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认知控制的神经科学：大脑如何管理思想和动作。
总而言之，认知控制是一个必不可少的功能，使个人能够有效地调节思想和行动。它由复杂的神经回路支配，主要涉及前额叶皮层及其与其他大脑区域的联系。了解认知控制的神经科学对解决心理健康障碍，改善认知功能并增强整体幸福感具有深远的影响。随着研究的继续，对认知控制机制的新见解可能会导致优化人类认知和行为的创新策略。
![运动学：描述航天器的动作[1]](/simg/d/d8cebefeddb0c20967f1027ea728bbc6868f5a37.webp)
运动学：描述航天器的动作[1]
必须先精确地预测和控制空间中的物体（例如航天器，卫星和太空站），以确保安全性和有效性。运动学是一个在3D空间中对这些身体运动的描述和预测的领域。运动学课程涵盖了四个主要主题领域：粒子运动学介绍，深入研究了两个部分的刚性身体运动学（从使用定向余弦矩阵和欧拉角的经典动作描述开始，并以现代描述仪的综述，例如Quaternions和quaternions and Classical and Classical and Modified Rodrigues参数）。课程以查看静态态度的确定结束，使用现代算法来预测和执行太空中身体的相对取向。
关于迷幻大脑动作的复杂系统
最近的发现表明，迷幻疗法的潜在转诊效率潜在的经诊断疗法已经培养了我们对心理脑作用的理解的需求。功能性神经影像学调查发现，迷幻药可减少大型脑网络的功能分离。但是，除了这一普遍趋势之外，发现基本上是不一致的。我们在这里认为，基于复杂性科学的观点预示了大脑功能的分布，互动性和动态性质可能会使这些不一致的不一致可理解。我们提出，迷幻药会引起一种大脑功能的模式，该模式在动态上更具动态，多样，整合和调整以进行信息共享，并符合更大的批判性。这种“元”观点有可能统一过去的发现并指导直觉朝着引人注目的机械模型。
标题：人类动作准备需要皮质脊髓神经计算
图 1：在目标导向动作准备过程中对人类 CS 输入输出的评估。a、皮质脊髓 (CS) 输入输出 104 可以表现出从基线静息到准备状态的加法和/或乘法调节。b、目标导向动作准备 105 通过需要左 (L) 或右 (R) 反应的指示延迟双选反应时间任务进行评估。大多数试验都是 go 试验 106，在此期间命令性刺激出现直到记录反应时间 (RT) 或 0.8 秒过去。包括一组 catch 试验 (~8%) 107，以防止参与者预测命令性刺激的开始。 c ，实验分为手间任务和 108 手内任务，当目标运动表征处于基线状态以及被选中、未被选中或与动作准备无关时，可使用单脉冲经颅磁刺激 109 (TMS) 评估左手食指的 CS 输出。此处，输入是相对于参与者的静息运动阈值 (%RMT) 的 TMS 强度，输出是随后的运动诱发电位 (MEP) 的幅度 111。d ，CS 输入输出曲线来自任务前的静息状态 MEP 数据 (n = 39)，并使用三参数玻尔兹曼函数与基于人群的非线性混合效应模型进行拟合 112。绿点和误差线表示 113 每个 TMS 强度下的平均 MEP 幅度 ± 标准差。虚线灰色线表示参数估计值。114
口服牛结核病疫苗到自由放映的白尾鹿 影响中风患者皮质肌肉相干性的因素 苯丙氨酸与糖尿病持续时间对中国T2DM患者小血管疾病风险的互动作用 针对小儿中枢神经系统肿瘤中脑脊液中无细胞DNA中序列变异的靶向检测 钩端螺旋力感染后，葡萄膜炎和失明 与链球菌感染和肠道菌群组成相关的小儿自身免疫性神经精神疾病：我们知道什么？ 与艾滋病毒共同患者的心理健康相关 - 编辑：OncoMumumumanology中的数学建模和计算预测 中央和肾脏基糖尿病 手机介导的农业技术规模的驱动因素和影响：荟萃分析 引用Hundal K，Scherr CL，Fakhari H，Ramesh S，Dellefave-Castillo L，Duquette D，Cherny S，McNally EM，Webster G和Rasmussen-Torvik LJ（2025）MA 对医疗保健环境中无生命表面的基于微生物的抗菌消毒的批判性评估 粪便样品中的DNA甲基化生物标志物 静止状态fMRI研究
简介：自由放养的白尾鹿（Odocoileus virginianus）是位于密歇根州东北部（美国）的牛结核病（BTB）的自我维持的水库，（美国）不断使该地区的牛业陷入困境。自由娱乐鹿的收获，诱饵禁令和农场的缓解措施减少了但没有消除鹿的BTB，也没有消除向牛的传播。鹿的明显患病率很低（1-2％），但恒定，疫苗接种可能是帮助解决该问题和值得研究的附加工具。结核分枝杆菌Calmette-guérin（BCG）疫苗是一种广泛使用的人类疫苗用于结核病，在家庭牲畜和野生动植物中也接受了很好的研究。它是主要的疫苗候选者，口服输送是将其交付给自由放养鹿的逻辑手段，尽管以前从未尝试过。
意念运动脑机接口的理论视角：基于动作-效果表征的自然主义和非侵入性脑机接口范式
近年来，非侵入式脑机接口 (BCI) 设备和应用在各种环境（医疗、工业等）中得到了迅猛发展。该技术允许代理“直接用思想行动”，绕过外周运动系统。有趣的是，值得注意的是，典型的非侵入式 BCI 范式与人类自愿行动的神经科学模型相距甚远。值得注意的是，在 BCI 实验中，动作和感知之间的双向联系经常被忽略。在当前的观点文章中，我们提出了一种创新的 BCI 范式，它直接受到意念运动原理的启发，该原理假定自愿行动是由即将到来的感知效果的预期表现驱动的。我们相信 (1) 调整 BCI 范式可以实现简单的动作-效果绑定，从而实现动作-效果预测；(2) 使用这些动作-效果预测的神经基础作为 AI 方法中感兴趣的特征，可以实现更准确、更自然的 BCI 介导动作。
运动序列学习涉及更好地预测运动轨迹的下一个动作和优化
学习新的顺序运动是许多动物的基本技能。尽管序列学习的行为表现很明确，但基本机制仍然很少理解。运动序列学习可能来自三个不同的过程：（1）改善独立于顺序上下文的单个运动的执行； （2）接下来应该执行对“什么”运动的增强期望，从而更快地启动； （3）应在序列中最佳地执行编码“如何”运动的摩托序列特定表示。但是，许多现有的范式将学习的组成部分混为一谈，因为参与者经常获得序列内容（做什么）及其执行（如何做）。这种重叠掩盖了每种机制对运动序列学习的不同贡献。在这项研究中，我们使用连续的任务解散了这些机制。将训练序列中的性能与随机序列进行比较，以排除仅归因于孤立运动执行的改进。还通过改变了几个即将到来的目标，我们评估了预期在学习中的作用。当参与者只能看到一个未来的目标时，改进主要是由于他们学习了下一个目标。当他们看到未来的四个目标时，参与者立即证明了快速的运动时间并增加了运动平滑度，在一个目标条件下超过了晚期性能。至关重要的是，即使对未来目标的全面可见性，参与者也表现出进一步的序列特异性学习，这是由于运动轨迹的连续优化而引起的。随访实验表明，学到的序列表示是效应器特异性和编码四个运动或更长的上下文信息。我们的范式可以在运动序列学习的“什么”和“如何”组成部分之间进行明显的解离，并为效应特异性序列表示的开发提供了令人信服的证据，从而指导最佳运动执行。