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神经振荡表明在过早的大脑中听觉节拍处理期间进行周期性编码
图1相位振幅耦合分析。（a）在收听duple/triple节奏（顶部）时，脑电图（底部）的频谱。（b）最高数字在2-30 Hz的频率范围内呈现了六个基础序列过程中的功率调制。底部图显示了3 Hz窄带滤波后的频率范围7-12 Hz（基线校正）的平均功率波动，以更好地可视化。（c）PAC强度（左）强度的地形分布以及耦合的首选阶段（右;绿色代表Alpha功率阶段引导刺激阶段）在频率范围7-12 Hz中与BEAT（由模拟的3 Hz正弦曲线建模的频率范围7-12 Hz）的功率平均。点代表簇，其中PAC与替代数据相比具有重要意义。
探索大学级别对外语教育的潜力
警惕性是维持注意力并保持警惕的能力，以避免在几分钟到几个小时内的单调任务上的性能错误。空气官员，指挥中心人员，网络分析师和机场行李筛查人员通常从事单调的任务，其中绩效下降可能会导致个人后果（例如，生产力损失）或有害的组织能力（例如，工业事故或延迟的应急人员）。其他经验发现（例如，提高性能变异性，缓慢的响应时间）在推定的基础过程中与现实世界的效果相同（Parasuraman和Davies，1977; Doran等，2001; Dorrian and Dinges，2004）。这样的表现下降，即警惕性下降，可以追溯到越来越疲劳的认知状态（Davies和Parasuraman，1982; Warm等，1996）。在Boksem and Tops（2008）之后，我们将精神疲劳（以下简称为疲劳）定义为主观经验丰富的感觉，通常以疲倦，厌恶和认知能力下降，在长时间的认知活动期间或之后。此外，解释了长时间任务的影响的机制也与睡眠损失有关（Hockey，1997; Gunzelmann and Veksler，2018; Veksler and Gunzelmann，2018，2018），强调了对疲劳的全面理论的需求。一组突出的理论观点，统称为资源理论，将疲劳影响归因于认知资源的消耗（Caggiano和Parasuraman，2004年）。尽管仍在研究确切的因果因素，但表面上的疲劳表面上是由于复杂的认知过程之间的相互作用征税，使信息处理，动机和有效状态征税（Hockey，1997; Boksem and Tops，2008年）。This complexity becomes apparent when considering the myriad of observed and theorized fatigue effects including: induced stress and aversion to further task investment ( Warm et al., 2008 ), deterioration in cognitive function, e.g., sustaining attention, planning, strategy adaptation ( Boksem and Tops, 2008 ), reduced alertness and increasing lapses in central cognition ( Gunzelmann et al., 2009b; Veksler and Gunzelmann，2018年），代偿费用，例如以生理不适和有效菌株为特征的精神和同情优势（Hockey，1997，2011）。相应地，按任务耗尽的资源实施基本信息处理功能（例如，注意，工作记忆等）无法在可用的剩余时间补充（Harm等，2008）。但是，批评家认为
通过Photon- ...
我们提出了一种方案，以通过光子介导的相互作用来控制和增强原子BLOCH振荡，该相互作用由具有不稳定的晶格和空腔波长的站立腔支撑的光学晶格中。我们的方案使用位于光腔中的位置依赖性原子 - 轻度耦合，以从热气开始的目标晶格位点在空间上准备一系列原子。在此初始状态下，我们利用了分散位置依赖性原子腔耦合来对单粒子bloch骨进行进行无损测量，并生成由原子运动自调的长距离相互作用。后者导致深层晶格状态中的动力相变和Bloch振荡在浅晶格状态中的扩增。我们的工作引入了在最先进的空腔QED实验中可访问的可能性，以探索自动触发潜力中多体动态的可能性。
Beta带振荡的神经发育轨迹
图3：随着年龄的增长：（a）脑图通过左运动皮层显示切片，并在标准大脑上覆盖了β调制（蓝色/绿色）的伪-T统计图。为每个亚组指示峰值MNI坐标。时间频谱图显示了神经振荡振幅的调节（光谱幅度的分数变化相对于2.5-3 s窗口中测得的基线）。垂直线表示第一个盲文刺激的时间。在所有情况下，从峰值beta denngonisation（在左感觉运动皮层）的位置中提取结果。请注意刺激过程中明显的β幅度降低。插图线图显示了4-40 Hz试验平均的相锁诱发响应，预期的突出偏转在20和50 ms左右。 （b）绘制的beta波段振幅（0.3-0.8 s窗口与1-1.5 s窗口）的最大差异绘制为年龄的函数（即，每个数据点显示了一个不同的参与者；三角形代表孩子，圈子代表成人）。注意显着相关（𝑅2= 0.29，𝑝= 0.00004 *）。（c）绘制的诱发响应的P50分量的幅度绘制为年龄。没有显着相关性（𝑅2= 0.04，𝑝= 0.14）。这里的所有数据都与食指刺激有关；相似的结果可用于补充信息第1节中的小指刺激。
感觉运动网络中的脑电图β带振荡反映了肌萎缩性侧向硬化症中运动症状的严重程度
B.神经促疾病中网络功能障碍的神经生理标记。神经图像临床。2019; 22：101706。 doi：10.1016/j.nicl.2019.101706 4。Dukic S，McMackin R，Buxo T等。肌萎缩性侧硬化症中有图案的功能性净工作破坏。嗡嗡的脑玛普。2019; 40：4827-4842。 doi：10.1002/hbm.24740 5。Nasseroleslami B，Dukic S，Broderick M等。 （2019）脑电连通性的特征增加与肌萎缩性侧向硬化症中结构MRI的变化相关。 Cereb Cortex N Y n。 1991; 29：27-41。 doi：10.1093/cercor/bhx301 6。 McMackin R，Muthuraman M，Groppa S等。 测量网络Nasseroleslami B，Dukic S，Broderick M等。（2019）脑电连通性的特征增加与肌萎缩性侧向硬化症中结构MRI的变化相关。Cereb Cortex N Y n。 1991; 29：27-41。 doi：10.1093/cercor/bhx301 6。 McMackin R，Muthuraman M，Groppa S等。 测量网络Cereb Cortex N Y n。1991; 29：27-41。 doi：10.1093/cercor/bhx301 6。 McMackin R，Muthuraman M，Groppa S等。 测量网络1991; 29：27-41。 doi：10.1093/cercor/bhx301 6。McMackin R，Muthuraman M，Groppa S等。 测量网络McMackin R，Muthuraman M，Groppa S等。测量网络
kagome金属中的量子振荡CSTI3BI5和...
kagome晶格是一个丰富的游乐场，用于研究基本物理和揭示物质的新阶段。Not only does this lattice display features such as flat bands, Van Hove singularities, Dirac points, Dirac cones, highly anisotropic Fermi surfaces, and Fermi surface nesting, but it also hosts a plethora of exotic phases, including frus- trated magnetism, quantum spin liquids, chiral spin states, and various topological phases.先前关于kagome晶格材料的研究包括在Ferromagnet Co 3 Sn 2 S 2 [1，2]中观察Weyl Fermions，在非连线性抗fiRomagnet Fe 3 Sn 2 [3 - 5]中的磁性Skymions，在抗FERMAGNETIC FESN [6]和PARMANTEN [6]和PARMANTIC 7的频带和DIRAC点[3-5]，频带和DIRAC点。非共线性抗铁磁铁Mn 3 x（x = sn，ge）[9，10]，并且在许多这些kagome系统中观察到大型异常霍尔效应[11]。最近，已经发现了新的Kagome晶格材料家族，例如具有较大的化学可调性并显示了一系列磁相[12，13]。另一个家庭NB 3 x 8（x = cl，br，i）具有三角扭曲的呼吸模式kagome晶格，该晶状体具有突出的孤立环，并被认为是可能的莫特绝缘子或阻塞的原子绝缘子[14]。另一个引起显着兴趣的家庭是AV 3 SB 5（A = K，CS，RB）系统（“ 135”化合物）。近年来这个家庭一直是一个热门话题，因为多个竞争阶段的观察到超导性，电荷和配对密度波，列表订购以及单个材料中的大型异常效应[15 - 35]。最近的发现发现，用铬代替钒会导致一种新的化合物CSCR 3 SB 5，该化合物表现出多个相，并在施加压力下变为超导[36，37]。这些复杂的对称破坏序状态为
UC旧金山先前出版的作品
大脑功能连通性与结构连通性之间的关系引起了神经科学界的广泛关注，通常使用数学建模推断出。在许多建模方法中，光谱图模型（SGM）具有独特性，因为它具有大脑振荡的宽带频率光谱的封闭形式解，仅需要全球生物物理解释的参数。虽然SGM在参数方面是简单的，但SGM参数的确定是非平凡的。先前在SGM上的工作通过计算密集型退火算法确定参数，该算法仅提供一个点估计值，而没有置信区间的参数估计。为了填补此空白，我们结合了基于仿真的推理（SBI）算法，并开发了一种贝叶斯程序来推断SGM参数的后验分布。此外，使用SBI大大减轻了推断SGM参数的计算负担。我们评估了健康受试者的静止状态磁脑摄影记录上提出的SBI-SGM框架，并表明所提出的程序在恢复功率光谱和Alpha频带的空间分布方面具有与退火算法相似的性能。此外，我们还分析了参数之间的相关性及其与后验分布之间的不确定性，而后验分布无法通过退火推断进行。这些分析对SGM生物物理参数之间的相互作用提供了更丰富的理解。通常，基于模拟的贝叶斯推理的使用可以实现生成模型参数不确定性的强大而有效的计算，并可能为在临床翻译应用中使用生成模型铺平道路。
经颅磁刺激刺激改善了空间记忆并调节阿尔茨海默氏病小鼠模型中海马神经振荡
神经薄缠结是与AD相关的病理过程（Yokoyama等，2022）。这些病理特征有可能破坏突触和神经元活性，从而导致各种大脑区域的网络异常（Casula等，2022; Luo等，2023; Pless等，2023）。在AD患者的大脑中，已经检测到了各种神经生理特征，包括Preduneus Cortex（Casula等，2023）中的过度兴奋性和小脑皮质可塑性机制的损害（Di Lorenzo等人，2020年）。这些异常的神经活动可能导致AD中的神经元网络功能障碍，从而导致认知障碍。海马是用于记忆编码，存储和检索的关键大脑区域，是AD病理学影响的最早区域之一（Gillespie等，2016; Caccavano等，2020）。研究人员在神经振荡中检测到与在AD患者和动物模型的海马区域中使用脑电图或局部领域（LFP）记录（LOUX和UHLHAAS，2014; MILLER等，2018; JAFARI; JAFARI; JAFARI和KOLB）的20220; JAFARI和KOLB的2020;进一步探讨了它们在AD病理学背景下的作用，这揭示了在AD治疗中进行干预的潜在机会（Chan等，2021； Traikapi和Konstantinou，2021）。海马含有重要的中间神经元人群，在驱动神经元同步中起着至关重要的作用（Da Crugz等，2020； He He等，2021）。γ振荡与动物和人类的记忆和认知有关，并且可能在各种频率范围内都存在功能区别（Moby和Colgin，2018年）。特定的，缓慢的γ振荡（25 Hz -50 Hz）被认为可以增强海马内的记忆检索过程（Zheng等，2016），随着涉及较高记忆需求的任务中的慢速伽马活性增加了（Rangel等人，2016年）。海马锋利波纹波（SWR）在支持记忆合并和重播中起着重要作用（Buzsaki，2015； Katsuki等，2022）。SWR的破坏会损害记忆性能（Aleman-Zapata等，2022），而通过光遗传学刺激延长SWR的持续时间可改善迷宫任务期间大鼠的记忆力（Fernández-Ruiz等人，2019年）。研究表明，海马γ振荡和AD中的SWR缺陷（Hollnagel等，2016; Klein等，2016; Witton等，2016; Benthem等，2020）。神经刺激是一种神经调节的方法，涉及将刺激（例如电气，磁性，光学和超声）传递到选定的大脑区域，以调节局部和网络范围内的神经元活性（Yuan等，2020）。经颅磁刺激刺激（TMA）是一种非侵入性工具的创新形式，可以使用低强度集中的超声刺激静态磁场内特定的大脑区域（Yuan and Chen，2016; Wang等，2019）。在2003年，诺顿提出了在静态磁场中使用超声刺激的想法（Norton，2003）。由脑组织内部超声引起的离子颗粒的运动将在静态磁场下形成洛伦兹力，而TMA允许磁性声音电场和超声波的联合作用（Wang等，2016； Yuan等，2016； Yuan等，2016）。值得注意的是，即使在深脑区域，TMA也可以为由于
大鼠内侧前额叶皮层中的会内神经元网改变海马前额外振荡和重塑可卡因自我管理记忆
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