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World File Search System个体差异
使用基于计算机的培训来改进...
本章分为四个主要部分。第一部分提供了有关专业培训自学自动化系统 (ASSIST) 开发的背景信息，该系统是一种基于计算机的飞机检查培训工具。本节介绍了前几年的研究工作如何指导 ASSIST 计划的开发。第二部分详细介绍了 ASSIST 计划。第三部分向读者介绍了评估工作，并概述了用于评估该系统的方法。关于性能和可用性分析的部分描述了评估工作的结果。第四部分概述了培训在检查中的作用以及检查绩效的个体差异。接下来是进行个体差异研究的方法及其详细结果。这项研究由两家行业合作伙伴联合开展——佐治亚州亚特兰大的达美航空和南卡罗来纳州格林维尔的洛克希德马丁飞机中心，以确保其相关性并满足航空界的需求。
在 N-back 任务中探索大脑与行为的关系
传统上，工作记忆 (WM) 功能的研究维度包括两个：WM 负荷的个体内效应，以及任务表现的个体间差异。在人类神经成像研究中，N-back 任务经常用于研究这两者。一个可靠的发现是，前顶叶区域的激活呈现倒 U 型模式，即在高负荷水平下活动趋于降低。然而，尚不清楚这种 U 型模式是否是可以预测任务表现负荷相关变化的关键个体差异因素。本研究通过在比以前探索的更广泛范围内操纵负荷水平（N = 1 – 6）来调查这个问题，并提供更全面的大脑行为关系检查。在一个健康年轻人样本（n = 57）中，分析重点关注了先前研究中确定的左侧前额叶皮质 (LPFC) 的一个独特区域，以显示与任务表现和 WM 功能之间的独特关系。在这个区域，负荷相关活动的线性斜率，而不是 U 形模式，与目标准确度的个体差异呈正相关。综合补充分析揭示了这种模式的全脑选择性。目标准确度也由该 LPFC 区域的全局静息状态连接独立预测。这些影响是强大的，如交叉验证分析和样本外预测所证明的，而且至关重要的是，主要由高负荷条件驱动。总之，结果强调了高负荷条件在研究 WM 功能个体差异方面的实用性。
多模态和半球图论脑网络预测额叶 α 不对称神经反馈学习效果
摘要 利用额叶 alpha 不对称 (FAA) 的脑电图神经反馈被广泛应用于情绪调节，但其有效性存在争议。研究表明，神经反馈训练的个体差异可以追溯到神经解剖和神经功能特征。然而，他们只关注大脑区域结构或功能，而忽略了大脑网络的可能神经相关性。此外，目前还没有关于 FAA 神经反馈方案的神经影像学预测因子的报道。我们设计了一个单盲伪控制 FAA 神经反馈实验，并在训练前收集了健康参与者的多模态神经影像数据。我们评估了训练期间 (L1) 和静息时 (L2) 诱发脑电图调制的学习表现，并基于多模态脑网络和图论特征的综合分析研究了与表现相关的预测因子。本研究的主要发现如下。首先，真实组和虚假组都可以在训练期间增加 FAA，但只有真实组在静息时 FAA 显著增加。其次，训练阶段和休息阶段的预测因子不同：L1 与右半球灰质和功能网络的图论指标（聚类系数和局部效率）相关，而 L2 与整个大脑和左半球功能网络的图论指标（局部和全局效率）相关。因此，FAA 神经反馈学习中的个体差异可以通过结构/功能架构的个体差异来解释，而学习表现指数的相关图论指标显示了半球网络的不同侧性。这些结果为神经反馈学习中个体间差异的神经相关性提供了见解。
和细数功能连接在€developm
功能连接组支持各种空间尺度通过大脑传输的信息，从宽阔的皮质区域之间的交换到构成特定信息处理机制的基础的尺度尺度，顶点连接。在成年人中，虽然粗尺度和尺度功能连接都可以预测认知，但细节尺度最多可以预测差异的两倍是粗尺度的功能连接组。然而，过去的整个脑部关联研究，尤其是使用大型发育样本的研究，重点介绍了粗糙的连接组，以了解认知个体差异的神经基础。Using a large cohort of children (age 9 – 10 years; n = 1,115 individuals; both sexes; 50% female, including 170 monozygotic and 219 dizygotic twin pairs and 337 unrelated individuals), we examine the reliability, heritability, and behavioral relevance of resting-state functional connec- tivity computed at different spatial scales.我们使用连接性超容器来改善对可靠的尺度（顶点）连接信息的访问，并将细尺度连接组与传统的包裹（粗尺度）功能连接进行比较。尽管细分尺度连接组的个体差异比粗尺度上的差异更可靠，但它们的遗传差异不大。此外，连接组的一致性和比例都影响了它们预测行为的能力，从而通过两种连接组量表都很好地预测了某些认知性状，但是其他较少的认知性状可以通过细度尺度连接组更好地预测。一起，我们的发现表明，在功能连接组的不同尺度上表示的信息处理中存在可分离的个体差异，这反过来又对遗传力和认知具有明显的影响。
预测学龄前年龄抑制性控制的行为和大脑标记
在学龄前进入正规教育对儿童构成了重要的挑战。学龄前儿童经历了增加的学习要求，并且必须适应一个结构化的环境，在该环境中，他们必须按照规则行事。为了在这项工作中取得成功，儿童必须开发所谓的抑制控制（IC），这是指抑制能力反应或无关信息以满足某些目标或上下文需求的能力（Diamond，2013年）。这是根据Miyake和Friedman模型的执行功能的三个主要组成部分之一（Miyake等，2000； Friedman和Miyake，2017）。有一些证据表明生命的前5年可能对IC发展至关重要（Garon等，2008）。在此期间，IC技能经历了快速变化，显示了整个儿童和青春期的稳定速度（Klenberg等，2001； Simpson和Riggs，2006； Ordaz等，2013）。这些发现表明，IC的个体差异从幼儿开始在某种程度上变得稳定。为了支持这一建议，五岁生日后儿童的IC技能的个体差异可以预测重要的发展成果，例如学术成就或成年后的社会调整（McClelland and Cameron，2011; Mof等，2011）。但是，直到5岁的IC的发展仍未得到充实。有关IC发展的文献更多地关注从童年到青春期的时期。多年来，研究已忽略了年龄较小的IC。关于IC在生命的头几年中最初如何发展的个体差异仍然有限的数据（Hendry等，2016）。与婴儿和幼儿相比，该领域差距的主要原因之一是，IC在老年儿童中可以更好地衡量。一般而言，言语前儿童的语言和运动技能受到限制，从而降低了他们可以执行大多数经典IC范式的可靠性（Conejero and Rueda，2017年）。
对非编码RNA分类的深度学习方法的比较和基准
我们检验了以下假设：从机器人技术（Active Interonnect（AICON））中的算法MIC信息处理模式可以用作实现人类视力的有用表示。我们为两种视觉幻觉创建了基于AICON的计算模型：形状粘合颜色的后代和通过运动沉默。模型再现了人类中看到的效果，并产生了我们通过人类心理物理实验验证的新颖预测。模型预测与实验结果之间的不一致是通过迭代模型调整解决的。对于形状粘合颜色的后效应，该模型预测和例外证实了对概述形状操作的后效应较弱，并且在感知后的后效应中的个体差异。为了通过运动，该模型预测和实验验证了意外趋势以及个体差异。我们的发现表明了AICON捕获人类视觉信息处理相关方面的能力，包括个人的变异性。它突出了合成学科和生物学科之间新型合作的潜力。关键字：计算建模，vi-sual智能，跨学科，概念，视觉错觉
从权力和控制转变为协作和解决问题
我们努力提供所需的一切，以确保学生在学术，社会和情感上取得成功并发挥最高潜力。我们的学校以学生为中心，安全和培养，我们采用了非官方，非推定和关系和技能增强的策略。我们会遇到他们所在的学生，重视个体差异，并努力协作解决正在干扰他们成功的问题。
白质和识字：磁通中的动态系统
横断面研究将白质组织特性的差异与阅读技能联系起来。但是，过去的研究报告了结果，有时是矛盾的结果。一些研究表明，白质证券是对阅读技能的个人水平特征，而另一些研究则表明阅读技能和白质是个人的教育经验的函数。在本研究中，我们检验了两个假设：a）白质的扩散特性反映了稳定的大脑特征，这些特性与阅读能力的稳定个体差异或b）白质是一个动态系统，与随着时间的流逝有关。为了回答这些问题，我们检查了五年的纵向数据集中的白质与阅读之间的关系，以及一系列大规模的，单观，横断面数据集（n = 14,249个参与者）。我们发现，阅读技能的提高与白质的纵向变化相对应。但是，在横截面数据集中，我们没有发现以下假设：白质中的个体差异可以预测阅读技能。这些发现突出了白质和学习中动态过程之间的联系。
ECE的课程大纲56
从概念到青春期，对典型和非典型儿童的主要身体，社会心理和语言发展里程碑的研究。将强调成熟过程与环境因素之间的相互作用。在研究发展理论和研究研究方法时，学生将观察儿童，评估个体差异并分析各个阶段的发展特征。
关于悲伤和丧亲你需要知道的十件事
悲伤方式的个体差异 尽管悲伤有一些可定义的轮廓，但您如何悲伤却取决于您的个性、您过去的丧失历史以及您与死者的关系。您家中的每个人都会以自己的方式和时间表来悲伤。为了应对悲伤，有些人会公开表达他们所经历的情绪，而其他人会控制自己的思想和情绪。这两种方式没有对错之分；每一种都可以成为度过悲伤的有效方法。