具有 3-D 双曲空间 H 3 。当 h eff = nh 0 时,任何携带暗物质的系统的磁体 (MB) 都提供了任何系统的表示(反之亦然)。MB 能否提供这种表示,作为因果菱形 (cd) 的 3-D 双曲面的镶嵌,定义为 M 4 的未来和过去定向光锥的交点?由 SL (2, Z) 的子群或其用代数整数替换 Z 的泛化标记的镶嵌点将由其统计特性决定。H 3 处神经元磁像的位置将定义 H 3 的镶嵌。镶嵌可以映射到庞加莱盘的模拟 - 庞加莱球 - 表示为未来光锥的 t = T 快照(t 是线性闵可夫斯基时间)。t = T 之后,神经元系统的大小不会改变。镶嵌可以将认知表征定义为一组离散的时空点,其坐标为可分配给表示 MB 的时空表面的有理数的某种扩展。有人可能会认为 MB 具有更自然的圆柱对称性而不是球对称性,因此也可以考虑在 E 1 × H 2 处使用圆柱表示
摘要 — 大脑中信息表示是连续的还是离散的是一个尚未解决的基本问题。从历史上看,大多数分析都假设连续表示,而不考虑离散的替代方案。我们的工作探索了这两种表示的合理性,从通信系统工程的角度回答了这个问题。利用香农的通信理论,我们假设大脑中的信息以离散形式表示。我们使用两种方法来解决这个假设。首先,我们确定大脑的基本通信要求。其次,我们估计连续信息表示的符号错误概率和信道容量。我们的工作得出结论,信息不能使用连续表示在大脑中可靠地传达和表示——它必须采用离散形式。这是与传统和当前观点的主要区别。我们将这个离散结果应用于 4 个主要的神经编码假设,并说明了离散 ISI 神经编码在分析电生理实验数据中的应用。我们进一步假设并说明了韦伯定律和离散神经编码之间合理的直接联系。最后,我们概述了关于离散神经编码的一些关键研究问题。
摘要。目的:本研究的创新之处在于探索了多种脑电波信号数据预处理的新方法,其中提取统计特征,然后根据降维算法选择它们的顺序将其格式化为视觉图像。然后,这些数据被处理为 2D 和 3D CNN 的视觉输入,然后进一步提取“特征的特征”。方法:从三个脑电图数据集得出的统计特征在视觉空间中呈现,并分别在 2D 和 3D 空间中处理为像素和体素。对三个数据集进行了基准测试,即来自四个 TP9、AF7、AF8 和 TP10 10-20 电极的心理注意力状态和情绪价以及来自 64 个电极的眼睛状态数据。通过三种选择方法选择了 729 个特征,以便从相同的数据集中形成 27x27 图像和 9x9x9 立方体。为 2D 和 3D 预处理表示而设计的 CNN 学习从数据中卷积有用的图形特征。主要结果:70/30 分割方法表明,在 2D 中,特征选择分类准确度最高的方法是注意力状态的单一规则和情绪状态的相对熵。在眼部状态数据集中,3D 空间最佳,由对称不确定性选择。最后,使用 10 倍交叉验证来训练最佳拓扑。最终最佳 10 倍结果是注意力状态(2D CNN)97.03%,情绪状态(3D CNN)98.4%,眼部状态(3D CNN)97.96%。意义:本研究提出的框架的结果表明,CNN 可以成功地从一组预先计算的原始 EEG 波的统计时间特征中卷积出有用的特征。 K 折验证算法的高性能表明,除了预先计算的特征之外,CNN 学习到的特征还包含对分类有用的知识。
衡量社会不良行为(如不诚实)的决定因素非常复杂,而且受社会期望偏见的影响。为了避免这些偏见,我们使用基于连接组的预测模型 (CPM) 来测量静息状态的功能连接模式,并结合一项新任务,该任务不引人注意地测量自愿作弊行为,以获得 (不) 诚实的神经认知决定因素。具体来说,我们研究了静息状态下大脑中与任务无关的神经模式是否可用于预测 (不) 诚实行为的倾向。我们的分析表明,功能连接,尤其是与自我参照思维 (vmPFC、颞极和 PCC) 和奖励处理 (尾状核) 相关的大脑网络之间的功能连接,在独立样本中与参与者的作弊倾向可靠相关。作弊最多的参与者在几项自我报告的冲动测量中也得分最高,这强调了我们结果的普遍性。值得注意的是,当比较神经和自我报告测量时,发现神经测量在预测作弊倾向方面更为重要。
LaylaLavallé,ClémentDondé,lukaszgawęda,JéromeBrunelin,Marine Mondino。在精神病的束缚中没有表现出没有成熟精神病症状的个体的自我认识受损:荟萃分析。心理医学,2020,51(16),第2864-2874页。10.1017/S003329172000152X。hal-04440333
抽象的目标个人在糖尿病研究中未恢复的个人包括在内分泌学中心和来自农村,低社会经济和/或代表性不足的种族/族裔群体中未见的目标。这种描述性分析的目的是详细介绍与斯坦福大学和佛罗里达大学相关的项目Echo糖尿病临床部位的招聘和保留工作。设计预期收集参与者参与度和定性分析,对项目Echo糖尿病项目中的障碍和研究参与者的促进者,这是一项针对医疗保健提供者的虚拟电视教育计划,以管理患有胰岛素重测糖尿病的人的管理。设置数据是在2021年5月1日至2022年7月31日之间在患者级别,提供者级别和诊所水平收集的。参与者和研究人员是从加利福尼亚和佛罗里达州的33个Echo糖尿病现场招募的。结果,我们报告了招募到33个项目Echo糖尿病站点的参与者的研究完成率。使用障碍分析,这是一种用于实时评估干预措施和系统过程以识别障碍和促进因子的方法,研究人员确定了招募和保留的重大障碍,并将其映射到可操作的解决方案中。总共有872名参与者(加利福尼亚州n = 495,佛罗里达n = 377),逐场招聘率不同(加利福尼亚= 52.7%,佛罗里达州= 21.5%)。障碍分析确定缺乏信任,不可靠的联系信息,沟通问题和机构审查委员会(IRB)要求是关键的招聘障碍。文化上一致的员工,社区卫生中心(CHC)支持,足够的资金和同意过程灵活性是解决招聘挑战的解决方案。保留的障碍是不一致的邮政通道,血红蛋白A1C套件收集挑战,COVID-19大流行和宽带/连通性问题。支持研究人员和模拟通信方法的其他资金被确定为解决保留障碍的解决方案。
b'由时间参数化的希尔伯特空间。在 QM 中,QCurve 由三元组 | \xf0\x9d\x9c\x93 0 \xe2\x9f\xa9 ,\xf0\x9d\x91\x88 ( \xf0\x9d\x91\xa1 ) , \xce\xb4 \xf0\x9d\x91\xa1 表示,其中 | \xf0\x9d\x9c\x93 0 \xe2\x9f\xa9 为初始状态,\xf0\x9d\x91\x88 ( \xf0\x9d\x91\xa1 ) = e \xe2\x88\x92 i \xf0\x9d\x90\xbb\xf0\x9d\x91\xa1 为演化算子,'
没有项目操作5。PARTIES INVOLVED IN THE CONTRACT AND THEIR REPRESENTATIVES 5.1 Project Funded by ADAPTATION FUND 1818 H Street NW, Washington DC 20433, USA Website: www.adaptation-fund.org 5.2 Implementing Entity DESERT RESEARCH FOUNDATION OF NAMIBIA (DRFN) P O Box 20232, Windhoek Represented by Mr O Aldrich Tel: (061) 37 7500 Fax: (061) 23 0172电子邮件:ola@aldrichprojectConsulting.com 5.3执行实体(雇主)纳米比亚水公司私人袋13389,由R Likando先生代表的Windhoek电话:(061)71 2039 FAX:(061)FAX:(061)71 3801 Cell.com:01 3801 Cell.com:081 734 3184 3184 3184 3184 3184 E-MAIL:4 3184 3184 EM-MAIL:4 3184 EM-MAIL:4334 3184 E-MAIL: BETHANIE VILLAGE COUNCIL P O Box 74, Bethanie Represented by the CEO, Mr Hendrik Gaobaeb Tel: (063) 283 006 Fax: (063) 283 107 e-mail: gaobaebh@gmail.com 5.5 Contractor MAIN CONTRACTOR: CSV Construction Namibia (PTY) Ltd P O Box 86418, Eros, Windhoek Represented by Mr L Zaayman电话:(061)41 3550传真:(061)21 0210单元格:081 712 4236电子邮件:louis@csvnam.com.na电气分包商:C van Heerden先生代表的Ecoprojects由C van Heerden Mr代表carlo@ecoprojects.com.na