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听觉处理和相关共激活轨道皮质的年代学取决于音乐专业知识
声音处理的年代和横向化对大脑中听觉刺激的处理的理解显着贡献。There is ample evidence that the temporal hierarchy and the interactions between the right- and left-sided auditory pathways significantly determine the circuits between the peripheral to the cortical level ( Tervaniemi and Hugdahl , 2003 ; Eggermont and Moore , 2012 ), pointing out that the left hemisphere is specialized for temporal processing, whereas the right hemisphere subserves processes domiciled in空间/光谱域（Zatorre和Belin，2001; Poeppel，2003; Boemio等人，2005年； Schönwiesner等。，2005年）。人类听觉皮层被细分为具有多个互连的三个主要部分：核心（主要的听觉皮层），皮带（次级听觉皮层）和正确分子区域（Hackett等人（Hackett等），1998; Rauschecker和Scott，2009年），它们从皮质下边缘投影获得皮质输入（Kraus and Nicol，2005； Wong等人。，2007年； Kraus和Chandrasekaran，2010年； Kraus and Anderson，2014年； Kraus等。，2017年）和来自较高认知水平和触发连接的自上而下的预测（Zatorre等人，2007年； Rauschecker和Scott，2009年）。音乐大脑是显示听觉处理的神经可塑性的绝佳模型（Münte等人，2002年； Wan and Schlaug，2010年）。积极的音乐制作涉及众多对感知，认知，行为和大脑活动的神经过程（Hyde等人。，2009年； Moreno等。，2009年； Skoe等。，2015年； Slater等。，2015年； Habibi等。，2018年至青春期（Tierney等人。，2015年）和成年（Pantev等人，1998; Herdener等。，2010年； Benner等。，2017年；詹姆斯等人。，2020）。此外，在了解神经处理与音乐专业知识（指音乐能力和音乐训练）和杰出的听觉技能方面的关系方面获得了宝贵的见解（Zatorre等人。，2007年； Kraus和Chandrasekaran，2010年； Zatorre and Salimpoor，2013年； Kraus and Anderson，2014年； Wengenroth等。，2014年）。发现，在听觉皮层中心的Heschl Gyri（HG）平均比非音乐家的灰质平均多130％（Schneider等人。，2002）。音乐家还具有扩大的听觉诱发响应模式（Schneider等人，2005年； Benner等。，2017年）。可以通过磁脑摄影（MEG）定位于第一HG的中心部分，包括早期中等潜在的P30和随后发生的P50响应模式，发生在刺激后，刺激性30和50 ms。听觉带和偏对区域的随后的次级N1和第三纪P2响应更多地源于第一hg的周围带区域（Schneider等人，2005年）。晚期听觉诱发领域的P1-N1-P2复合物通常与基本声音感知，注意因素，特征识别和
移情AI需要什么？这取决于AI开发人员和用户
介绍一位作者，“为了实现人为的智力，AI必须使用同理心来做出决定”（Wu 2019）。的确，对移情AI系统的兴趣正在增长，如最近出版物标题所表明的，例如“人为同理心：升级AI需要与消费者交谈”（Bhansali 2022）和“为什么我们在AI中需要同情心”（华盛顿2022年我们需要同情心）。有些人甚至建议em-partic ai可能比人类的同理心有好处，例如资源限制的较少，潜在的偏见不足（Inzlicht等人）（Inzlicht等人。2023）。这种兴趣反过来提出了一个基本问题：AI系统需要被视为同理心的功能？我们的目标是为如何思考这个问题提供一些指导。许多不同种类的AI系统被称为“ em-Pathic”。1奥迪的“同理心流动合作伙伴”，AI：我，他的乘客和信号的自动驾驶体验和信号向路上的其他人表示“打算”。Humeai为研究人员和开发人员提供了“同理心AI工具包”，包括用于测量声音或视频情绪的工具。Siena宣传它提供了“每次互动中的同理心”。研究人员也有
今年圣诞节会出现新冠疫情浪潮、高峰还是低谷？这取决于你住在哪里
例如，如果您要拜访年长的亲戚或免疫系统较弱的人，如果您有呼吸道症状，请谨慎。优质口罩和使用 RAT 测试仍然是一种选择。无论您的症状如何，聚集在通风良好的房间（或室外）都会降低您感染和感染他人的机会。
手动运动的成功取决于人格特征，大脑不对称和授课程度
摘要：基于运动图像的脑部计算机界面（BCIS）越来越多地用于神经疗程中。但是，有些人无法控制BCI，这是大脑活动和人格特征的特征。尚不清楚BCI对照的成功是否与半球间的不对称性有关。这项研究是在44名BCI主体上进行的，其中包括一个BCI疗程，EEG分析，16pf Cattell问卷调查，对潜伏左手的估计以及真实和成像运动的主观复杂性。在保留，实用，持怀疑态度和不是非常社交的个体中，左手（LH）运动的想象力（LH）运动的成功率更高。外向性，活力和优势对于“纯”右手中的右手（RH）运动的想象力以及潜在左撇子的灵敏度显着。真实LH和图像RH运动的主观复杂性与与RH相比的LH运动的想象中的脑状态识别的成功相关，并取决于惯用水平。因此，惯性水平是影响BCI控制成功的因素。数据应该与运动控制，多巴胺侧向化的半球差异有关，并且对中风后患者的康复可能很重要。
GAO-12-175，机载电子攻击：实现任务目标取决于克服收购挑战
机载电子攻击涉及使用飞机来压制、摧毁或压制敌人的防空和通信系统。先进防空系统和先进商用电子设备的扩散促使旨在对抗美国机载电子攻击能力的新武器加速出现。GAO 被要求评估 (1) 国防部 (DOD) 获取机载电子攻击能力的战略，(2) 在开发和部署满足机载电子攻击任务要求的系统方面取得的进展，以及 (3) 为弥补能力差距而采取的其他行动。为此，GAO 分析了与任务要求、采购和预算需求、开发计划和绩效相关的文件，并采访了国防部官员。
研究对大黄蜂的大脑作用取决于剂量和时机，研究揭示了
当前的毒性测试几乎完全关注急性暴露，但野外的蜜蜂更有可能面临长时间的低水平暴露。此不匹配意味着当今的测试方法缺少关键细节。例如，尽管传统测试衡量死亡率，但研究发现急性和慢性暴露都是致命的，但通过完全不同的生物学机制。这对当前法规是否适合目的提出了严重的疑问。
预期的大脑活动取决于预期刺激的感觉方式：从单次试验分析中获得的见解
。CC-BY 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2024 年 9 月 9 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2023.09.27.559806 doi：bioRxiv 预印本
土壤微生物群落对消化应用的短期反应取决于消化和土壤类型的特征
F. Vautrin，P。Piveteau，M。Cannavacciuolo，P。Barre，C。Chauvin等。土壤微生物群落对消化施用的短期反应取决于消化和土壤类型的特征。应用土壤生态学，2024，193，pp.Art。105105。10.1016/j.apsoil.2023.105105。hal- 04266661
脑电图中心理运动意象分类的稳定性取决于分类器模型的选择和实验设计，而不是信号预处理
心理运动意象 (MI) 是指在心理上执行运动任务（Milton 等人，2008 年，例如打网球或游泳）。此类任务可用于体育领域（Schack 等人，2014 年）或评估严重脑损伤患者的认知表现（Stender 等人，2014 年；Engemann 等人，2018 年），利用事件相关去同步 (ERD) 可靠地检测脑损伤患者的高级认知功能（Cruse 等人，2011 年、2012b 年）。可靠地检测健康人的 MI 任务表现对于诊断工具评估无法对任务做出公开反应的脑损伤患者的隐性意识是必不可少的。在一项关于心理 MI 的里程碑式研究（ Goldfine 等人，2011 ）中，作者证明，所有健康对照组的脑电活动都有意识地调节，并与活跃心理或静息状态的时间锁定在一起。但这些调节是不一致的。因此，我们得出结论，在测试健康人时，即在考虑患有严重脑损伤的患者之前，是否有可能可靠地区分心理 MI 范式中的活跃状态和静息状态，这一点值得担忧。从技术上讲，稳定的心理 MI 大脑状态的检测似乎高度依赖于所使用的信号处理、分类程序和统计分析，正如对心理 MI 数据的重新分析（ Henriques 等人，2016 ）中所报告的那样。因此，在这项工作中，我们重新审视了健康个体中 MI 范式的潜力，并研究了四个不同的研究问题（RQ）。我们首先研究定量分析 EEG 数据时的两个非常关键的问题：伪影的识别和剔除以及电极空间的选择。由经过培训的研究人员对 EEG 信号进行目视检查，并手动去除充满伪影的信号周期，是从记录中去除受污染通道（Cruse 等，2011、2012a）或尾迹（Cruse 等，2012b）的常用方法。这种伪影剔除方法可以应用于明显的伪影，如眨眼或运动，但肌源性活动往往与感兴趣的大脑活动（McMenamin 等，2010）混合在一起，因此无法用这种策略从信号中去除。独立成分分析（ICA）是分离肌源性和大脑活动的有力工具。ICA 将数据分解为独立成分，然后通过目视检查将其分类为肌源性或真正的大脑活动。然而，受过训练的专家的错误分类可能是导致 ICA 性能有限的原因（Olbrich 等人，2011 年）。大约三分之一的 EEG 分类研究使用手动伪影清除，然后不进行伪影清除，并且