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情绪的神经科学及其在学习中的作用
摘要 情绪与学习之间的关系一直是教育神经科学领域的热门话题。脑成像技术的进步使我们更好地了解了这些情感成分在各种认知过程（包括记忆、注意力、决策和社会功能）中的作用（Immordino-Yang & Damasio，2007）。作为教育神经科学领域的教育工作者和研究人员，我们在本文中的主要目标是弥合教育与神经科学之间的差距。将科学研究应用于课堂并不是一个简单的过程（Shearer，2020；Howard-Jones，2014）。然而，我们相信，教育工作者在接触科学研究时可以受益匪浅，从而为他们的课堂实践奠定坚实的基础。此外，教育工作者可以从他们在学校的第一手经验中提供很多帮助，尤其是在情绪在教学和学习中的作用方面。我们将对该领域的当前研究进行荟萃分析，以强调情绪在学习中的重要作用。通过了解这一角色，我们旨在告知和改变当地及其他地区的教育实践。
脑科学
摘要：在有色光照射（CLE）下，言语流畅性任务（VFT）引起的脑血管血流动力学和全身生理反应在受试者之间具有很大差异。我们假设机器学习可以让我们对反应模式进行分类，并为受试者之间的常见反应模式提供新的见解。总共 32 名健康受试者（15 名男性和 17 名女性，年龄：25.5 ± 4.3 岁）在进行 VFT 时在两种不同颜色的光（红色与蓝色）下暴露 9 分钟，采用随机交叉研究设计。我们使用系统生理增强功能近红外光谱（SPA-fNIRS）方法同时测量前额皮质（PFC）和视觉皮质（VC）的脑血管血流动力学和氧合情况以及全身生理参数。我们发现，根据以下参数的变化，无监督机器学习可以适当地将受试者分为不同的组：呼气末二氧化碳、动脉血氧饱和度、皮肤电导率、VC 中的氧合血红蛋白和 PFC 中的脱氧血红蛋白。使用硬聚类方法，分别针对蓝光和红光暴露发现了三组和五组不同的受试者。我们的结果强调了人类对 CLE-VFT 实验范式表现出特定反应类型的事实。
阿森纳生物科学宣布在AACR年会上宣布四个摘要
AB-2100将在1/2期临床试验中研究，作为透明细胞肾细胞癌（CCRCC）（NCT06245915）的潜在疗法。ab-2100编码一个转录调控的顺序“和”逻辑门，该逻辑门包括针对PSMA的启动受体（底漆）和靶向CA9抗原的诱导型汽车，该抗原在局部和转移性病变上广泛表达。通过靶向两者，逻辑门旨在提高AB-2100的安全性，因为PSMA和CA9在正常组织中通常不经常共表达。此外，AB-2100的设计具有附加功能，包括针对FAS和TGFBR的短发rNA（SNRNA）以及驱动增强抗肿瘤活性的合成途径激活剂（SPA）。这种方法在除异种移植模型中消除了CCRCC靶标的成功。
Waldorf和Neuroscience.docx
知道大脑如何发展对于理解为什么这三个焦点对任何教育计划的成功如此重要。让我们首先学习大脑的一些基本基础。首先，它是“ triune”，也就是说，它有三个部分。更重要的是，并非所有三个部分都正如我们曾经认为的那样全面发展。实际上，新生儿的大脑很少是“在线”和“准备出发”。当使用MRI观察到新生婴儿的大脑时，大脑的唯一部分被点亮或活跃的部分是最原始的部分 - 脑干，感知大脑或“动物脑”，也称为“动物脑”。（听觉和视觉皮层的小，不发达的部分是唯一的例外。）大脑的这个原始部分是我们唤醒和压力的经验负责的。它可以在需要时加入高档，并在需要时进行战斗或飞行响应。我喜欢将其称为“感觉大脑”，因为它只能说感官的语言，这是唯一一致地使我们生存的语言。例如，当我们在树林中遇到一只熊时，我们的话不会拯救我们，但是我们的感官提高了。
制造工程与材料理学硕士...
制造工程与材料加工理学硕士旨在培养精通制造技术、材料加工和管理的工程师或管理人员。本课程以全日制和非全日制形式提供。课程将在莎阿南玛拉理工大学工程学院机械工程学院进行。全日制课程的最短时间为一年（两个长学期和一个短学期），而非全日制课程的最长时间为 1.5 年。全日制课程的最长时间为 1.5 年，而非全日制课程的最长时间为 2 年。本课程的总学分为 42 学分。评估将通过课程作业、测试和考试进行。学生将完成硕士项目以满足本研究生课程的要求。
神经科学与心理健康研究所
神经科学 - 理学士专业 | 理学士荣誉学位 我们的本科生学习健康和患病的大脑如何在细胞和分子水平上运作，以及系统水平上的协同活动如何成为认知的基础。这个跨学科课程涵盖了大脑功能的所有方面，包括：
人工智能驱动的开放科学的开放数据和算法......
近年来，深度学习和基于人工智能的分子信息学发展迅猛。AlphaFold 的成功引发了人们对将深度学习应用于多个子领域的兴趣，包括合成化学的数字化转型、从科学文献中提取化学信息以及基于天然产物的药物发现中的人工智能。人工智能在分子信息学中的应用仍然受到这样一个事实的限制：用于训练和测试深度学习模型的大多数数据都不是 FAIR 和开放数据。随着开放科学实践越来越受欢迎，FAIR 数据运动、开放数据和开源软件等举措应运而生。对于分子信息学领域的研究人员来说，拥抱开放科学并提交支持其研究的数据和软件变得越来越重要。随着开源深度学习框架和云计算平台的出现，学术研究人员现在能够轻松部署和测试自己的深度学习算法。随着深度学习的新硬件和更快硬件的发展，以及数字研究数据管理基础设施的不断增加，以及促进开放数据、开源和开放科学的文化，人工智能驱动的分子信息学将继续发展。本综述探讨了分子信息学中开放数据和开放算法的现状，以及未来可以改进的方法。
科学人工智能：简单问题与困难问题
人工智能科学方面的许多经典著作（主要是 Simon、Langley 及其合作者 3，但最近也有 Schmidt & Lipson、4 Udrescu & Tegmark 5 等人的作品）都集中在简单问题上。对于 Simon 和 Langley 来说，这种方法以心理学论点为前提，即科学认知本质上与常规问题解决相同，只是应用于一组不同的（有时更具挑战性的）问题。因此，他们开发了模拟人类解决问题的算法，并将其应用于科学发现。Chalmers、French 和 Hofstadter 6 批评了这种方法，因为它赋予算法一种问题的表示，而这种表示已经具有最终理论所需的基本原语。换句话说，它回避了表示问题：原语从何而来，我们如何知道我们是否拥有正确的原语？西蒙（与波普尔相反）坚持认为科学发现存在逻辑，但他的逻辑实际上是一种科学问题解决（即优化）的逻辑，而不是问题创造意义上的发现。后者涉及表征学习，但也涉及更深层次的东西，正如我在下面所论证的那样。
脑科学
摘要：小脑中风后，认知能力会受到损害，正如所谓的小脑认知情感综合征 (CCAS) 框架内所描述的那样。然而，视觉忽视是否也是 CCAS 的一部分仍不清楚。我们描述了一名患者，该患者在左小脑后下动脉 (PICA) 血栓形成后发生亚急性小脑中风，表现出左侧视觉忽视，这表明小脑对视觉注意力也有调节功能。然而，这种忽视是轻微的，只有在使用敏感的神经心理学五点测试以及视频眼科评估时才能检测到，但在使用常见的忽视专用纸笔测试进行评估时仍未被发现。三周后，随访评估显示忽视症状有所改善。因此，这些发现表明，视觉忽视可能是 CCAS 的一部分，但忽视评估的选择和中风后的时间延迟可能至关重要。虽然确切的潜在病理生理机制仍不清楚，但我们认为小脑-大脑神经联系不全可能是忽视可能发生在同侧的原因。需要进一步研究在中风后的不同阶段应用敏感评估工具来调查小脑损伤后忽视的发生率、病变相关性和病理生理学。