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财富信号PDF史蒂文·牛顿博士
●感觉皮层：空间和身体功能的歧视和识别。●颞叶（T3，T5）：长期记忆，言语和阅读理解，情感价。●右颞叶（T4，T6）：情感和身体意识，面部识别，音乐理解。●顶叶（P3，PZ，P4）：听觉，视觉和动力学输入的整合。
在真实飞行条件下使用 ERP 和频谱功率通过六干电极 EEG 系统监测飞行员的心理工作负荷
摘要：最近的技术进步使得低成本、高便携性的大脑传感器（如预放大干电极）的开发成为可能，可用于在实验室外测量认知活动。这项技术为在复杂的现实生活中（例如在操作飞机时）监测“大脑工作”开辟了有希望的前景。但是，需要在实际操作条件下对这些传感器进行基准测试。因此，我们设计了一个场景，其中配备六干电极 EEG 系统的 22 名飞行员必须执行一个低负荷和一个高负荷的飞行模式以及被动听觉异常。在低负荷条件下，参与者正在监控由飞行教练处理的飞行，而在高负荷条件下，他们正在驾驶飞机。在组级别，统计分析显示，与高负荷相比，低负荷条件下听觉目标（Pz、P4 和 Oz 电极）的 P300 幅度更高，α 波段功率（Pz 电极）更高，θ 波段功率（Oz 电极）更高。同时使用事件相关电位和事件相关频率特征的单次试验分类准确率没有超过区分两种负载条件的机会水平。然而，当只考虑在连续信号上计算的频率特征时，分类准确率平均达到 70% 左右。这项研究证明了干脑电图在高度
非裔美国人和白人前列腺癌的定量MRI种族差异
摘要前列腺癌（PCA）的风险受种族和种族的强烈影响。这项研究的目的是研究非裔美国人（AA）和白人（W）男性中多参数MRI（MPMRI）诊断性能的差异。从研究年龄，前列腺特异性抗原和前列腺量的研究中，从研究初始同类中选择了111例患者（37名AA和74 W男性）。使用检测率（DRS）和正预测值（PPV）评估MPMRI的诊断性能，而没有前列腺区域分层的K trans（体积转移常数）为AA和W子霍群岛分层。在AA和W sub-ohort中，临床显着的PCA（CSPCA）病变的MPMRI DR≥3为67.3％。在过渡区（TZ; P = 0.026）和81.2％的80.3％。在外围区域中的76.1％（PZ; P> 0.9）。 AA男性中CSPCA的K反式显着高于W男性（0.23±0.08 min -1 -1 vs. 0.19±0.07 min -1 -1; p = 0.022）。 这强调，MPMRI的性能和定量MRI度量在年龄，PSA和前列腺体积中没有反映的定量MRI度量存在差异。在外围区域中的76.1％（PZ; P> 0.9）。AA男性中CSPCA的K反式显着高于W男性（0.23±0.08 min -1 -1 vs. 0.19±0.07 min -1 -1; p = 0.022）。这强调，MPMRI的性能和定量MRI度量在年龄，PSA和前列腺体积中没有反映的定量MRI度量存在差异。
多环芳烃中的量子行走
摘要 芳香性是物理学和化学中众所周知的现象，是芳香分子许多独特化学和物理性质的原因。多环芳烃稳定性的主要特征是每个 N 碳原子的 2 个 pz 轨道中的离域 π 电子云。虽然已知电子在杂化的 sp 2 轨道之间离域，但本文提出量子行走作为离域发生的机制，并得出这些分子的功能化学结构如何自然地从这种结构中产生。我们介绍了对一些苯并多环芳烃进行的计算结果，并表明基于量子行走的方法确实可以正确预测所考虑分子的反应位点和稳定顺序。
发布日期：2023 年 6 月 30 日 引用本文 (APA)：Kussin, H. @ J.、Megat Khalid, PZ、Sulaiman, S.、Abu Sufi, MK 和 Chaniago, RH (2023)。西
出版日期：2023 年 6 月 30 日 引用本文（APA）：Kussin, H. @ J.、Megat Khalid, PZ、Sulaiman, S.、Abu Sufi, MK 和 Chaniago, RH (2023)。系统文献综述：将人工智能 (AI) 融入语言教学和学习中。AJELP：亚洲英语语言与教学杂志，11 (1)，108–119。https://doi.org/10.37134/ajelp.vol11.1.8.2023 摘要：本文通过对现有文献的系统评估，全面分析了人工智能 (AI) 在语言教学和习得领域的应用。人工智能在不同领域的日益普及引起了人们对其在教育领域的潜在应用的极大兴趣。评估首先概述所使用的方法，包括搜索策略、纳入和排除标准以及提取数据的过程。对所选研究的全面审查揭示了将人工智能融入语言教学的基本模式。上述主题涵盖了人工智能 (AI) 在语言学习中的优势，包括量身定制的学习体验、通过人工智能驱动的工具提高语言能力、提高学生的积极性和参与度、即时反馈和评估以及获取真实的语言数据和资源。尽管如此，该评论也承认人工智能在语言教学中存在的障碍和制约因素，包括伦理影响、对工作流失的担忧以及人工智能工具的可靠性。该评论强调了现有研究的不足之处，并提出了未来研究的途径，为人工智能对语言教学和习得的可能影响提供了宝贵的观点，并就适当的整合方法为政策制定者和教育工作者提供了建议。关键词：人工智能、提高语言能力、语言教学、语言习得、量身定制的学习体验
脑机接口竞技游戏中的赢家和输家：定向连接分析
摘要 目的. 描述竞争性脑机接口游戏中胜负双方大脑内部和之间的连接方向。方法. 十对组合 (26.9 ± 4.7 岁，8 名女性和 12 名男性) 参加了研究。在基于神经反馈的竞争性游戏中，他们使用来自电极位置 Pz 的相对阿尔法 (RA) 波段功率来控制虚拟跷跷板。每对玩家根据得分分为赢家 (W) 和输家 (L)。使用多元格兰杰因果关系 (GC) 和有向传递函数分析脑内连接，而使用双变量 GC 分析脑间连接。主要结果. 线性回归分析显示 RA 与个人得分之间存在显著关系 (p < 0.05)。在游戏过程中，W 玩家保持的 RA 高于 L 玩家，尽管它没有高于他们的基线 RA。脑内 GC 分析表明，两组都参与了一般的社交互动，但只有 W 组成功控制了 Pz 的大脑活动。L 组采用了不适当的金属策略，其特点是左额叶皮层活动强烈，表明他们参与了合作游戏。脑间 GC 显示从 L 组到 W 组的信息流更大，这表明 W 组更有能力监控对手的活动。意义。先天神经指标和游戏心理策略都会影响游戏结果。未来的研究应该调查这两个因素之间是否存在因果关系。
低电压快速活动期间发作性脑电图去同步化对局灶性癫痫手术结果的预测
目的作者研究了药物抵抗性局灶性癫痫发作期间低压快活动 (LVFA) 模式的功能连接 (FC) 和脑电图功率的变化。他们假设这种变化将有助于对癫痫手术结果进行分类。方法在 79 例接受立体脑电图 (SEEG) 评估和切除手术的药物抵抗性局灶性癫痫患者中，使用非线性回归 (h2) 和三个区域内/之间的功率谱特性测量围 LVFA 期间的 FC 变化：癫痫发作区 (SOZ)、早期传播区 (PZ) 和非受累区 (NIZ)。计算去同步和功率去同步 h2 指数以评估 LVFA 期间 EEG 去同步的程度。采用多元逻辑回归来控制混杂因素。最后，生成了受试者工作特征曲线以评估去同步化指数在预测手术结果方面的表现。结果 53 名患者显示发作期 LVFA 和不同的 SOZ、PZ 和 NIZ 区域。其中，39 名患者（73.6%）在最后一次随访时实现了无癫痫发作。通过 h 2 分析测量，在 LVFA 期间在无癫痫发作组中发现 EEG 去同步化：与 LVFA 前和 LVFA 后相比，SOZ 内和区域之间的 FC 减少。相反，非无癫痫发作组没有显示出明显的 EEG 去同步化。h 2 去同步化指数，而不是功率去同步化指数，能够在切除手术后对无癫痫发作和非无癫痫发作患者进行分类。结论 通过区域内和区域间 h 2 分析测量的围 LVFA 期间 EEG 去同步化可能有助于识别术后结果良好的患者，并且可能在未来改善致痫区的识别。
姜黄素在亨廷顿氏病中的治疗和机械作用
1 Dipartimento di Scienze，Basilicata大学，Viadell'Ateneo Lucano，10 85100 Potenza（PZ），意大利； 2那不勒斯大学，意大利那不勒斯的那不勒斯大学药学系； 3阿卜杜勒·瓦利汗大学马尔丹药学院，巴基斯坦23200； 4个衍生品生物作用剂，通过意大利1085100 Potenza的Dell'Ateneo Lucano； 5国际食品营养与安全研究中心，江苏大学，Zhenjiang 212013，中国； 6贝尔格莱德大学农业学院，塞尔维亚Nemanjina 6，11080 Belgrade，R。塞尔维亚； 7诱导的抗药性和植物生物保护，科学大学雷姆斯大学香槟 - 艾登（Champagne-Ardenne），雷姆斯·艾尔登（Reims Cedex）51687，法国； 8西班牙Vigo大学食品科学技术学院分析化学与食品科学系，西班牙Vigo
教学 CdS SSD 09:30 经济和管理...
15:30 从大众社会到社会资本 ECON SPS/09 15:30 商法（A） AE ECON IUS/04 15:30 商法（A） FO ECON IUS/04 15:30 商法（A） PZ ECON IUS/04 15:30 航海法 LMGI IUS/06 15:30 高级商法 SCEC IUS/04 15:30 数字法、信息技术和新技术 PSIC IUS/01 15:30 性别暴力：法律、心理和社会学方面 SCEF IUS/01 15:30 性别暴力：法律、心理和社会学方面 STPS IUS/01 15:30 性别暴力：法律、心理和社会学方面 SEGI IUS/01
使用人工面部图像和语音进行快速串行多模式呈现的脑机接口
多模态刺激引起的脑电图 (EEG) 信号可以驱动脑机接口 (BCI)，研究表明可以同时使用视觉和听觉刺激来提高 BCI 性能。然而，还没有研究调查多模态刺激在快速串行视觉呈现 (RSVP) BCI 中的影响。在本研究中，我们提出了一种结合了人工面部图像和人工语音刺激的快速串行多模态呈现 (RSMP) BCI。为了阐明视听刺激对 RSMP BCI 的影响，分别应用了扰乱图像和掩蔽声音来代替视觉和听觉刺激。我们的研究结果表明，视听刺激提高了 RSMP BCI 的性能，并且 Pz 处的 P300 有助于提高分类准确性。 BCI 在线准确率达到 85.7 ± 11.5%。总之，这些发现可能有助于开发更好的注视独立 BCI 系统。