脑电图 (EEG) 的 alpha 功率 (8 – 13 Hz) 是各种创造性任务条件的特征,与创造性构思有关。alpha 功率根据与创造力相关的任务要求而变化。本研究调查了事件相关电位 (ERP)、alpha 功率激活和潜在机器学习 (ML),以对参与创造力任务的工程专业学生的神经反应进行分类。所有参与者都执行了修改后的替代用途任务 (AUT),其中参与者将日常物品的功能(或用途)归类为创造性、无意义或普通。首先,本研究调查了中央和顶枕颞区的基本 ERP。通过了解工程专业学生创造力的生物反应表明,在 300 – 500 毫秒窗口内,无意义和创造性刺激引起的 N400 振幅(分别为 - 1.107 mV 和 - 0.755 mV)大于普通用途(0.0859 mV)。从每个感兴趣电极的总平均波形的 300 – 500 毫秒窗口上观察到 N400 效应。方差分析确定了一个显著的主效应:在创造性构思过程中 alpha 功率降低,尤其是在(O1/2、P7/8)顶枕颞区。机器学习用于对特定颞区数据的神经反应(创造性、无意义和普通)进行分类。使用 k 最近邻 (kNN) 分类器,并使用从参与者收集的数据集根据准确度、精确度、召回率和 F1 分数评估结果。kNN 分类器的整体准确率为 99.92%,曲线下面积为 0.9995,成功对参与者的神经反应进行了分类。这些结果对于机器学习技术在创造力研究中的更广泛应用具有巨大潜力。 [DOI: 10.1115/1.4056473]
- 概述神经元的基本组成部分及其在神经系统中的作用。- 使用关键术语来描述关键的大脑系统,其位置及其组织。- 解释参与感觉,感知,行动,记忆,注意力和决策的认知过程的神经基础。- 描述关键大脑区域的功能组织,包括感觉和运动皮层,前额叶皮层,海马,丘脑,小脑,基底神经节和杏仁核。- 评估各种认知神经科学和行为研究方法的优势,局限性和道德考虑因素,例如fMRI,ERP,病变研究和反应时间研究,以解释认知过程。- 讨论基本概念,例如神经可塑性,神经代表,大脑中的分层处理以及我们感知的建设性。- 回顾不同的认知理论如何有助于我们对个体差异和神经多样性的理解。- 将认知神经科学的见解应用于日常环境,道德考虑和跨学科联系。
自2014年以来,欧盟已开发出一种欧盟增强的经济治理方法,旨在支持IPA II受益人转变到能够承受欧盟单一市场竞争压力的市场经济运作的运作。动作具有三个主要目标。首先,它旨在支持受益人经济改革计划(ERP)中确定的改革的实施,尤其是在货币政策和金融部门中,并进一步改善ERP的设计。其次,该行动将支持竞争激烈的私营部门的发展,包括通过提高研究和创新能力并刺激创新和竞争力。最后,该诉讼还将支持由西巴尔干领导人在三雅院峰会上决定的区域经济领域的实施,尤其是通过促进受益人之间的贸易并支持商业部门积极参与区域经济领域的实施。
- 概述神经元的基本组成部分及其在神经系统中的作用。 - 使用关键术语描述关键的大脑系统、它们的位置和组织。 - 解释涉及感觉、知觉、行动、记忆、注意力和决策的认知过程的神经基础。 - 描述关键大脑区域的功能组织,包括感觉和运动皮层、前额叶皮层、海马、丘脑、小脑、基底神经节和杏仁核。 - 评估各种认知神经科学和行为研究方法(如 fMRI、ERP、病变研究和反应时间研究)在解释认知过程方面的优势、局限性和道德考虑。 - 讨论基本概念,如神经可塑性、神经表征、大脑中的层次处理和我们感知的建设性。 - 回顾不同的认知理论如何有助于我们理解个体差异和神经多样性。 - 将认知神经科学的见解应用于日常环境、道德考虑和跨学科联系。
标准IEEE 802.3 10BASE-T 10MBIT/S以太网IEEEE 802.3U 100base-Tx,100base-fx,快速以太网IEEEE 802.3AB 1000BASE-T GBIT/S以太网扭曲的IEEE EEEE 802.3Z 10002.3Z 1000base-X Gbit Gbit Gbit/s Ethernet of Fiber of Fiber IEEEE EEE EEE EEE EEE EEE EEE 802.3EEE EEERENT EELERN EELERN EELERN EELERN EERINER EELERN EELERIN 802.1d STP(跨越树协议)IEEE 802.1W RSTP(快速跨越树协议)IEEE 802.1S MSTP(多个跨越树协议)ITU-T G.8032 / Y.1344 ERPS(以太网环保护开关)ITU-T G.8031 / y.8031 / y.1342 EPS(ETRAN)EPS(ETHERENET PRECTAR PRITIAL SWITCTAIL IEEE) 802.1X Port based and MAC based Network Access Control, Authentication IEEE 802.3ac Max frame size extended to 1522Bytes IEEE 802.3ad Link aggregation for parallel links with LACP (Link Aggregation Control Protocol) IEEE 802.3X Flow control for full duplex IEEE 802.1ad Stacked VLANs, Q-in-Q IEEE 802.1p LAN Layer 2 QoS/CoS Protocol for Traffic Prioritization IEEE 802.1AB链接层发现协议(LLDP)IEEE 802.3AZ EEE(能源有效以太网)
联邦,国防部,州和地方数字领导者以及公共部门系统集成商每天都使用铸造技术,使软件情报见解的交付自动化,从而赋予政府围绕任务,定制,软件系统的政府决策。演员突出显示以投资组合为中心的技术使部门级企业现代化能够云计划,确定在代理商投资组合中开放源代码软件风险,同时为支持投资组合投资决策所需的企业建筑师提供特定于应用程序的数据。Cast Imaging提供了类似MRI的可视化和知识基础,建立在自动化的“全堆栈”和对复杂系统的最终端分析上,范围从传统的大型机,定制的ERP,经典的N层应用程序和现代框架和开发语言等等。成像提供了针对变化的特定应用知识,相关的影响分析,促进更好的集成商 /政府的协作以及确保目标体系结构合规性。
脑电图(EEG)是一种具有时间分辨率的神经影像学技术。流行的ERP和ERD/ERS函数,以及EEG-FRMI数据和超扫描方法需要与刺激ONESET和其他设备进行适当的时间对齐(即同步)。基于硬件的同步基于注入设备的同步信号,可确保可靠的时机。在本文中,我们描述了脑电图同步框(ESB)的设计,测试和验证,能够同时将同步信号(模拟和数字)分配给不同设备。ESB可以很容易地由具有基本焊接技巧的个人构建,并且代表了可用的商业同步盒的经济有效解决方案,同时保留了类似的电气和功能功能。2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
成人和儿童都通过反馈来学习将环境事件和选择与奖励联系起来,这一过程称为强化学习 (RL)。然而,用于评估儿童 RL 相关神经认知过程的任务有限。这项研究在记录事件相关电位 (ERP) 的同时,在青春期前儿童 (8-12 岁) 中验证了概率奖励学习任务的儿童版,重点关注:(1) 奖励-反馈敏感性 (额叶奖励相关积极性,RewP),(2) 对反馈的晚期注意力相关反应 (顶叶 P300),以及 (3) 注意力转向喜爱的刺激 (N2pc)。从行为上讲,正如预期的那样,青春期前儿童可以学习刺激-奖励结果关联,但表现水平各不相同。与学习优秀的学生相比,学习较差的学生表现出更大的 RewP 振幅。学习策略(即赢-输-留下-转移)由反馈诱发的 P300 振幅反映。最后,注意力会转移到待选择的刺激上,这一点由 N2pc 证明,但不会像成年人那样转移到奖励更高的刺激上。这些发现为青少年 RL 背后的神经过程提供了新的见解。
事件相关电位 (ERP) 是由大脑产生的与特定内部或外部事件(例如,刺激、反应、决定)相关的电位。它们几乎可以从任何一组研究参与者中以非侵入方式记录下来,并且可以提供有关广泛认知和情感过程的信息。因此,ERP 技术已成为几乎所有心理学研究领域的常用工具,学生和研究人员必须能够理解和评估文献中的 ERP 研究。然而,这些研究通常涉及许多心理学家不熟悉的一组术语和概念;学生或研究人员在阅读和评估 ERP 研究之前必须了解几个技术问题。本章的目标是为学生和研究人员提供这些背景信息,以便他们能够成为他们感兴趣领域的 ERP 研究的知情消费者。对于那些想要了解更多信息或想要进行自己的 ERP 实验的人,还有更详细的著作可供参考(Handy,2005;Luck,2005)。