。心脏监测功能是否与默认网络和右前岛叶中的自我相关？伦敦皇家学会哲学学报。 B 系列，生物科学，371 (1708)，20160004。Bagur, S., Lefort, J. M., Lacroix, M. M., de Lavilléon, G., Herry, C., Chouvaeff, M., Billand, C., Geoffroy, H., & Benchenane, K. (2021)。呼吸驱动的前额叶振荡可以独立于启动而调节由条件性恐惧引起的冻结的维持。自然通讯, 12(1), 2605. Barà, C., Zaccaro, A., Antonacci, Y., Dalla Riva, M., Busacca, A., Ferri, F., Faes, L., & Pernice, R. (2023)。用于评估心跳引起的皮质反应的信息存储的局部和整体测量。生物医学信号处理和控制，86，105315。Benarroch，EE（1993）。中央自主神经网络：功能组织、功能障碍和观点。在《梅奥诊所学报》（第 68 卷，第 988-1001 页）。爱思唯尔。 Benarroch，EE（2012）。中枢自主神经控制。在自主神经系统入门书中（第 9 - 12 页）。爱思唯尔。 Candia-Rivera，D.（2023 年）。根据庞加莱图得出的交感神经-迷走神经活动测量值来模拟大脑-心脏的相互作用。方法X、10、102116。Candia-Rivera, D.、Catrambone, V.、Barbieri, R. 和 Valenza, G. (2022)。双向皮质和周围神经控制对心跳动力学的功能评估：热应力的脑心研究。神经图像, 251, 119023。Candia-Rivera, D., Catrambone, V., Thayer, J. F., Gentili, C., & Valenza, G. (2022)。心脏交感迷走神经活动引发大脑 - 身体对情绪唤起的功能性反应。美国国家科学院院刊，119(21)，e2119599119。 Candia-Rivera、D.、Catrambone、V. 和 Valenza、G. (2021 年)。脑电图电参考在评估脑-心功能相互作用中的作用：从方法论到用户指南。《神经科学方法杂志》，360，109269。Candia-Rivera, D.、Norouzi, K.、Ramsøy, TZ 和 Valenza, G. (2023)。精神压力下上升式心脑通讯的动态波动。《美国生理学-调节、整合和比较生理学杂志》，324 (4)，R513 – R525。Catrambone, V.、Averta, G.、Bianchi, M. 和 Valenza, G. (2021)。走向脑-心计算机接口：使用多系统方向估计对上肢运动进行分类的研究。神经工程杂志，18 (4)，046002。Catrambone, V.、Greco, A.、Vanello, N.、Scilingo, EP 和 Valenza, G. (2019)。通过合成数据生成模型进行时间分辨的定向脑-心脏相互作用测量。生物医学工程年鉴，47，1479 – 1489。Catrambone, V.、Talebi, A.、Barbieri, R. 和 Valenza, G. (2021)。时间分辨的脑-心脏概率信息传递估计
透明的人工智能披露义务：谁、什么、何时、何地、为什么、如何
[4] Abeba Birhane、William Isaac、Vinodkumar Prabhakaran、Mark Diaz、Madeleine Clare Elish、Iason Gabriel 和 Shakir Mohammed。 2022.权力归人民？参与式人工智能的机遇与挑战。算法、机制和优化中的公平与访问（美国弗吉尼亚州阿灵顿）（EAAMO '22）。美国计算机协会，纽约，纽约州，美国，第 6 篇文章，8 页。 https://doi.org/10.1145/3551624.3555290 [5] Rishi Bommasani、Drew A. Hudson、Ehsan Adeli、Russ Altman、Simran Arora、Sydney von Arx、Michael S. Bernstein、Jeannette Bohg、Anthony Bosselut 等人。 2021. 论基础模式的机遇与风险。 arXiv 预印本 arXiv:2108.07258(2021)。 https://crfm.stanford.edu/assets/report.pdf [6] Zalan Borsos、Raphael Marinier、Damien Vincent、Eugene Kharitonov、Oliver Pietquin、Matt Sharifi、Oliver Teboul、David Grangier、Marco Tagliasacchi 和 Neil Zeghidour。 2022.AudioLM：一种用于音频生成的语言建模方法。 arXiv:2209.03143 [cs.SD] [7] 马修·伯特尔 (Matthew Burtell) 和托马斯·伍德赛德 (Thomas Woodside)。 2023.人工智能影响力：人工智能驱动的说服分析。 http://arxiv.org/abs/2303.08721 arXiv:2303.08721 [cs]。 [8] C2PA。 2024. 引入官方内容凭证图标 - C2PA — c2pa.org。 https://c2pa.org/post/contentcredentials/。 [访问日期：2024 年 1 月 17 日]。 [9] 维多利亚·克拉克、弗吉尼亚·布劳恩和尼基·海菲尔德。 2015.主题分析。定性心理学：研究方法实用指南 222，2015 (2015)，248。[10] Joshua Cloudy、Jaime Banks、Nicholas David Bowman。 2023. The Str(AI)ght Scoop：人工智能线索减少对敌对媒体偏见的看法。数字新闻 11，9（2023 年 10 月），1577–1596。 https://doi.org/10.1080/21670811.2021.1969974 [11] 谷歌DeepMind。 2024.合成器ID。 https://deepmind.google/technologies/synthid/。访问日期：2024-1-1 [12] Upol Ehsan 和 Mark O. Riedl。 2020.以人为本的可解释人工智能：走向反思性社会技术方法。在 HCI International 2020 - 最新论文：多模态性和智能中，Constantine Stephanidis、Masaaki Kurosu、Helmut Degen 和 Lauren Reinerman-Jones（编辑）。 Springer International Publishing，Cham，449-466。 [13] Passant Elagroudy、Jie Li、Kaisa Vanänen、Paul Lukowicz、Hiroshi Ishii、Wendy Mackay、Elizabeth Churchill、Anicia Peters、Antti Oulasvirta、Rui Prada、Alexandra Diening、Giulia Barbareschi、Agnes Gruenerbl、Midori Kawaguchi、Abdallah El Ali、Fiona Draxler、Robin Welsch 和 Albrecht dt。 2024 年 CHI 计算机系统人为因素会议（美国夏威夷檀香山）（CHI '24 EA）的扩展摘要 https://doi.org/10.31234/osf.io/v4mfz [14] Ziv Epstein、Mengying C Fang、Antonio A Arechar 和 David G Rand。1996。价值敏感设计。互动 3、6（1996 年 12 月）、16–23。 https://doi.org/10.1145/242485.242493 [16] Ozlem Ozmen Garibay、Brent Winslow、Salvatore Andolina、Margherita Antona、Anja Bodenschatz、Constantinos Coursaris、Gregory Falco、Stephen M. Fiore、Ivan Garibay、Keri Grieman、John C. Havens、Marina Jirotka、 Hernisa Kacorri、Waldemar Karwowski、Joe Kider、Joseph Konstan、Sean Koon、Monica Lopez-Gonzalez、Iliana Maifeld-Carucci、Sean McGregor、Gavriel Salvendy、Ben Shneiderman、Constantine Stephanidis、Christina Strobel、Carolyn Ten Holter 和 Wei Xu。 2023. 以人为本的六大人工智能挑战。国际人机交互杂志 39，3 (2023)，391–437。https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2153320 arXiv：https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2153320 [17] Colin M. Gray、Cristiana Santos、Nataliia Bielova、Michael Toth 和 Damian Clifford。2021. 黑暗模式和同意横幅的法律要求：互动批评视角。在 Proc. CHI '21 中。ACM，日本横滨，1-18。 https://doi.org/10.1145/3411764.3445779 [18] Matthew Groh、Aruna Sankaranarayanan、Nikhil Singh、Dong Young Kim、Andrew Lippman 和 Rosalind Picard。2023 年。人类对文字记录、音频和视频中的政治言论 Deepfakes 的检测。arXiv:2202.12883 [cs.HC] [19] Philipp Hacker、Andreas Engel 和 Marco Mauer。2023 年。监管 ChatGPT 和其他大型生成式 AI 模型。在 2023 年 ACM 公平、问责和透明度会议论文集（美国伊利诺伊州芝加哥）（FAccT '23）中。计算机协会，美国纽约州纽约，1112-1123。 https://doi.org/10.1145/3593013.3594067 [20] Geoff Hart。1996 年。“五个 W”：受众分析新任务的旧工具。技术交流 43，2（1996 年），139-145。http：//www.jstor.org/stable/43088033 [21] Natali Helberger 和 Nicholas Diakopoulos。2023 年。ChatGPT 和 AI 法案。Internet Pol. Rev. 12，1（2023 年 2 月）。[22] Jonathan Ho、William Chan、Chitwan Saharia、Jay Whang、Ruiqi Gao、Alexey Gritsenko、Diederik P Kingma、Ben Poole、Mohammad Norouzi、David J Fleet 等人。2022 年。Imagen 视频：使用扩散模型生成高清视频。 arXiv:2210.02303 [cs.CV] [23] Mohammad Hosseini、David B Resnik 和 Kristi Holmes。2023 年。在撰写学术手稿时披露使用人工智能工具的伦理问题。研究伦理 19，4 (2023)，449–465。https://doi.org/10.1177/17470161231180449 arXiv：https://doi.org/10.1177/17470161231180449 [24] Nanna Inie、Jeanette Falk 和 Steve Tanimoto。2023 年。设计参与式人工智能：创意专业人士对生成式人工智能的担忧和期望。在 2023 年 CHI 计算系统人为因素会议的扩展摘要中。1–8。 [25] Chenyan Jia、Alexander Boltz、Angie Zhang、Anqing Chen 和 Min Kyung Lee。2022 年。理解算法标签与社区标签对超党派错误信息感知准确性的影响。Proc. ACM Hum.-Comput. Interact。6，CSCW2，第 371 条（2022 年 11 月），27 页。https://doi.org/10.1145/3555096 [26] 贾长江、蔡岩、余元德和谢天浩。2016 年。5W+1H 模式：系统映射研究视角及云软件测试案例研究。系统与软件杂志 116（2016 年），206-219。https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.01.058 [27] Michael H. Kernis 和 Brian M. Goldman。2006 年。真实性的多组分概念化：理论与研究。实验社会心理学进展。第 38 卷。爱思唯尔，283-357。 https://doi.org/10.1016/S0065-2601(06)38006-9