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。
脑震荡是全球关注的健康问题。尽管脑震荡发病率很高,但对这种弥漫性脑损伤的机制的全面了解仍然难以实现。然而,众所周知,脑震荡会导致严重的功能障碍;儿童和青少年受到的影响比成年人更大,恢复时间也更长;正在康复的人更容易遭受更多脑震荡,每次受伤都会增加长期神经和心理健康并发症的风险。目前,脑震荡管理面临两大挑战:没有客观的、临床认可的、基于大脑的方法来确定 (i) 运动员是否遭受了脑震荡,以及 (ii) 运动员何时康复。诊断基于临床测试和症状及其严重程度的自我报告。自我报告非常主观,症状只能间接反映潜在的脑损伤。在这里,我们介绍了一种基于深度学习的长短期记忆 (LSTM) 循环神经网络,该网络仅使用一段短暂(即 90 秒)的静息状态 EEG 数据样本作为输入,即可区分健康和急性脑震荡后青少年运动员。运动员在数据收集过程中既不需要执行特定任务,也不需要受到刺激,并且获取的 EEG 数据既没有经过过滤、清除伪影,也没有进行显式特征提取。LSTM 网络使用 27 名患有运动相关脑震荡的男性青少年运动员的数据进行训练和测试,以 35 名健康青少年运动员为基准。在严格测试期间,分类器始终以 > 90% 的准确率识别脑震荡,其整体中值曲线下面积 (AUC) 对应于 0.971。这是第一个仅依赖易于获取的静息状态 EEG 数据的高性能分类器实例。它是朝着开发一种易于使用、基于大脑的、在个体层面上自动进行脑震荡分类的方法迈出的关键一步。
经济政策不确定性对中国和美国负荷能力因素的影响:基于新型傅里叶引导 ARDL 方法的新证据
课程内容: 单元 1:拉普拉斯变换 [09 小时] 定义 – 存在条件;基本函数的变换;拉普拉斯变换的性质 – 线性性质、一阶移位性质、二阶移位性质、函数乘以 tn 的变换、尺度变化性质、函数除以 t 的变换、函数积分的变换、导数的变换;利用拉普拉斯变换求积分;一些特殊函数的变换 – 周期函数、海维赛德单位阶跃函数、狄拉克函数。 单元 2:逆拉普拉斯变换 [09 小时] 简介;一些基本函数的逆变换;求逆变换的一般方法;求逆拉普拉斯变换的部分分式法和卷积定理;用于求常系数线性微分方程和联立线性微分方程的解的应用 单元 3:傅里叶变换 [09 小时] 定义 – 积分变换;傅里叶积分定理(无证明);傅里叶正弦和余弦积分;傅里叶积分的复数形式;傅里叶正弦和余弦变换;傅里叶变换的性质;傅里叶变换的帕塞瓦尔恒等式。 第四单元:偏微分方程及其应用 [09 小时] 通过消除任意常数和函数形成偏微分方程;可通过直接积分解的方程;一阶线性方程(拉格朗日线性方程);变量分离法 - 用于寻找一维热流方程的解
中央情报局、国防部、联邦调查局或国家安全局等安全机构可以使用研究中描述的被动傅里叶分析技术来识别失踪的飞机或监控涉嫌从事非法活动的飞机,而这些活动可能无法通过空中交通管制、雷达和日光摄像机发现。该技术还可用于在冲突地区实施“禁飞区”或对试图将违禁品走私到国内的飞机实施边境安全检查。能源公司还可以使用这种技术来定位地热能源,而气象机构可以利用主动傅里叶分析来确定地震或火山活动的地点。
茨城县、栃木县、群马县、埼玉县、千叶县、东京都、神奈川县、山梨县、长野县、静冈县 水田 5 (4, 1, --, --) 大田作物 1 (-, 1, --, --) 露天蔬菜 13 (2, 2, 4, 5) 温室园艺 6 (2, 2, --, 2) 果树 7 (2, 2, 1, 2) 花卉 1 (-, --, --, 1) 茶 2 (1, --, --, 1) 畜牧业 2 (1, 1, --, --) 合计 37 (12, 9, 5, 11)
向量微积分:梯度、散度和旋度,它们的物理意义和恒等式。线、表面和体积积分。格林定理、散度陈述和斯托克斯定理、应用。傅里叶级数:周期函数的傅里叶级数、欧拉公式。奇函数、偶函数和任意周期函数的傅里叶级数。半程展开。傅里叶积分。正弦和余弦积分、傅里叶变换、正弦和余弦变换。谐波分析。偏微分方程:基本概念、仅涉及一个变量的导数的方程解。通过指示变换和变量分离求解。用分离变量法推导一维波动方程(振动弦)并求其解。达朗贝尔波动方程解。用高斯散度定理推导一维热方程并求一维热方程解。用分离变量法求解。数值方法:一阶和二阶导数(常导数和偏导数)的有限差分表达式。边界值问题的解,二阶偏微分方程的分类。用标准五点公式求拉普拉斯和泊松方程的数值解,用显式方法求热和波动方程的数值解。参考文献: 1.Kreyszig, Erwin,《高级工程数学》,John Wiley & Sons,(第 5 版),2010 年。2.3.S. S. Sastry,《数值分析入门方法》(第 2 版),1990 年,Prentice Hall。B. S. Grewal,《高等工程数学》,1989 年,Khanna Publishers 4。Murray R. Spiegel,《矢量分析》,1959 年,Schaum Publishing Co.
第一单元 傅里叶级数:傅里叶级数简介、不连续函数的傅里叶级数、偶函数和奇函数的傅里叶级数、半程级数 傅里叶变换:傅里叶变换的定义和性质、正弦和余弦变换。 第二单元 拉普拉斯变换:拉普拉斯变换简介、初等函数的拉普拉斯变换、拉普拉斯变换的性质、尺度变化性质、二阶平移性质、导数的拉普拉斯变换、逆拉普拉斯变换及其性质、卷积定理、应用 LT 解常微分方程 第三单元 变系数二阶线性微分方程:方法 已知一个积分、去除一阶导数、改变独立变量和改变参数、用级数法求解 第四单元 一阶线性和非线性偏微分方程:偏微分方程的公式、直接积分解方程、拉格朗日线性方程、查皮特方法。 二阶及高阶线性偏微分方程:具有常系数的 n 阶线性齐次和非齐次偏微分方程。分离变量法解波动和热方程 第五单元 向量微积分:向量的微分、标量和向量点函数、梯度的几何意义、单位法向量和方向导数、散度和旋度的物理解释。线积分、面积积分和体积积分、格林散度定理、斯托克斯散度定理和高斯散度定理 参考文献
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