“可以进一步了解市议会如何改善其内部运作以应对气候变化。例如,有提及理事会的旅行计划,但是是否制定了行动计划来交付它?是否有公司停车管理计划?现有的活动旅行设施是什么(自行车停车,淋浴等)可以改进吗?正在采取什么措施鼓励员工采取可持续的模式,或者将进行调查以监视?是否有活跃的学校街道或可持续的旅行参与计划?,他们是否正在与GCC ThinkTravel互动,以实施如何实施?”
摘要:组织培养物,尤其是脑器官的分析,进行了高度的协调,测量和监测。我们已经开发了一个自动化的研究平台,使独立设备能够实现以反馈驱动的细胞培养研究实现协作目标。由物联网(IoT)体系结构统一,我们的方法可以在各种感应和驱动设备之间进行连续的,交流的互动,从而实现了对体外生物学实验的准时控制。该框架整合了微流体,电生理学和成像装置,以维持脑皮质器官并监测其神经元活性。类器官是用定制的3D打印室进行培养的,该腔室附着在商业微电极阵列上,用于电生理监测。使用可编程的微流体泵实现周期性喂养。我们开发了抽吸培养基的计算机视觉量估计,达到了高精度,并使用了反馈,以纠正媒体喂养/抽吸周期中微流体灌注的偏差。我们通过比较手动和自动化方案的7天研究对系统进行了为期7天的研究。自动化的实验样品在整个实验过程中保持了强大的神经活性,与对照样品相当。自动化系统启用了每小时的电生理记录,该记录揭示了在每天一次的录音中未观察到神经元发射率的巨大时间变化。
最近已经显示,急性应力影响大型大脑网络之间的神经资源分配,尤其是执行控制网络和显着网络之间的平衡。对这种动态资源重新分配过程的适应性被认为在与压力相关的PSY-CHOPALOGY中起主要作用,这表明应力弹性可以通过在这两个网络之间自适应地重新分配神经资源的保留能力来确定。积极训练这种能力可能是增加患有与压力相关的症状学风险的个体的弹性的潜在有前途的方法。使用实时功能磁共振成像,当前的研究研究了个人是否可以学会自我调节与压力相关的大规模网络平衡。参与者参与了双向和隐式实时fMRI神经反馈范式,其中间歇性地向他们提供了视觉表示显着性和执行控制网络平均激活和执行控制网络之间的差异信号,并试图自我调节该信号。Our results show that, given feedback about their performance over three training sessions, participants were able to (1) learn strategies to differentially control the balance between SN and ECN activation on demand, as well as (2) successfully transfer this newly learned skill to a situation where they (a) did not receive any feedback anymore, and (b) were exposed to an acute stressor in form of the prospect of a mild electric stimulation.当前的研究构成了基于与压力相关的大规模网络平衡的神经反馈培训的第一大成功证明 - 一种新颖的方法,一种新的方法有可能培训对现实生活中压力源的中心反应的控制,并可能为未来的临床干预措施奠定基础,以促进越来越多的弹性。
这项工作在头部(VIH)框架中提出了一种新颖的声音,该框架集成了大型语言模型(LLM)和语义理解的力量,以增强复杂环境中的机器人导航和互动。我们的系统从战略上结合了GPT和Gemini Power LLM作为加强学习(RL)循环中的演员和评论家组成部分,以进行连续学习和适应。vih采用了由Azure AI搜索提供动力的复杂语义搜索机制,使用户可以通过自然语言查询与系统进行交互。为了确保安全并解决潜在的LLM限制,该系统将增强学习与人类反馈(RLHF)组件结合在一起,仅在必要时才触发。这种混合方法可带来令人印象深刻的结果,达到超过94.54%的成功率,超过了既定的基准。最重要的是,VIH框架提供了模块化可扩展的体系结构。通过简单地修改环境,该系统展示了适应各种应用域的潜力。这项研究为认知机器人技术领域提供了重大进步,为能够在现实世界情景下能够复杂的推理和决策制定的智能自治系统铺平了道路,这使我们更接近实现人工通用情报。
组合脑电图和fMRI允许整合精细的空间和准确的时间分辨率,但如果实时执行以实现神经反馈(NF)循环,则会引起许多挑战。在这里,我们描述了在运动成像NF任务中同时获得的脑电图和fMRI的多模式数据集,并补充了MRI结构数据。这项研究涉及30名健康志愿者接受五次培训。我们在以前的工作中展示了同时EEG-FMRI NF的潜力和优点。在这里,我们说明了可以从该数据集中提取的信息的类型并显示其潜在用途。这代表了NF的EEG和fMRI的第一个同时记录之一,在这里我们提出了第一个开放访问BI-MODAL模式NF数据集,该数据集整合了EEG和FMRI。我们认为,这将是(1)多模式数据集成的进步和测试方法,(2)提高所提供的NF质量,(3)改善在MRI下获得的EEG的方法论,并(4)使用多模式信息研究了运动象征的神经标志物。
植物已经发展了几种应对不断变化的环境的策略。一个例子是通过种子发芽给出的,当环境条件适合植物寿命时,必须发生这种情况。在模型系统中,拟南芥种子发芽是由光引起的。但是,在自然界中,无论这种刺激如何,几种植物的种子都可以发芽。虽然对光引起的种子发芽的分子机制有充分的理解,但在黑暗中管理发芽的分子机制仍然含糊不清,这主要是由于缺乏合适的模型系统。在这里,我们采用了氨基甲胺(Arabidopsis的近亲)作为强大的模型系统,以发现独立于光的发芽的分子机制。通过比较氨基胺和拟南芥,我们表明,维持促膜激素吉布雷素(GA)水平的维持促使豆蔻种子在黑暗和光条件下发芽。使用遗传学和分子生物学的特性,weshowththatthatthe cardamine dof转录反向doF影响发芽1(CHDAG1),与拟南芥转录因子Dag1同源,与该过程功能有关,从而通过负调节Ga Biosynthetic Genes chgaGaGA33Ox1和CHGA33Ox1和CHGA333Ox1和CHGA333Ox1和CHGA33Ox1和CHGA333Ox1和CHGA333Ox1和CHGA333Ox。我们还证明,这种机制可能在其他能够在黑暗条件下发芽的胸腺科中保存,例如鳞翅目sativum和Camelina sativa。我们的数据支持氨基胺作为适合研究光独立发芽研究的新模型系统。利用这一系统,我们还解决了一个长期存在的问题,该问题是关于控制植物中光依赖发芽的机制,为未来的研究打开了新的边界。
中风是一个严重的健康问题,中风后的运动恢复仍然是康复领域的重要挑战。Neurofackback(NFB)是一种使用在线反馈来调节大脑活动的技术,事实证明,除传统疗法外,还可用于慢性中风种群的运动康复。尽管如此,它在该领域的使用和应用仍留下尚未解决的问题。中风后的脑病理生理机制仍然是未知的,并且在这些机制上促进脑可塑性的干预可能性在临床实践中受到限制。在NFB运动康复中,目的是使用脑成像将治疗适应患者的临床环境,考虑到中风后的时间,脑病变的定位及其临床影响,同时考虑到当前使用的生物标志物和技术局限性。这些现代技术还可以更好地理解中风后大脑的生理病理学和神经塑性。我们对使用NFB进行势头后运动康复的研究进行了叙事文献综述。主要目标是分解可以在NFB疗法中修改的所有元素,这可以根据患者的情况和当前的技术限制导致其适应。可以从这种分析中获得适应和个性化的护理,以更好地满足患者的需求。考虑到最新实验,我们专注于并强调了各种临床和技术组成部分。第二个目标是提出一般建议并提高限制和观点,以提高我们在领域的一般知识并允许临床应用。我们通过结合工程能力和医疗经验来强调这项工作的多学科方法。工程开发对于可用的技术工具至关重要,旨在增加NFB主题中的神经科学知识。考虑到中风后患者的实际临床环境以及由此导致的实际限制,这种技术发展源于为公共卫生问题提供互补治疗解决方案的真正临床需求。
摘要目的:用脑部计算机界面系统对运动皮层激活进行神经反馈训练可以增强中风患者的恢复。在这里,我们提出了一种新方法,该方法训练与运动性能相关的静止状态功能连接,而不是与运动相关的激活。方法:使用神经反馈和源功能连通性分析和视觉反馈,将十个健康受试者和一名中风患者在其手运动区域和其他大脑之间受过训练的α波段连贯性。结果:十分之一的健康受试者中有7个能够在一次疗程中增加手运动皮层和其他大脑其他大脑之间的α波段连贯性。慢性中风的患者学会了增强其受影响的原发性运动皮层的α波段连贯性,该病神经皮层在一个月内应用了一个月。连贯性在靶向运动皮层和α频率中特别增加。这种增加与中风后运动功能的临床有意义且持久的改善有关。结论:这些结果提供了概念证明,即对α波段连贯性的神经反馈训练是可行的,并且在行为上是有用的。意义:该研究提供了证据表明α波段在运动学习中的作用,并可能导致新的康复策略。1简介大脑界面(BCI)的技术可以监测大脑活动和生成有关活动模式特定变化的实时输出。这特别显示了有关感觉运动节奏(SMR)的表明。记录的受试者会收到有关与他/她的努力相关的神经活动的反馈,因此可以学会自愿调节大脑活动(Kamiya,1969)。SMR对应于α和β频率(〜8-30 Hz)中感觉运动皮层中神经元基的活性,这被真实或想象中的运动抑制(Arroyo等,1993; Pfurtscheller等人,2006年)。人类自愿调节SMR的能力导致BCI的发展用于运动替代,即控制假体和机器人设备(Galan等,2008; McFarland等,2008)。BCI技术的最新应用包括通过反馈训练大脑模式。在神经居住中,神经反馈的兴趣主要在于它可能改善脑部病变患者恢复的潜力(Birbaumer等,2007; Daly等,2008)。运动康复的神经反馈主要旨在训练SMR调节(Buch等,2008; Broetz等,2010; Caria等,2011; Ramos-Murguiarlday等,2013),因此可以看作是对运动成像训练的支持(Mattia等人(Mattia等,2012)。
研究文章:方法/新工具| Novel Tools and Methods Continuous auditory feedback promotes fine motor skill learning in mice https://doi.org/10.1523/ENEURO.0008-25.2025 Received: 7 January 2025 Revised: 12 February 2025 Accepted: 18 February 2025 Copyright © 2025 Xiao and Balbi This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International许可证,允许在任何媒介中不受限制地使用,分发和复制,前提是原始工作是正确归因的。
根据世界卫生组织的说法,到2019年,全世界约有5500万人患有痴呆症,预计到2050年,这一数字预计将增加到1.39亿(阿尔茨海默氏病,国际,2023年)。在老年人的认知功能和手部敏捷之间发现了一种关系,揭示了手机敲击运动中的表现会随着认知功能的减少而下降(Suzumura等人,2016,2021)。此外,事实证明,手机攻击性能可用于评估轻度认知障碍的风险(MCI)(Suzumura等,2022)。训练手敏捷不仅可以提高敏捷性和执行功能,而且还可能对认知功能具有长期的好处(Seol等,2023)。这些发现表明,开发有效的方法来改善手动敏捷对于防止老年人的认知能力下降和痴呆症至关重要。