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社论：功能与结构脑网络的构建、表征与应用
结构和功能性脑网络已成为理解不同脑区之间相互作用以及特定神经系统疾病发病机制的越来越有用的工具。在过去十年中，人们对基于各种模式数据（例如 fMRI、EEG、PET 和 DTI）对脑网络进行建模以及捕捉脑网络的特征表示（例如连接、图拓扑和图神经网络）以了解发病机制的兴趣日益浓厚。由于大脑的复杂性远远超出我们的想象，揭示大脑的奥秘仍然面临许多挑战。因此，关于构建脑网络的多种方法、如何有效利用多模态数据以及如何最好地揭示有关大脑健康和疾病的信息仍然存在争议。网络科学在脑中的应用促进了我们对脑结构和功能组织的理解。此外，在这个框架内研究大脑可以有效地揭示神经系统疾病如何影响脑组织。在本研究主题中，我们力求收集有关脑网络构建、多模态融合、网络学习表征以及通过脑网络进行推理和预测的新发现。更具体地说，本研究主题的目标是通过数学建模促进对脑连接组的现有理解，开发新的和先进的方法来捕捉功能和结构之间的图形关系，有效利用多模态数据，准确学习脑部疾病中网络的表征，从而促进我们对大脑底层结构和动态的理解。从本主题中，我们不难发现，主要工作可以归纳为三类，即利用网络作为新的生物标志物、基于网络的新机器学习模型、新的脑网络估计方法（如图 1 所示）。
噪声信道中双模高斯态的可提取量子功
我们研究了一种基于高斯态的 Szilard 引擎，该系统由两个玻色子模式组成，位于一个噪声通道中。系统的初始状态为纠缠压缩热态，通过对两个模式之一进行测量来提取量子功。我们使用马尔可夫 Kossakowski-Lindblad 主方程来描述开放系统的时间演化，并使用基于二阶 Rényi 熵的量子功定义来模拟引擎。我们表明，可提取的量子功随着库的温度和模式之间的压缩、热光子的平均数量和模式的频率而增加。功也随着测量强度的增加而增加，在异差检测的情况下达到最大值。同样，随着噪声通道的压缩参数的增加，可提取的功也在减少，并且它随着压缩热库的相位而振荡。
调查人脑执行功能与认知心理学之间的关系
心理学shokooh bajalan 1，morteza mostafavi 2 * 1。伊朗伊斯兰阿扎德伊斯兰阿扎德大学临床心理学硕士。orcid：0009-0002-0828-4397 2。伊朗Zanjan Azad University临床心理学硕士。orcID：0009-0006-3822-2073通讯作者：Morteza Mostafavi，Zanjan Azad University临床心理学硕士。电子邮件：Mostafavi_morteza66@yahoo.com摘要：背景：本研究的目的是调查大脑的执行功能与人中认知心理学之间的关系。方法：当前的研究方法是一项综述，它是通过检查搜索词的搜索方法，即：大脑的执行功能，认知心理学（在波斯语和拉丁数据库的数据中）。共有32篇文章，报告和协议，并删除相似和无关的项目并参考更新的报告，最终审查了21项研究。结果：研究结果表明，执行功能是指可用于执行任务并与他人互动的一系列心理技能。但是，执行功能中的任何障碍和问题都会影响人们组织和管理行为的能力。紧张，心理健康和行为障碍（例如自闭症，阿尔茨海默氏症，抑郁和注意力缺陷多动障碍）会影响大脑的执行功能。诊断大脑执行功能障碍的原因有助于识别治疗方案，例如认知心理学家。当然，可以治疗执行功能障碍的许多原因。慢性混乱，缺乏注意力，记忆力障碍和不适当的社会行为是执行功能障碍的症状之一。认知心理学涉及对思想内部过程的研究，这意味着您大脑中发生的一切，包括感知，思维，记忆，注意力，语言，解决问题和学习。有许多与这种认知方法相关的应用程序，例如有助于处理记忆障碍，提高决策的准确性，寻找帮助人们从脑损伤中恢复，治疗学习障碍并组织课程以增强学习的方法。结论：根据研究的结果，认知心理学与大脑的执行功能有着显着的关系，并且患有脑部疾病的人可以通过参考此类心理学家来治疗。关键词：大脑的执行功能，认知心理学。提交：2023年1月13日，修订：2023年1月28日，接受：2023年2月8日
从原始脑电图数据中提取功能以识别情绪
卷积神经网络（CNN）在各种任务中取得了显着的性能突破。最近，以手工提取的EEG功能喂养的基于CNN的方法稳步提高了他们在情感识别任务上的表现。在本文中，我们提出了一个新颖的综合层，称为缩放层，该层可以从原始的EEG信号中自适应地提取有效的数据驱动频谱图。此外，它利用了从一个数据驱动的模式缩放的卷积内核，以揭示频率样维度，以解决需要手工提取特征或其近似值的先前方法的缺点。ScaleingNet是基于缩放层的提议的神经网络体系结构，已在已建立的DEAP和Amigos基准数据集中实现了最新的结果。2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。