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通过获取逆转录病毒 - ...
在进化过程中，最高度发达的器官可能是大脑，随着时间的流逝，它变得更加复杂，并在不同物种中获得了多种形式和功能。尤其是哺乳动物已经发展出复杂且功能高的大脑，据报道，源自逆转录病毒的几种基因参与了哺乳动物脑进化，也就是说，即产生神经系统的复杂性。，已经提出了与寿司相关的逆转录胶质poson同源物（SIRH）/逆转录pos-like（RTL）基因在塑造哺乳动物中脑形态和功能的进化过程中发挥作用。基因突变和基因表达改变与神经系统疾病有关，强调了哺乳动物中病毒衍生基因的获取如何驱动脑的进化，又具有对疾病的敏感性。本综述概述了与神经系统中与SIRH/RTL基因相关的功能，多样性，进化和疾病。逆转录病毒对大脑进化的贡献是进化生物学和神经科学方面的重要研究主题，预计将通过未来的研究获得进一步的见解。
![arXiv:2302.10121v1 [cs.HC] 2023 年 2 月 20 日](/simg/1\1dbe0752ea51687fb5575b30b50a2b82b7df64e9.webp)
arXiv:2302.10121v1 [cs.HC] 2023 年 2 月 20 日
使用想象中的视觉图像的脑信号重建图像可以为残疾人提供增强视觉，从而推动脑机接口 (BCI) 技术的进步。深度学习的最新进展推动了使用生成对抗网络 (GAN) 从脑信号合成图像的研究领域。在这项工作中，我们提出了一个框架，用于使用小型 EEG 数据集从脑电图 (EEG) 记录的大脑活动合成图像。当受试者要求可视化某类物体和英文字符时，使用 EEG 从受试者的头部头皮记录这种大脑活动。我们在提出的框架中使用对比学习方法从 EEG 信号中提取特征，并使用条件 GAN 从提取的特征合成图像。我们修改了损失函数来训练 GAN，使其能够使用少量图像合成 128 × 128 的图像。此外，我们进行了消融研究和实验，以证明我们提出的框架相对于使用小型 EEG 数据集的其他最先进方法的有效性。
飞行模拟器报警检测案例
相关声音（例如警报）有时会被不由自主地忽略，这种现象称为注意力缺失症。这种现象发生在特定条件下，包括高工作负荷（即多任务处理）和/或认知疲劳。在航空领域，这样的错误会对飞行安全造成严重后果。本研究采用了一种古怪范式，参与者必须在模拟飞行的生态背景下检测罕见声音。研究人员操纵认知疲劳和认知负荷来触发注意力缺失症，并通过脑电图 (EEG) 记录大脑活动。我们的结果表明，可以根据大脑活动的时频分析对警报遗漏和警报检测进行分类。当对所有参与者训练算法时，我们达到了 76.4% 的最大准确率，而当对一名参与者单独训练算法时，我们达到了 90.5% 的最大准确率。该方法可以受益于可解释的人工智能，开发高效、可理解的被动脑机接口，通过实时检测注意力缺陷来提高飞行安全性，并根据我们雄心勃勃的目标向飞行员提供适当的反馈，为他们提供可靠且丰富的人机交互。
正常地对岛的体积评估...
摘要：大脑结构的体积评估是神经科学研究和临床实践中的重要工具。正常运作的人脑的体积测量有助于检测某些区域与年龄相关的变化，这可以在不同程度上观察到。这项研究旨在估计性别，不同年龄组和侧面变化的正常功能人类大脑中正常功能的岛屿体积。使用磁共振成像（MRI）（MRI）和自动脑分割，对苏丹Al-Amal医院的42名成年苏丹参与者进行了一项横断面回顾性研究。大脑半球两侧的总岛量的统计差很小。男性的右侧岛屿体积较大，而左侧的性别均没有差异。发现男性和女性之间的统计学显着差异（p> 0.05），根据单向方差分析测试，不同年龄组的统计差异未发现（p> 0.05）。成年苏丹男性比女性显示出更大的岛状体积。MRI可用于形态学评估岛群体，以根据体积变化检测任何病理变异。
深度 EEG 和 fNIRS 实时解码双手力量
摘要 — 与侵入式脑机接口 (BCI) 相比，非侵入式皮质神经接口在肢体运动及其力量的皮质解码方面仅取得了中等水平的表现。虽然非侵入式方法更安全、更便宜、更容易获得，但信号在空间域 (EEG) 或时间域 (功能性近红外光谱 (fNIRS) 的 BOLD 信号) 中分辨率较差。之前从未实现过双手力产生和连续力信号的非侵入式 BCI 解码，因此我们引入了一个等距握力跟踪任务来评估解码。我们发现，使用深度神经网络结合 EEG 和 fNIRS 比线性模型更能解码左手和右手产生的连续握力调节。我们的多模态深度学习解码器在力重建中实现了 55.2 FVAF[%]，并且解码性能比每种单独的模态提高了至少 15%。我们的结果表明，使用非侵入性移动脑成像获得的皮质信号实现连续手力解码的方法对康复、恢复和消费者应用具有直接影响。
昼夜节律时钟，糖皮质激素和NF-κB信号转导...
包括神经蛋白浮动的抽象炎症被认为是保护性反应，可用于修复，再生和恢复中枢神经系统中受损的组织。由于慢性应激，自由基的年龄相关，亚临床感染或其他因素导致生存率降低和神经元死亡增加，持续的肿瘤肿瘤。 昼夜节日症状是改变睡眠/唤醒周期的症状，是神经退行性疾病的最早迹象之一。 大脑的特异性或核心昼夜运动脑脑和肌肉ARNT（芳基氢核受体核转运剂）类似蛋白1（BMAL1）或反式Rev-erbα的蛋白质均具有损害的神经功能和cognitive-cognitive-Mance。 始终如一地，已显示出炎性细胞因子和宿主免疫反应的转录本与昼夜节律的破坏并行相同。 糖皮质激素既表现出类似于核心时钟反式激活者BMAL1和组织特异性超拉节奏的节奏的糖皮质激素，这对于控制神经炎症和重新建立稳态至关重要。 被广泛接受的是，糖皮质激素抑制核因子-Kappa B（NF-κB）介导的反式激活并抑制炎症。 最近的机械阐明表明，核心时钟成分还调节NF-κB介导的大脑和外围组织的反式激活。持续的肿瘤肿瘤。昼夜节日症状是改变睡眠/唤醒周期的症状，是神经退行性疾病的最早迹象之一。大脑的特异性或核心昼夜运动脑脑和肌肉ARNT（芳基氢核受体核转运剂）类似蛋白1（BMAL1）或反式Rev-erbα的蛋白质均具有损害的神经功能和cognitive-cognitive-Mance。始终如一地，已显示出炎性细胞因子和宿主免疫反应的转录本与昼夜节律的破坏并行相同。糖皮质激素既表现出类似于核心时钟反式激活者BMAL1和组织特异性超拉节奏的节奏的糖皮质激素，这对于控制神经炎症和重新建立稳态至关重要。被广泛接受的是，糖皮质激素抑制核因子-Kappa B（NF-κB）介导的反式激活并抑制炎症。最近的机械阐明表明，核心时钟成分还调节NF-κB介导的大脑和外围组织的反式激活。In this review we discuss evidence for interactions between the circadian clock components, glucocorticoids and NF- κ B signaling responses in the brain and propose glucocorticoid induced leucine zipper (GILZ) encoded by Tsc22d3, as a molecular link that connect all three pathways in the maintenance of CNS homeostasis as well as in the pathogenesis of neuroin fl ammation-神经变性。
通过脑电信号测量认知好奇心的状态
摘要 — 了解好奇心背后的神经生理机制并因此能够识别一个人的好奇心水平，将为神经科学、心理学和计算机科学等众多领域的研究人员和设计师提供有用信息。揭示好奇心的神经相关性的第一步是在好奇状态下收集神经生理信号，以便开发信号处理和机器学习 (ML) 工具来识别好奇状态和非好奇状态。因此，我们进行了一项实验，其中我们使用脑电图 (EEG) 测量参与者在被诱导进入好奇状态时的大脑活动，使用琐事问答链。我们使用两种 ML 算法，即滤波器组公共空间模式 (FBCSP) 与线性判别算法 (LDA) 相结合，以及滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，以将好奇的 EEG 信号与非好奇的 EEG 信号进行分类。总体结果表明，两种算法在 3 到 5 秒的时间窗口内均获得了更好的性能，表明最佳时间窗口长度为 4 秒（FBTSC 的分类准确率为 63.09%，FBCSP+LDA 的分类准确率为 60.93%）可用于基于 EEG 信号的好奇心状态估计。索引术语 — 好奇心 - 心理状态 - 学习 - 脑电图 - 被动脑机接口
PA-技术和工程标准 6-12 年级.pdf
宾夕法尼亚技术与工程标准（6-12 年级）定义了建立技术和工程素养所需的知识、技能和能力。学生将发展对人类如何受到科学和技术影响的实际理解。四项核心学科标准描述了技术和工程实践，并包括针对 6-8 年级和 9-12 年级学生的具体基准。技术与工程 (T&E) 教育有着悠久的历史，植根于动手和动脑的学习。100 多年来，该领域已从手工艺术发展到 T&E 教育，不断适应以提供相关和真实的学习体验，为下一代创新者和问题解决者做好准备。这些持续的变化使 T&E 教育与许多内容领域不同，因为 T&E 正在快速发展，为学生提供最新的设计思维技能、技术技能和许多其他能力。然而，这种变化并非毫无顾忌，因为它们要求经常更新标准、课程和评估。这些标准建立在以前的标准文件和 T&E 教育的当前研究基础之上。宾夕法尼亚州技术与工程标准（6-12 年级）定义了建立技术和工程素养所需的知识、技能和能力。学生对技术和工程领域有实际的了解，以便做出明智的决定
使用小波变换和长期术语记忆网络
摘要：通常使用试验期产生的所需的血液动力学响应函数（DHRF）来识别功能近红外光谱的活化通道。但是，在未知的试验期内无法使用这种方法。在本文中，提出了一种不使用DHRF的创新方法，该方法使用最大重叠离散小波变换在静止状态下提取闪烁的信号，确定与生理噪声相对应的低频小波，并使用长期术语内存网络训练它们，并预测它们在训练它们，并预测他们在任务过程中进行训练。预测的动机是在任务开始时保持生理噪声的相位信息，这是可能的，因为信号从静止状态延伸到任务会话。该技术将静息状态数据分解为九个小波，并使用第五到第九波进行学习和预测。在第八波小波中，从15-S预测窗口中使用和没有DHRF之间的预测误差差似乎是最大的。考虑到激活周期在生理噪声附近时消除生理噪声的困难，当不适用常规方法时，提出的方法可以是一种替代解决方案。在被动脑计算机界面中，估计大脑信号启动时间是必要的。
塔拉坎公共经济的土地运输管理政策
脑部计算机界面（BCI）允许人们通过大脑信号进行通信，而无需任何肌肉运动。这项现代技术可用于辅助系统，以增强严重神经肌肉疾病的人的沟通能力，例如肌萎缩性侧面硬化症（ALS），锁定综合征（LIS），脑干中风或脊髓损伤，脑脊髓损伤，脑瘫痪，脑Palsy，肌肉性疾病，肌肉发育不良和多重经霉。最近将微型电子设备与无线通信技术整合在一起，允许开发用于神经接口的多模式和可穿戴技术，以及将环境和人机相互作用的真实和人类相互作用（例如虚拟现实和扩展现实）的真实和人类相互作用的复制复制。如今，虚拟现实与基于大脑的技术的结合促进了更复杂和有效的神经护理疗法和辅助应用的出现。 例如，通过回忆疗法，虚拟现实已用于痴呆症患者的认知和运动障碍。 此外，最近的工作表明，与单独的传统手段相结合，用于运动障碍康复的传统疗法与虚拟现实和基于大脑的技术的结合可能更有效。 这种令人兴奋的基于互动脑的技术的地平线为医疗保健，远程医疗，辅助生活，教育，娱乐，文化，营销等领域的新机会应用打开了大门。 本社论介绍了本研究主题中出现的四个研究文章。如今，虚拟现实与基于大脑的技术的结合促进了更复杂和有效的神经护理疗法和辅助应用的出现。例如，通过回忆疗法，虚拟现实已用于痴呆症患者的认知和运动障碍。此外，最近的工作表明，与单独的传统手段相结合，用于运动障碍康复的传统疗法与虚拟现实和基于大脑的技术的结合可能更有效。这种令人兴奋的基于互动脑的技术的地平线为医疗保健，远程医疗，辅助生活，教育，娱乐，文化，营销等领域的新机会应用打开了大门。本社论介绍了本研究主题中出现的四个研究文章。这些文章涉及BCI研究的不同应用和挑战，例如客观的心理压力量化，视觉皮层的图像解码以及BCI准确性和响应时间的增强。在这些论文中，非侵入性BCI与新颖的机器学习方法和其他技术（例如虚拟现实）相结合。根据美国心理学协会，超过75％的成年人报告了心理压力的症状（例如，例如头痛或睡眠问题）。在过去的几年中，许多研究都使用不同的方法解决了压力检测和定量。生物电位的联合使用[通过脑电图（EEG）或心电图（ECG）]和机器学习证明了其准确量化和分类应力水平的能力，基于主观报告的经典方法优于经典方法。在“虚拟现实压力 - 拉克斯会议期间通过脑电图对压力的定量评估”，