Cannie 4,Nisha A. Glotra 1,Chary Cappeletto 6,Christian Medo 7,Ardan M. Saguner 8,Firat Duru 8,Robyn J. Hylind Cadri-Tourigny 11,Maddalena 12,Maddalena 12,Elena Biagini Giulio Count 17,Claudio Tondo 18:19 25,26,Giovanni Perette 27,Matthew Taylor 7,Luisa Master 7,Arthur Wilde 33.34:2.35‡2.35‡。Perry Elliot 4,Perry Elliot 4,Hugh Calkins 1,Katherine C. Wu 1和Cynthia A. James1¶
Cannie 4,Nisha A. Glotra 1,Chary Cappeletto 6,Christian Medo 7,Ardan M. Saguner 8,Firat Duru 8,Robyn J. Hylind Cadri-Tourigny 11,Maddalena 12,Maddalena 12,Elena Biagini Giulio Count 17,Claudio Tondo 18:19 25,26,Giovanni Perette 27,Matthew Taylor 7,Luisa Master 7,Arthur Wilde 33.34:2.35‡2.35‡。Perry Elliot 4,Perry Elliot 4,Hugh Calkins 1,Katherine C. Wu 1和Cynthia A. James1¶
经颅直流刺激(TDC)已被证明可以改变一级运动皮层(M1)的兴奋性并影响在线运动学习。但是,对TDC对运动学习的影响的研究主要集中在简化的运动任务上。本研究的目的是研究在犯罪课程中对M1的阳极刺激是否会影响对相对复杂的节奏定时视频游戏的在线学习。五十八名健康的年轻人被随机分配到A-TDC或假条件下,并进行了2个熟悉块,在接受分配的刺激的同时进行了20分钟的5块练习期,并用非优势的手进行了测试后块。为了评估性能,计算了一个绩效指数,该指数结合了定时精度元素和不正确的密钥输入。结果表明,M1 A-TDCS比在练习过程中的假刺激以及在测试后的整体学习中增强了基于视频游戏的技能的学习。这些结果提供了证据,表明M1 A-TDC可以增强对技能的获取,在这种情况下,绩效的质量或成功取决于技能组成部分之间的优化时机,这可能对在许多现实世界中的应用中的应用有影响。
1 Max Perutz Labs,维也纳大学,维也纳生物中心,维也纳,奥地利,2 Alfred Wegener Institute Helmholtz极地和海洋研究中心,德国Bremerhaven,德国Bremerhaven,Vienna Biocenter Phd Proghna dienna Biocenter Phardienna dienna Biocation and Maxtienna,Vienna,Vienna,Vienna,Vienna,Vienna,Vienna,4佩鲁茨实验室,维也纳大学,维也纳医科大学,维也纳,奥地利,5动物生理学和神经生物学司,库尤文库芬,比利时,鲁南,6个神经和发育生物学系,维也纳大学,维也纳大学,维也纳大学,维也纳,奥地利,奥地利7研究平台,奥地利,奥法利亚,奥法利亚,奥法利亚,奥法利亚,奥地利,维也纳,维也纳,维也纳,维也纳,维也纳,维也纳,维也纳,维也纳,维也纳,维也纳,维也纳,维也纳,维也纳,维也纳。环境(ICBM),数学与科学学院,Carl von Ossietzky Universita tember,德国奥尔登堡
节奏刺激,如光,声音和触觉,可以调节大脑功能并改善注意力(例如注意力)[3,12,48,63]。现有方法主要使用了不可磨损或高度专业的设备,但智能手表和智能眼镜等可穿戴设备可能会用于提供有节奏的刺激并调节大脑功能。这种方法提供了许多令人兴奋的可能性:首先,可以使用简单的软件下载来提供认知增强干预措施,从而可以使用已广泛部署和社会可接受的商业可穿戴设备,从而可以轻松分散这些干预措施。第二,因为它们几乎总是存在于用户的身体上,因此可以轻松地进行可穿戴设备,以便在用户需要时提供认知增强,并有可能自动检测到何时需要刺激。在这项研究中,我们选择专注于通过有节奏刺激可穿戴设备提高注意力。注意力可以定义为选择性分配认知资源为特定内部或外部实体的能力[43],并且它是日常生活中的关键认知功能[11]。尽管已经开发出许多方法来提高注意力,但注意力的失败仍然代表了社会的重大负担。例如,大多数交通事故涉及注意力失败[64]。可穿戴设备的安全性,在许多不同情况下都是安全,不引人注目且可用的设备,是满足某些未满足需求的潜在潜在方法。成功的设备必须有效,易于使用,在社会上可以接受和舒适。迄今为止,尚未对注意力的可穿戴节奏刺激的有效性和用户经验进行了很好的研究。因此,这项工作旨在回答以下两个研究问题。
预测扩张的心肌病中重大心律失常事件(MAE)代表了一个未满足的临床目标。计算模型和人工智能(AI)是新的技术工具,可以在我们预测MAE的能力方面具有重大提高。在这项概念验证研究中,我们提出了一个基于深度学习(DL)的模型,我们称其为扩张心肌病(DARP-D)中的深度心律失常(DARP-D),该模型使用多种心脏磁共振数据(CINE和HYPERVIDEOS和HYPERVIDEOS和HYPERIMIMIAS和LGE图像和临床上的MA)(包括一个促进的MA),促进了促进的Maiatiations和临时性的MARIADES和临时性的促进,该模型(DARP-D)构建了。随着时间的流逝,心脏骤停,由于心室原纤维造成的,持续30 s的心室心动过速,或在<30 s的<30 s(适当的可植入的心脏除颤器干预)中导致血流动力学塌陷。该模型在154例扩张心肌病患者的样本中有70%的培训和验证,并在其余30%中进行了测试。DARP-D在Harrell的C一致性指数中达到95%CI,在测试集中达到0.12–0.68。我们证明了我们的DL方法是可行的,并且代表了扩张心肌病的心律失常预测领域的新颖性,能够分析心脏运动,组织特征和基线协变量,以预测一个个体的患者患者的大型心律失常事件的风险曲线。但是,患者,MAE和训练时期数量少,使该模型成为有希望的原型,但尚未准备好临床使用。需要进一步的研究来改进,稳定和验证DARP-D的性能,以将其从AI实验转换为每日使用的工具。
摘要 中国古典诗歌的自动生成一直是人工智能领域的难题。近年来,编码器-解码器模型为诗歌生成提供了一些可行的方法。但回顾以往的方法,仍存在两个主要问题:1)大多数都是单阶段生成方法,没有进一步的润色;2)它们很少考虑诗歌本身的限制,如声调、韵律。直观地看,一些中国古代诗人倾向于先写一首粗诗,然后再考虑其语义;而另一些人则先写一首语义诗,然后再细化其美学。在此基础上,为了更好地模仿人类的诗歌创作过程,我们提出了一种两阶段方法(即受限润色生成方法),其中每个阶段关注诗歌的不同方面(即语义和美学),从而可以生成更高质量的诗歌。这样,两阶段方法就发展成为两种对称的生成方法,即美学到语义的方法和语义到美学的方法。具体来说,我们设计了一种采样方法和一个门来制定声调和韵律的限制,这可以进一步改善生成的诗歌的节奏。实验结果表明,我们提出的两阶段方法在自动评估指标和人工评估指标方面都优于基线,特别是在声调和韵律方面取得了持续的改进。
婴儿指导的唱歌具有独特的声学特征,即使是非常年轻的婴儿也能够对通过看护人的声音携带的节奏做出反应。这项研究的目的是检查7个月大的婴儿中对生活和动态孕产妇唱歌的神经和运动反应及其与语言开发的关系。在两个唱歌条件下(Playsong和Lullaby)总共观察到60个母亲二元组。在研究1(n = 30)中,我们测量了婴儿脑电图,并使用脊回归来测量神经跟踪的编码方法。在研究2(n = 40)中,我们编码了婴儿的节奏运动。在这两项研究中,我们都评估了20个月大的儿童词汇。在研究1中,我们发现了孕产妇歌唱的阈值高于阈值的神经跟踪,其摇篮曲的跟踪比playsongs出色。我们还发现,婴儿定向唱歌调制跟踪的声学特征。在研究2中,婴儿表现出比摇篮曲的节奏运动更多。重要的是,对剧本的神经协调(研究1)和节奏运动(研究2)在20个月时与婴儿的表达词汇呈正相关。这些结果强调了幻想的大脑和运动协调对其护理人员的音乐演示的重要性,这可能是音乐可变性的函数。
弥漫性神经胶质瘤,尤其是胶质母细胞瘤,是无法治愈的脑肿瘤1。它们的特征是通过Ca 2+瞬变2-6进行通信的相互联系的脑肿瘤细胞网络。但是,网络的体系结构和通信策略以及这些影响肿瘤生物学如何仍然未知。在这里,我们描述了胶质母细胞瘤细胞网络如何包括高度活性胶质母细胞瘤细胞的少量塑料种群,这些细胞显示有节奏的Ca 2+振荡并特别连接到其他振荡。它们的自主周期性CA 2+瞬态先于其他网络连接细胞的Ca 2+瞬变,从而激活了频率依赖性的MAPK和NF-κB途径。数学网络分析表明,胶质母细胞瘤网络拓扑遵循无尺度和小世界的特性,周期性肿瘤细胞经常位于网络中心中。这种网络设计使阻力能够抵抗随机损坏,但容易丢失其关键枢纽。通过定期肿瘤细胞的选择性物理消融或通过遗传或药理干扰钾通道KCA3.1(也称为IK1,SK4或KCNN4)来靶向自主节奏活性。这导致整个网络中肿瘤细胞活力的显着降低,降低了小鼠的肿瘤生长并扩展了动物生存。胶质母细胞瘤网络对周期性Ca 2+活性的依赖性产生了一种脆弱性7,该脆弱性7可以用于开发新型疗法,例如使用KCA3.1抑制药物。