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坐姿习得与早期沟通发展
摘要：背景：针对正常和部分非正常发育人群的研究表明，早期运动和交流发展之间存在关联，证明了姿势发育如何支持交流进步。然而，这种关系在早产人群中很少得到研究。目的：本研究旨在描述矫正年龄 6 个月的极早产儿的运动（粗大和精细运动）和交流（接受和表达）技能及其关联，重点关注坐姿成就和早期发声。方法：使用 BSID-III 评估 70 名无重大脑损伤的极早产儿（≤ 32 周）的粗大和精细运动技能、接受和表达性语言技能以及认知技能，并分为掌握（坐姿）、部分掌握（新兴坐姿）或未掌握（非坐姿）无支撑坐姿。使用 Interact 软件（版本 20.8.3.0）对观察部分中的坐姿（看护者支撑、手臂支撑和不受支撑）的比例持续时间进行编码。使用 CHILDES 软件 v11 对亲子游戏互动中每分钟的发声频率（发声、牙牙学语和总数）进行编码。结果：相关性分析表明，运动综合得分与语言得分（综合和表达量表）之间以及粗大运动与表达性语言量表得分之间存在显著的正相关，但手臂支撑的坐姿持续时间与发声之间呈负相关。此外，ANCOVA 显示，看护者的 BSID-III 表达性语言量表得分和发声次数明显高于非看护者和新兴看护者。结论：这些发现为早产儿早期运动和发声发育之间的联系带来了新的证据，强调了使用观察工具和标准化工具来识别发育迟缓和制定个性化干预方案的重要性。
运动学习机制不会因反馈而改变
基于错误和基于奖励的运动学习机制在现实场景中同时发生，但传统上在实验室任务中通过反馈操作将它们区分开来。本研究通过将基于实验室的反馈操作应用于现实任务来检查这些机制的独特性。使用台球的具身虚拟现实 (EVR)——通过与实体台球桌、球杆和球的互动实现完整的本体感受——我们向现实任务中引入了视觉扰动。32 名参与者（12 名女性）进行了两次视觉运动旋转学习，一次带有错误反馈，一次带有奖励反馈。虽然未经训练的参与者通过错误反馈纠正了整个旋转，但通过奖励反馈只观察到部分纠正，突出了反馈机制对学习的影响。然而，奖励依赖性运动变异性、滞后 1 自相关衰减和试验间变异性衰减（所有基于奖励和技能学习的指标）在错误反馈会话中更高，这表明所提供的视觉反馈并没有专门参与特定的学习机制。运动后 beta 反弹 (PMBR) 是一种学习机制的大脑活动标记，对运动后 beta 反弹 (PMBR) 的分析表明，在奖励反馈期间 PMBR 会下降，但在错误反馈会话期间没有一致的趋势。这些发现支持了行为结果，表明虽然在错误条件下没有奖励反馈，但参与者仍然参与了基于奖励的学习。这项研究强调了运动学习过程的复杂性，并强调视觉反馈本身无法阐明现实世界中基于错误和基于奖励的机制之间的相互作用。
土地获取更新：节点地震习得
在过去的10 - 15年中，地震采集设备经历了重大转变。消失的是数千公斤电缆，电池和地球主琴弦的船员。较新的淋巴结地震记录系统没有任何电缆，它们包含地球器或磁通机电系统（MEMS），用于时机和位置，电池和内存的全球定位系统（GPS），它们非常轻巧。这些系统是自主的，并且数据记录在本地内存上，然后在threspriber Station下载，该记忆将同时收集数据并收集电池（诱导）。这与过去的有线系统发生了极大的变化。节点船员更小，更安全，更快。但是，由于没有实时审查数据，因此存在数据质量控制问题的潜力。在本演讲中，我们将回顾一些系统，并突出各种产品产品中的某些差异。
使用差异形式的量子机械预期值推导
摘要通常是各种物理量的预期值，例如占据某些状态的电子数量或不同电子状态之间的库仑相互作用，可以用积分来表示。相比之下，我们的方法基于差异形式，表明可以通过平均时间来获得期望值。确认我们方法的有效性，我们准备了两种情况：一个是一个非常简单的情况，没有多体相互作用，另一种是包含多体项的情况（最简单的安德森·哈密顿式）。关于简单的情况而没有包含多体项，我们可以分析地证明，占据从我们方法得出的任何状态的电子数量等同于从绿色功能方法中评估的分析。包括多体项时，我们的结果显示了与绿色功能方法得出的分析方法的良好数值一致。通过两种情况，基于我们方法的预期值计算被认为是有效的。
将人工智能工具融入指导性第二语言习得中
ChatGPT 和其他 AI 工具的公开使用正在对我们在教育等各个领域的生活产生变革性影响。许多语言学习者一段时间以来一直是支持 AI 的工具的狂热用户，例如 Google 翻译、文本编辑器（如 Grammarly）或语音助手。虽然人们普遍对 AI 产品在 L2 教学和学习中的某些用途持积极态度，但其他用途却存在争议。本章讨论了将 AI 工具集成到指导的 SLA（第二语言习得）中的问题，重点关注机器翻译、聊天机器人和基于 AI 的书面纠正反馈工具。它建议，基于现有的研究和使用 AI 工具进行教学实践的报告，L2 教师应采取批判性、平衡的方法将 AI 集成到 L2 教学中，充分利用生成式 AI 的优势，同时考虑到其缺点。
自动化脆弱性管理一起出
流动性的数字化正在迅速发展，但是这一进展带来了明显的网络安全风险。由OneKey提供动力的企业苏联分析解决了四个主要的汽车行业挑战：不断提高的车辆连接性和复杂性扩大了脆弱性，严格的法规（例如UN-R-R155/156，ISO/SAE 21434）的脆弱性增加了，增加了繁琐的供应链在众多潜在的弱点和在众多的范围中增加了耗时，并在适当的范围中提高了差异，并在适度的范围中逐渐增加。
新技能的习得不会扰乱感觉皮层的现有功能
。CC-BY-ND 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2021 年 2 月 8 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.02.08.430302 doi：bioRxiv 预印本
出生前 - 忽视如何严重2024
如果孩子与照料者几乎没有互动，它可以改变情感和言语途径的发展和影响他们的学习能力。如果营养不良，神经细胞可能会变得弱或受损，这可能会导致脑功能降低。这可能会对以后的生活产生影响。