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行星探索科学技术办公室更新
• 在 PSD、ESSIO 和 SMD 内以及与 STMD 和 ESDMD 合作 • 与科学技术界进行推广和合作 • 具有行星科学特定需求、技术机会、新颖/高影响力的全面投资组合
PS24/3：消费信贷 - 产品销售数据报告
• 报告 PSD 回报的门槛：根据公司的反馈和后续分析，我们决定将公司向我们报告 PSD 的门槛从 50 万英镑未偿余额和/或新预付款提高到 200 万英镑。这将减轻小公司报告的负担，同时在我们看来，这将保持对我们监管的市场的充分覆盖（参见第 2 章和第 3 章中的相关部分）。 • 实施期：受访者担心，拟议的引入 PSD 报告的时间表太短，难以满足。根据这些反馈和进一步分析，我们将实施期延长如下： • 我们延长了实施期，大公司（2000 万英镑以上）有 14 个月，小公司（2000 万英镑至 2000 万英镑）有 20 个月，以使影响更加成比例（参见第 2 章和第 3 章中的相关部分）。 • 改进数据元素的结构和内容：我们提供了更清晰的数据定义，以解决回复和行业工作组提出的问题。我们从回报中删除了一些数据元素，并提供了额外的指导以支持理解（参见第 2 章和第 3 章中的相关部分）。
引用/参考：Tosun, M. & Çetin, O. (2021)。使用经验模态分解和 Welch 方法对四类运动幻像脑电信号进行深入分析
在基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）应用中，从想象相关肢体运动获得的运动想象（MI）信号中提取特征并对其进行分类是一个非常重要的问题。在 MI-EEG 信号的研究中，已经使用了许多不同的特征提取方法和分类算法。然而，随着这些信号中类别数量的增加，分类成功率之间存在显著差异。在提出的方法中，提出了一种包括信号功率谱密度（PSD）信息的特征提取方法。通过对原始 EEG 数据应用经验模态分解 (EMD)，可以获得不同频率水平的信号。这些信号的PSD值是使用Welch方法计算的。将得到的PSD值组合成特征向量。使用生成的特征向量，训练了一种流行的深度学习算法——长短期记忆 (LSTM) 网络。对培训后获得的测试成功情况根据个人和渠道进行了详细的比较。比较结果发现，位于头皮中心点的通道比其他通道更成功。
Shank3 在心脏功能和功能障碍中的新兴作用
Shank3 是 Shank 家族蛋白 (Shank1 – 3) 的成员，该家族蛋白大量存在于神经元兴奋性突触的突触后致密层 (PSD) 中。作为 PSD 中的核心支架，Shank3 在组织大分子复合物、确保突触正常发育和功能方面起着关键作用。临床上，SHANK3 基因的各种突变与自闭症谱系障碍和精神分裂症等脑部疾病有因果关系。然而，最近的体外和体内功能研究以及各种组织和细胞类型的表达谱表明，Shank3 也在心脏功能和功能障碍中发挥作用。例如，Shank3 与心肌细胞中的磷脂酶 C β 1b (PLC β 1b) 相互作用，调节其在肌膜中的定位及其在介导 Gq 诱导信号传导中的作用。此外，在一些 Shank3 突变小鼠模型中，人们研究了心肌梗死和衰老相关的心脏形态和功能变化。本综述重点介绍了这些结果和潜在的潜在机制，并根据其在 PSD 中的蛋白质相互作用物预测了 Shank3 的其他分子功能，这些蛋白质相互作用物在心脏中也高度表达并发挥作用。最后，我们为未来的研究提供了观点和可能的方向，以便更好地了解 Shank3 在心脏中的作用。
neuroimage
在发育过程中，大脑在后到前梯度后发生自由基结构和功能变化，与清醒和睡眠期间皮质电活动的深刻变化有关。然而，缺乏对跨警戒状态的大型EEG活性成熟的发育影响的系统评估，尤其是在其地形方面。在这里，在160名健康的婴儿，儿童和青少年人群中（从2至17岁开始，每年10名受试者），我们研究了在觉醒和睡眠中的急诊EEG活动的发展。特别是，我们通过频谱指数和o o set进行了参数化EEG功率谱密度（PSD）的多频谱密度（PSD）的形状；指数反映了在增加频率上的功率衰减速率，并且集合反映了PSD的Y截距的估计值。我们发现睡眠和发育导致EEG-PSD在相反的方向上旋转：在唤醒期间，PSD表现出衰变，并且在发育过程中降低了脱落，而在睡眠期间，随着睡眠变得更深，睡眠状态更陡峭，较高的衰变和更高的脱落。在深度睡眠期间（N2，N3）仅光谱量降低了年龄的降低，从而索引了宽带的电压降低。结果，深度睡眠中的值与轻度睡眠（N1）和清醒的价值之间的差异随着年龄的增长而增加，这表明对睡眠EEG活性的觉醒有所不同，在额叶区域中最突出，是最新的成熟。值得注意的是，深度睡眠阶段期间的宽带光谱指数值与觉醒值完全分离，始终跨越发育年龄，并且与成年人的先前发现。涉及地形开发，显示出最陡峭的PSD衰减和最大的位置，随着年龄的增长，从后部转移到前区域。这种转变，尤其是在深度睡眠期间显而易见的，与睡眠慢波活动的迁移相似，并且与神经解剖学和认知发展一致。总体而言，神经性脑电图的活性将觉醒与睡眠区分开，无论年龄如何。而在开发期间，它揭示了后形的地形成熟和渐进的觉醒与睡眠的逐渐差异。我们的研究可以帮助解释由于病理状况而导致的变化，并可能阐明觉醒和睡眠发展的神经生理过程。
机器学习 - 衍生的基线视野模式预测了眼部高血压治疗研究中的未来青光眼发作
字段。4在OHTS中，发现较高的基线PSD可以预测未来的POAG发作。这一发现在青光眼研究（DIGS）和欧洲青光眼预防研究（EGPS）的诊断创新中得到了复制。5，6尽管OHTS碱基预测模型中使用的PSD值在正常范围内，但可能性仍然是，较高的PSD可能已代表早期但临床上不可见的青光眼损害。7这个问题仍然是基线VF中是否存在神秘模式，该模式是否由OHTS端点委员会定义为非珠瘤，如果是这样，这些模式是否可以预测未来的POAG发作。原型分析（AA）是一种无监督的机器学习方法，提供了一种从异质VF数据集中识别可解释的组件模式的方法。8未经文明的机器学习方法比定性分类系统更容易偏向偏差，因为它们没有关于青光眼变化的先验知识。8机器学习对VF的现有应用主要旨在诊断诊断或鉴定疾病进展。9 - 13未来疾病发作的依据是一个更具挑战性的问题，因为早期疾病的迹象较不可能辨别，并且需要强大的纵向数据集（例如OHT）。先前将AA应用于VF的研究表明，AA是鉴定已知POAG患者VF中临床解释模式的强大方法。8、13、14
婴儿低频脑电图皮质功率、皮质追踪和相位-幅度耦合可预测一年后的语言能力
研究表明，皮质信号可以追踪连续语音的声学和语言特性。这种现象在儿童和成人中都有测量，反映了成人的语音理解能力以及注意力和预测等认知功能。此外，在患有语音困难（发育性阅读障碍）的儿童中也发现了非典型的低频皮质语音追踪。因此，低频皮质信号可能在语言习得中发挥关键作用。Attaheri 等人（2022 年）[1] 最近对婴儿进行了一项研究，探究了 4、7 和 11 个月大婴儿在听歌唱时的皮质追踪机制。时间响应函数 (TRF)、相位-幅度耦合 (PAC) 和动态 θ-δ 功率 (PSD) 分析的结果表明 delta 和 θ 神经信号的语音包络追踪和刺激相关功率 (PSD)。此外，在所有年龄段都发现了由 delta 和 theta 驱动的 PAC，其中 theta 阶段表现出比 delta 更强的 PAC 和高频振幅。本研究测试这些先前的发现是否在参与这项纵向研究的整个婴儿队列（N = 122）的后半部分中得到重复（前半部分：N = 61，(1)；后半部分：N = 61）。除了展示良好的复制效果之外，我们还使用婴儿主导和父母估计的测量方法以及多变量和单变量分析来调查生命第一年的皮质追踪是否可以预测整个队列（招募的 122 名婴儿，保留的 113 名）以后的语言习得。单变量分析中 delta 皮质追踪的增加、~2Hz PSD 功率的增加和多变量和单变量分析中更强的 theta-gamma PAC 与更好的语言结果相关（使用婴儿主导和父母估计的测量方法）。相比之下，多变量分析中~4Hz PSD 功率的增加、delta-beta PAC 的增加以及多变量分析中更高的 theta/delta 功率比与语言能力下降有关
使用机器学习技术从视野图像中进行的青光眼检测和分阶段
从119个正常和146头胶状眼睛收集了265个PD图和265个数值数据集24-2个VF图像，以训练DL模型，以将图像分为四组：正常，青光眼，早期的青光眼，中度青光眼，中度青光眼和高级Glau-coma。使用五倍的交叉验证（CV）训练PD图像的两种流行的预训练的DL模型：RESNET18和VGG16，并使用平衡的，预先提高的数据（n = 476张图像），不平衡的原始数据（n = 265）和功能提取观察到性能。使用Grad-CAM视觉ization技术进一步研究了受过训练的图像。此外，从全局指数（MD），模式标准偏差（PSD）和视野索引（VFI）训练了四个ML模型：模式标准偏差（PSD）和视野索引（VFI）。
映射网格和消费者的能源弹性
佛蒙特州的《全球变暖解决方案法》（GWSA）将韧性定义为“个人，社区以及自然和建筑系统的能力，以承受和从气候事件，趋势和破坏中恢复”（No.153，2020）。Vermont的全面能源计划（CEP）解释说，在日常操作中，受管辖的可靠性是“避免'避免'负载损失'（或持续时间），数量和持续时间，数量和持续时间，以及在指定的时间内关注可靠性的可靠性，并在指定的一段时间内均与特定的ART范围内的特定定义级别的持续划分，而不是固定的范围，而不是拟议定义的特定范围。 “牙齿”（VT PSD，2022）。CEP继续强调电力研究所的三方面弹性计划方法，包括预防，生存能力和恢复，并在适应性和气候变化适应之间建立联系（VT PSD，2022年）。
发展心理学 - CDN
最近的研究报告了社会经济地位早在婴儿期对神经行为发展的影响，包括收入与大脑结构，功能连通性和童年后期的行为之间的正相关（Ramphal，Whalen等，2020; Triplett; Triplett et al。，2022）。这项研究通过研究孕产妇产前社会劣势（PSD）与新生儿杏仁核和海马功能连接性以及社会经济相关的功能连接性的变化是否随后在大型社会经济上的12个月中预测社会经济连通性的变化是否是否是否与社会经济相关的变化是否在一个大型的，社会经济多样性的样本（N = 261）中（N = 261）（N = 261） - n = 261 ndandant dyandant dyand dyand dy，PSD在妊娠之间进行了评估；新生儿磁共振成像在生命的第一周内完成。使用婴儿 - 幼儿的社交和情感评估，对婴儿进行内在化和外部症状进行了评估。结果表明，PSD与新生儿右杏仁核和左海马功能连通性与前额叶和运动相关区域显着相关。社会劣势与与这些区域相关的右杏仁核和左海马功能连通性，因此与婴儿在12个月大的婴儿外部化和内在化症状相关。建立新兴文献探讨了对新生儿功能连通性的影响，这项研究进一步强调了孕产妇环境在妊娠中对婴儿脑功能的重要作用及其在生命的第一年中与外部化和内在化行为的关系。结果表明，产前社会经济环境可能是旨在改善婴儿神经行为结局的干预措施的有希望的目标。