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脑科学
摘要：大多数运动都要求自我控制。例如，在短跑起跑过程中，运动员必须尽快对起跑信号做出反应（动作启动），同时抑制过早起跑的冲动（动作抑制）。在这里，我们通过测量两个外侧前额叶皮质（lPFC）的活动来检查皮质对这些要求的血流动力学反应，lPFC 是自我控制过程的中心区域。我们分析了受试者进行短跑起跑时 lPFC 子区域的活动，并评估了激活是否因半球和性别而异。在一个平衡的受试者内设计中，39 名参与者（年龄：平均值 (M) = 22.44，标准差 (SD) = 5.28，22 名女性）完成了四个短跑起跑条件（区块）。在每个区块中，参与者专注于抑制（避免抢跑）、启动（快速起跑）、不起跑（不起跑）和组合条件（快速起跑；避免抢跑）。我们发现，在设定信号之后，lPFC 中的氧合血红蛋白增加，并且这种增加在实验条件下没有差异。主要在 lPFC 的腹侧区域观察到激活增加，但仅限于男性，并且这种增加在两个半球之间没有差异。这项研究进一步支持了腹侧 lPFC 在短跑起跑过程中的参与，同时强调了在处理短跑起跑引起的自我控制要求时存在性别差异。
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。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
脑科学
摘要：由于中风患者的个体间变异性很高，中风结果的预测是具有挑战性的。我们最近提出了对大脑储备概念（BR）的改编，以改善中风结果的预测。这个概念最初是与一个用于神经变性的认知储备一起开发的，并形成了一个有价值的理论框架，以捕获中风患者的高个体间变异性。In the present work, we suggest and discuss (i) BR- proxies—quantitative brain characteristics at the time stroke occurs (e.g., brain volume, hippocampus volume), and (ii) proxies of brain pathology reducing BR (e.g., brain atrophy, severity of white matter hyperintensities), parameters easily available from a routine MRI examination that might improve the prediction of stroke outcome.尽管这些参数对中风结果的影响已被部分报道，但它们的独立和综合影响尚未确定。从概念上讲，BR是一项连续的措施，确定可用于减轻和补偿中风损害的大脑结构的数量，从而反映了神经资源的个体差异以及在中风后保持性能和恢复的能力。我们建议中风结果可以定义为当时中风和病变负荷之间的BR之间的相互作用。中风中的BR可能会受到改变心血管危险因素的影响。除了BR概念的潜在力量在对中风结果中个体间变异性的机械理解和建立个性化的治疗方法中，它还可能有助于增强中风，神经变性和健康衰老的预防措施的协同作用。
XLII印度神经科学院年度会议
亲爱的同事，我们很高兴邀请您参加印度班加罗尔的美国国家心理健康与神经科学研究所（Nimhans），参加印度神经科学学院（IAN）的XLII年度会议。ian-24的目标是讨论神经精神疾病治疗领域的快速进步。作为科学计划的一部分，几位主要科学家将举办全体会议和专题讨论会讲座。也将有演说家和年轻科学家奖。我们向您保证03天的激动人心的科学事件！几位国际和国家科学家同意就神经科学的各个有趣方面发表演讲。欢迎来到印度科学和技术枢纽班加罗尔！会议地点：班加罗尔的Nimhans会议中心560029。
Annamacharya技术与科学学院
（自治）人工智能（AI）年：I学期：I研究分支：AIML课程代码年度和SEM代数和计算L T P C 20ABS9901 I-I 3 0 0 3课程成果：在学习课程后，学生将能够Co1。将矩阵代数技术应用于求解各种线性方程。二氧化碳。分析二次形式和平均值定理的线性变换。二氧化碳。将部分导数的基本概念应用于多变量函数。CO4。 评估笛卡尔，极性，圆柱和球形坐标的多个积分CO4。评估笛卡尔，极性，圆柱和球形坐标的多个积分
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。
脑科学
摘要：数十年来，人们对注意力偏差在病因和维持焦虑症中的作用进行了广泛的研究。注意力偏见反映了认知处理中的不良适应，因为感知到的威胁性刺激即使在任务无关紧要或实际上没有威胁性的情况下也获得了优先处理。最近，人们对A-Priori期望对威胁的关注偏见的作用引起了一些兴趣。当前的评论文章将介绍最近的研究，以强调对各种因素的互动效应的更全面研究的需求，从而影响预期和注意力偏见对威胁焦虑刺激的关系之间的关系。当前的评论文章提出了一种整体观点，该观点提倡进行更多的综合研究，因为动态网络可能会改变注意力偏见。研究此类因素之间的相互作用，重点是预期，可能会带来更加生态和临床上重要的结果，因此可以基于对预期的操纵而获得更明智和精细的治疗方法。这种方法又可以帮助阐明研究与治疗之间的相互关系。