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艾琳综合症（也被称为暗视敏感综合症）是一种知觉处理障碍。这不是视觉问题。这是
- 关掉或调暗灯光。 - 使用再生纸代替白纸。 - 允许在课堂上佩戴遮阳板。 - 尽量不要使用白色黑板。 - 增加项目工作时间并缩短考试时间。 - 鼓励使用覆盖物。 - 在黑板上分栏书写。 - 为儿童复印好材料（例如工作表）。为打印文本选择合适的字体（例如 Arial）。 - 避免使用强烈的色彩、对比和图案（也包括衣服）。 - 允许使用（木制）尺子和/或放大镜和/或眼镜，并理解是否有人不想使用。 - 总是问：“你看到了什么？”而不是“你看到了吗？”并相信学生的答案。
使用基于感知损失的卷积神经网络
目的：这项研究旨在开发一种新的卷积神经网络深度学习（DL）技术，用于从计算机上进行自动化的脑组织分割（CT）扫描，并与磁共振成像（MRI）分割相比评估其性能。材料和方法：这项多中心回顾性研究收集了来自两个机构的199个健康个体的配对CT和MRI数据。将数据分为一个训练集（n = 100）和一个机构的内部测试集（n = 50），其中第二个机构的附加数据集（n = 49）用于外部验证。灰质（GM），白质（WM）和脑脊液（CSF）的地面真相面膜是从T1加权MR图像中赋予的。为三个大脑区域中的每个区域中的每个区域训练了基于U-NET的DL模型，并根据VGG19计算了感知损失。通过计算连续骰子系数（CDICE），联合会（IOU）和第95个百分位数Hausdorff距离（HD95）来评估模型性能。使用定位系数（R 2），类内相关系数（ICC）和Bland-Altman分析，将基于CT的分割的体积估计与MRI衍生体积进行了比较。结果：接受感知损失的DL网络与未经感知损失的训练相比，表现出色。体积分析表明，在内部/外部测试中，GM和WM分别为r 2 = 0.83/0.90和0.85/0.87之间的MRI衍生地面真相与基于CT的分割之间的一致性是r 2 = 0.83/0.90和0.85/0.87，而ICC = 0.91/0.94和0.92/0.93。在内部测试中，评估得分（没有感知损失与感知损失）为：CDICE = 0.717 vs. 0.765，HD95 = 6.641 mm，gm中的6.641 mm vs. 6.314 mm； CDICE = 0.730 vs. 0.767和HD95 = 5.841毫米，而Wm为5.644 mm； CDICE = 0.600 vs. 0.630和HD95 = 5.641毫米，而CSF中的5.362 mm，分别是分数。结论：提出的DL方法随着感知损失而增强，可改善CT图像的脑部分割。这种方法显示了有望作为基于MRI的分割的一种替代方法。
研究文章|语言学习对感知和概念处理的行为/认知因果影响：脑约束深度
研究文章| Behavioral/Cognitive Causal influence of linguistic learning on perceptual and conceptual processing: A brain- constrained deep neural network study of proper names and category terms https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1048-23.2023 Received: 6 June 2023 Revised: 1 December 2023 Accepted: 6 December 2023 Copyright © 2024 Nguyen et al.这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章，只要将原始工作正确归因于任何媒介，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。
灵长类腹流的拓扑深度 ANN 模型能否预测直接 IT 皮质干预的感知效果？
不断发展的腹侧视觉流人工神经网络 (ANN) 模型以越来越高的精度捕捉核心物体识别行为及其背后的神经机制。这些模型以图像作为输入，通过类似于灵长类动物腹侧流各个阶段的生物神经表征的模拟神经表征进行传播，并产生类似于灵长类动物行为选择的模拟行为选择。我们在此扩展这种建模方法来进行和测试神经干预实验的预测。具体而言，我们通过开发扰动模块将微刺激、光遗传学抑制和肌肉抑制转化为模型神经活动的变化，为灵长类动物视觉处理的拓扑深度 ANN (TDANN) 模型提供了一种新的预测机制。这开启了预测特定神经扰动的行为效应的能力。我们通过一套九个相应的基准将这些预测与灵长类 IT 扰动实验文献中的关键结果进行了比较。在没有任何基准拟合的情况下，我们发现通过空间相关性损失和标准分类任务的共同训练生成的 TDANN 模型可以定性预测所有九种行为结果。相比之下，通过随机地形或在分类训练后通过地形单元排列生成的 TDANN 模型预测的结果不到一半。然而，这些模型的定量预测与实验数据始终不一致，高估了某些行为效应的幅度，而低估了其他行为效应。所有 TDANN 模型都不是用单独的模型半球构建的，因此，不出所料，所有模型都无法预测半球依赖性效应。综合起来，这些发现表明，当前的拓扑深度 ANN 模型与扰动模块配对，可以合理地指导预测 IT 中直接因果实验的定性结果，但需要改进的 TDANN 模型才能实现精确的定量预测。
使用扩散模型 - 补充材料
所提出的StableVSR建立在单个图像超分辨率（SISR）的预训练潜在扩散模型（LDM）上。我们使用稳定的扩散×4上放大器（SD×4 Upscaler）4。它遵循LDM框架[14]，该框架将迭代精炼过程执行到潜在空间中，并使用VAE解码器D [7]将潜伏期解码为RGB图像。从低分辨率的RGB图像LR（条件图像）和初始嘈杂的潜在X t开始，使用denoising Unet ϵθ用于通过迭代改进过程生成高分辨率对应物。在此过程中，从LR引导的X t逐渐消除了噪声。在定义数量的采样步骤之后，使用VAE解码器D [7]将获得的潜在X 0解码为高分辨率的RGB图像HR。所获得的图像HR的分辨率比低分辨率图像LR高的分辨率高，因为D执行×4升级。实际上，低分辨率的RGB图像LR和初始噪声潜在X t沿通道尺寸加入并输入到denoising unet中。
前岛叶皮质和右侧上缘回之间的神经动力学将真实情感共享与假装感知显着性分离
摘要 对疼痛的共情涉及共同的情感反应和自我与他人的区分。在本研究中，我们探讨了一个备受争议的问题：之前与情感共享相关的神经反应是否可能来自对突出的情感表现的感知。此外，我们研究了涉及情感共享和自我与他人区分的大脑网络如何支撑我们对被认为是真实或假装的疼痛的反应（而事实上，两者都是出于实验控制的原因而表现出来的）。我们发现，在观看真实和假装的疼痛面部表情视频片段的参与者中，与情感共享（前岛叶 [aIns] 和前中扣带皮层）以及情感自我与他人区分（右上缘回 [rSMG]）相关的区域激活程度更强。然后，我们使用动态因果模型评估了这两种情况下右侧 aIns 和 rSMG 之间的神经动态。这揭示了与假装疼痛相比，真实疼痛对 aIns 到 rSMG 连接的抑制作用降低。仅对于真正的疼痛，大脑到行为的回归分析强调了这种抑制效应与疼痛评级以及共情特征之间的联系。这些发现意味着，如果别人的痛苦是真实的，因此需要适当的共情反应，大脑中的神经反应确实似乎与情感分享有关，并且自我与他人的区分会发挥作用，以避免共情过度唤醒。相反，如果其他人只是假装痛苦，他们痛苦表情的感知显着性会导致神经反应下调，以避免不适当的情感分享和社会支持。
Gallagher, Maria, Torok, Agoston, Klaas, Johanna 和 Ferrè, Elisa Raffaella (2020) 人类行为中的重力先验：一种感知或语义现象
摘要 人类在感知方面表现出重力优势：我们能更精确地判断向下移动物体的速度，而不是向上移动物体的速度，这表明重力加速度是一种内在化的先验。然而，尚不清楚这种重力先验是完全基于感知线索，还是可以结合语义知识。先前的研究仅使用了已知服从重力的物体，可能混淆了语义和感知线索。在这里，我们通过要求参与者判断通常与重力（球）或逆重力（火箭）相干移动的物体的速度来解决这个问题。我们的结果显示，无论物体身份如何，下落刺激都具有感知优势，这表明重力先验是基于感知线索的。
系统神经科学中心 - 年度报告
My work on neural substrates of cognitive aging has been funded most recently by R01-AG059028 “Mechanisms of Age-related Cognitive Decline in the Rhesus Monkey” and by R01-AG071230 (US PI: Luebke; Spanish PI: Wimmer) “CRCNS: Age-related changes to cortical dynamics underlying working memory”.In a second research track we seek to understand how layer-specific neurons and connections interact to control perceptual decision-making (R01-NS122969; Luebke and Chandrasekaran, MPI; Medalla, co-I “Multimodal characterization of prefrontal and premotor circuits underlying perceptual decision making in the rhesus monkey.”).最后，我们从事“内嗅皮质神经元选择性脆弱性的多模式表征”（R21AG084041； Luebke和Roussarie，MPI）。该项目采用跨学科的生理和转录方法来开发有关阿尔茨海默氏病中内嗅性皮质神经元死亡机制的新启示。
CNMI早期学习与发展指南
Introduction 7 Guiding Principles 9 Adoption of the Early Learning and Development Guidelines 10 Organization of the Early Learning and Development Guidelines 11 Approaches to Learning Domain Overview 19 List of Approaches to Learning Goals 21 Infant, Toddler, and Preschooler Goals 22 Effective Practice Guides 33 Social and Emotional Development Domain Overview 41 List of Social and Emotional Development Goals 43 Infant, Toddler, and Preschooler Goals 45 Effective Practice Guides 59 Language and Literacy Domain Overview 67 List of Language and Literacy Goals 69 Infant, Toddler, and Preschooler Goals 71 Effective Practice Guides 84 Cognition Overview 95 List of Cognition Goals 97 Infant, Toddler, and Preschooler Goals 99 Effective Practice Guides 113 Perceptual, Motor, and Physical Development Overview 125 List of Perceptual, Motor, and Physical Development Goals 127 Infant, Toddler, and学龄前儿童目标128有效练习指南137词汇表149资源157参考照片163 165
原创 双稳态感知过程中感知整合和分化的可分离神经信息动力学
1剑桥大学心理学系，CB2 3EB剑桥，2个Vicertoria de Revissionacion y Posgrado，Catolica del Maule，TALCA 3480112，智利，3个大脑和思维研究所，西安塔里奥大学，伦敦，伦敦大学，伦敦，伦敦46a 3k7，46a 3k7 IAGO 8370076，智利，6个计划，伊伯氏丝比，医院，布宜诺斯艾利斯艾利斯，布宜诺斯艾利斯C1199BB，阿根廷7实验心理学和神经科学实验室（LPEN），认知和转化神经科学研究所（Incogentical Cockience and intaimentimen）技术研究委员会（CONICET），布宜诺斯艾利斯，阿根廷，心理学9学院，社会和认知神经科学中心（CSCN），阿道夫大学智利圣地亚哥伊巴涅斯 2485，10 肯特大学计算机学院，ME4 4AG 查塔姆，英国和 11 剑桥大学临床神经科学系，CB2 3EB 剑桥，英国