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2023年2月 - Nate Harnett博士和Ziv Ben-Zion博士
我们研究的主要发现是，儿童接触多少逆境存在非常明显的种族不平等，并且这些不平等在大脑区域的大小中造成了差异，在创伤和压力相关疾病中起着非常重要的作用。首席作家纳塔莉·德·莫纳（Natalie de Mornay）和我非常有兴趣尝试了解种族不平等的神经生物学影响。在我们先前的一些工作中，我们发现，暴露于逆境的发展历史确实构成了黑人和白人年轻人对威胁刺激的反应的差异。我们认为，这些神经差异可能从童年时期开始的发展开始。因此，我们在认知发展研究中使用了青少年大脑的数据，这是一项大量的多站点研究，对大约五年前的青少年中约有12,000名儿童。我们研究了几个不同的指标，这些指标可以告诉我们参与者对不同逆境的暴露，例如创伤，家庭内部的冲突，诸如支付账单的能力，收入水平，看护人教育以及社区相对偏见的能力，这些孩子来自这些孩子。
谱斜率和 Lempel–Ziv 复杂度作为睡眠和清醒期间大脑状态的可靠标记
大脑活动的非振荡测量，例如频谱斜率和 Lempel – Ziv 复杂度，受到许多神经系统疾病的影响，并受睡眠调节。多种频率范围，特别是宽带（涵盖全频谱）和窄带方法，已被特别用于估计频谱斜率。然而，选择不同频率范围的影响尚未详细探讨。在这里，我们评估了睡眠阶段和任务参与（休息、注意力和记忆）对 28 名健康男性人类受试者（21.54 ± 1.90 岁）在窄带（30 – 45 Hz）和宽带（1 – 45 Hz）频率范围内的斜率和复杂性的影响，采用受试者内设计，为期 2 周，每个受试者记录三个夜晚和白天。我们努力确定不同的大脑状态和频率范围如何影响斜率和复杂性，以及这两个测量结果的比较情况。在宽带范围内，斜率变陡，复杂性从清醒状态到 N3 睡眠持续下降。然而，窄带斜率最能区分 REM 睡眠。重要的是，在清醒状态下，斜率和复杂性在任务之间也有所不同。虽然窄带复杂性随着任务参与而降低，但斜率在两个频率范围内都趋于平坦。有趣的是，只有窄带斜率与任务表现呈正相关。我们的结果表明，斜率和复杂性是清醒和睡眠期间大脑状态变化的敏感指标。然而，与 Lempel – Ziv 复杂性相比，频谱斜率能提供更多信息，可用于更多种类的研究问题，尤其是在使用窄带频率范围时。
量子信息中的Kolmogorov复杂性-JovanOdavić
文学艺术（和任何艺术）的价值是主观的，取决于读者的个人经验和品味。我学会欣赏小说的一种方式是认为他们的信息内容是指复制整本小说所需的最少信息。有趣的是，单词和单词根的重复意味着该小说不是单词的完全随机序列，可以使用Lempel和Ziv在1976年开发的算法来重建（Lempel; Ziv，1976）。该算法允许创建一个最小的词典，可以从中重建整本小说。值得注意的是，该字典比总体语言词典小，因为后者的某些词在小说本身中没有出现。为了说明算法，让我们考虑以下简单示例。
卡内基·梅隆（Carnegie Mellon）生物医学工程论坛
123 De novo construction of T cell compartment in humanized mice engrafted with iPSC-derived thymus organoids Ann Zeleniak, Connor Wiegand, Wen Liu, Catherine McCormick, Amir Alavi, Ravi Krishnamurthy, Haonan Guan, Asako Tajima, Henry Cohen, Stephanie Wong, Suzanne Bertera, Lame Balikani，Massimo Trucco，Ziv Bar-Joseph，Ipsita Banerjee，Yong Fan；细胞治疗研究所；匹兹堡大学；卡内基·梅隆大学；阿勒格尼综合医院
Mixiii Health-tech.il - 计划议程 - 2025年3月4日
The Journey Back to Life: Integrated Rehabilitation in Times of Trauma Prof. Ziv Amital , Director, Sheba Medical Center Rehabilitation Hospital Short Pitches by Startup Companies: XR-Health Miki Levy , Co-Founder & CTO, XRhealth, Immersive Room in Rehabilitation Maya Ehrlich , Director of XR Programs at ARC Innovation, Sheba Tel Hashomer The Journey from Crisis to Posttraumatic成长：以色列社会在全国创伤教授Yossi Levy-Belz教授Yossi Levy-Belz教授，Lior Tsfaty自杀和心理疼痛研究中心负责博士，健康咨询与企业家精神
您需要了解的有关应用程序检测和响应
在OX Security中，我们使用第一个活跃的ASPM平台简化了应用程序安全性（APPSEC），可提供无缝的可见性和从代码到云和云到代码的可追溯性。在整个软件开发生命周期中，OX提供了我们专有的AppSec数据结构，提供全面的安全覆盖范围，上下文化的优先级以及自动响应和补救。最近被公认为是Gartner Cool供应商和Sinet 16创新者，OX受到数十家全球企业和技术前进的公司的信任。由Checkpoint的网络安全业务部门的前副总裁Neatsun Ziv创立，以及Check Point Security Division的Lior Arzi，OX的Active ASPM平台不仅仅是平台；它使组织能够迈出第一步，以消除手动AppSEC实践，同时实现可扩展和安全的开发。
使用人体内部脑电图从自然语音中解码语义
Camille R. C. Pescatore 1* , Haoyu Zhang 1* , Alex E. Hadjinicolaou 1 , Angelique C. Paulk 1,2 , John D. Rolston 3 , R. Mark Richardson 4 , Ziv M. Williams 4,5,6 , Jing Cai 4† & Sydney S. Cash 1,2,5† 1 Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA.2马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州综合医院神经科学中心和神经记录中心。3，杨百翰和妇女医院神经外科部，马萨诸塞州波士顿哈佛医学院。4马萨诸塞州波士顿哈佛医学院马萨诸塞州综合医院神经外科部。5哈佛大学卫生科学与技术部，马萨诸塞州波士顿。6哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿神经科学计划。 *这些作者也同样贡献。 †这些作者也同样贡献。 应向谁致辞，电子邮件：jcai5@mgh.harvard.edu6哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿神经科学计划。*这些作者也同样贡献。†这些作者也同样贡献。应向谁致辞，电子邮件：jcai5@mgh.harvard.edu
o r i g i n a l r e s a r c h关键的学习和新实施的基于性别和性别的药物模块化课程集成到
1人类营养单位（HNU），意大利帕尔马帕尔马食品与药物大学； 2加拿大多伦多市约克大学数学与统计系工业和应用数学实验室（LIAM）； 3意大利热那亚大学热那亚大学卫生科学系（DISSAL）公共卫生研究生学院； 4联合国教育，科学和文化组织（联合国教科文组织）主席，卫生人类学生物圈和康复系统，意大利热那亚大学热那亚大学； 5联合国教科文组织主席“终身学习天文台”（联合国教科文组织/UMSBA），摩洛哥FEZ； 6摩洛哥Fez的Sidi Mohamed Ben Abdellah大学心理学系，艺术与人类科学系Fès-Saïss。 7以色列Rehovot的Kaplan医学中心内科学系； 8以色列加利利纳哈里亚（Nahariya）的加利利医学中心（Galilee Medical Center）妇产科； 9个Clalit Health Services，以色列Akko； 10 Azrieli医学院，巴尔 - 伊兰大学，以色列萨菲德； 11 Interne Medicine B，ZIV医疗中心，SAFED，以色列
人工智能中的知识产权问题接受了刮擦数据
在AI治理工作组（AIGO）和全球人工智能伙伴关系（GPAI）会议上介绍并讨论了“接受刮擦数据培训的人工智能问题”的论文。因此，它大大受益于许多国家代表和专家的反馈和建议。作者要对巴西，哥伦比亚，法国，德国，以色列，日本，墨西哥，新西兰，新加坡，瑞士，图尔基耶共和国，英国和美国和美国共和国的代表团表示衷心的感谢。特别是，他们非常感谢富兰克林·罗德里格斯·霍耶（Brazil），大卫·特恩布尔（美国）苏珊·艾伦（美国）（美国），杰西·杜尼特（美国国家标准和技术研究院），美国迈克尔·夏皮罗（美国），米尔·夏皮罗（迈克尔·夏皮罗（Michael Shapiro）（德国） Lizzethe Contreras Sanabria（哥伦比亚），Yohann Ralle和MichaëlReffay（法国），Ziv Katzir和Eden Israely（以色列），Sarah Box（新西兰），Julian Frohnecke（德国）（德国）和Joseph Phillips（英国王国）。
原创研究基于多脑区脑电信号分析的抑郁症检测
背景：脑电图作为检测脑部神经电活动的客观方法，已被成功应用于重度抑郁症（MDD）的检测，但脑电通道和脑区的选择直接影响检测算法的性能。方法：针对上述问题，提取非线性特征Lempel-Ziv复杂度（LZC）和频域特征功率谱密度（PSD）对EEG信号进行分析，并在闭眼和睁眼静息状态下研究不同脑区及脑区组合对MDD检测的影响。结果：MDD患者的平均LZC高于对照组，MDD患者的平均PSD普遍低于对照组。颞区是MDD检测的最佳脑区，检测准确率为87.4%；最佳多脑区组合的检测准确率为92.4%，由额叶、颞叶和中枢脑区组成。结论：本文验证了多脑区检测MDD的有效性，为探索MDD的病理机制、创新诊疗方法提供了新思路。