建议引用引用引文Negrao,Marcelo V; Araujo,Haniel A; Lamberti,朱塞佩;库珀(Alissa J); Akhave,尼尔S;周,滕;卢克(Delasos),卢克(Luke);希克斯(J Kevin); Mihaela Aldea; Minuti,Gabriele;海因斯,雅各比; Aredo,Jacqueline V;丹尼斯,迈克尔·J; Turja的Chakrabarti;斯科特,苏珊C; Bironzo,Paolo; Scheffler,Matthias; Christopoulos,Petros; Stenzinger,阿尔布雷希特;瑞斯(Ries),乔纳森(Jonathan W);金,所以Yeon; Goldberg,Sarah B; Li,Mingjia;王,气;清,Yun; ni,ying;做,Minh Truong;李,理查德;里奇蒂,生活; Aless,Joao Victor;王,王;尊敬,bley;洛伦扎·兰迪; Tseng,Shu-Chi; Nishino,Mizuki; Digumarthy,Subba R; Rinsurirangkakong,Waree; Rinksurongkaw,Vadeerat; Vaporciyan,Ara Ara; Blumenschein,George R;张,江;欧文,德怀特H; Blakely,Collin M;吉安尼斯山; Shu,Catherine A; Bestvina,Christine M;加拉西斯,玛丽娜·奇亚拉(Marina Chiara); Marrone,克里斯汀·A;格雷,贾纳尔·E;帕特尔(Patel),桑迪普·普拉文(Sandip Pravin);卡明斯,艾米·L; Wakelee,Heather A;狼,尤尔根; Scagliotti,Giorgio Vittorio;费德里科·卡普佐(Cappuzzo); Barlesi,Fabrice;桶,松鼠D; Drussky,Leylah;吉本斯,唐·L; Mericbernsam,Funda; Lee,J Jack; Heymach,John V;洪,大卫S;抢劫,丽贝卡(Rebecca); Awad,Mark M;以及Skoulis,Ferdinandos,“高级NSCLC中的合作和KRASG12C抑制剂疗效”(2023年)。教职员工和学生出版物。1423。https:// distalCommons
根据美国汽车工程师学会 (SAE) 的定义,自动驾驶分为六个级别。这些级别从代表无自动化的 0 级到代表完全自动化的 5 级不等。每个级别都表明自动驾驶技术的发展和实施向前迈出了一步。下面是每个级别的详细说明。在 0 级,没有自动化,驾驶员完全负责控制车辆。虽然车辆可能包括前方碰撞警报或紧急制动等基本系统,但这些系统不被视为自动化,因为它们不承担任何驾驶任务。驾驶员必须执行所有功能,包括转向、制动、加速和驾驶车辆。进入 1 级,我们遇到了自动化的第一阶段,称为“驾驶辅助”。在这个级别,车辆可以协助驾驶员转向或加速和制动,但不能同时进行。例如,自适应巡航控制等功能有助于保持设定的速度,同时调整与前方车辆的距离。车道保持辅助系统还提供轻微的转向调整,以保持车辆在车道上。
使用7个Tesla fmri Jiahe Zhang 1,Danlei Chen 1,Philip Deming 1,Tara Srirrirangarajan 2,Jordan Theriault 3,Philip A. Kragel 4,Ludger Hartley 1,KIRE 1,KIRE kiere W.劳伦斯·L·瓦尔德(Lawrence L.马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州的马提尼斯生物医学成像中心,马萨诸塞州02139 4心理学系,埃默里大学,亚特兰大,佐治亚州亚特兰大,30322 5心理与脑科学系,达特茅斯学院,达特茅斯学院,汉诺威,汉诺威,NH 03755 603755 6 603755 6 60 36 *L.F.B。和M.B.分享高级作者身份。相应的作者:马萨诸塞州波士顿的东北大学夜莺大厅125 Hallingale Hall,马萨诸塞州02115-5000的Jiahe Zhang。电子邮件:j.zhang@northeastern.edu Lisa Feldman Barrett,心理学系,马萨诸塞州波士顿东北大学夜莺大厅125号,马萨诸塞州02115-5000。电子邮件:l.barrett@northeastern.edu marta bianciardi,放射科,Athinoula A. Martinos生物医学成像中心,马萨诸塞州综合医院和哈佛医学院,第149号建筑物,第2301室,Charlestown街13号,马萨诸塞州Charlestown,MA 02129。电子邮件:martab@mgh.harvard.edu作者贡献:T.W.,L.W.,A.B.S.,L.F.B。和M.B.设计的研究。J.Z.,D.C.,J.T.,L.H.,K.M.L,K.M.,A.B.S.,K.S.Q.,S.W-G.,L.F.B. 和M.B. 进行了研究。 J.Z.,D.C.,P.D.,T.S.,L.F.B。 和M.B. 分析了数据并撰写了论文。 所有作者都阅读并批准了论文。 竞争利益声明:作者声明没有利益冲突。 分类:生物科学/神经科学关键词:内脏运动,互感,内脏感,Allostasis,默认模式网络,显着网络J.Z.,D.C.,J.T.,L.H.,K.M.L,K.M.,A.B.S.,K.S.Q.,S.W-G.,L.F.B.和M.B.进行了研究。J.Z.,D.C.,P.D.,T.S.,L.F.B。 和M.B. 分析了数据并撰写了论文。 所有作者都阅读并批准了论文。 竞争利益声明:作者声明没有利益冲突。 分类:生物科学/神经科学关键词:内脏运动,互感,内脏感,Allostasis,默认模式网络,显着网络J.Z.,D.C.,P.D.,T.S.,L.F.B。和M.B.分析了数据并撰写了论文。所有作者都阅读并批准了论文。竞争利益声明:作者声明没有利益冲突。分类:生物科学/神经科学关键词:内脏运动,互感,内脏感,Allostasis,默认模式网络,显着网络
这项硅胶研究中的试验器比较了新的心脏恢复治疗(CRT)策略的影响,包括他的捆绑起搏(HBP),左捆绑分支(LBBP),以及合并的优化疗法(HOT-CRT和LOT-CRT)(HOT-CRT和LOT-CRT),在治疗左bun-aft bun-aft bun-afb左分支中(使用基于患者的临床数据(ECG和心脏计算机断层扫描(CT))的详细计算心脏模型,我们将特定的解剖学和电气特征重现以模拟不同的LBBB类型以及几种CRT策略。进行了100多次计算实验,以评估每种CRT技术对心脏电活动的影响,重点是心室激活时间和Electrical Out偶联。我们的结果表明CRT模态的可变效率取决于收集块的位置。特定的HBP和HOT-CRT对于近端LBBB最有效,而LBBP和Lot-Crt在远端LBBB中显示出显着的好处。相反,BIV-CRT在近端和远端LBBB中均显示出一致的效率。这在计算机方法中提供了一种有希望的途径,可以以患者的特定方式进行治疗干预措施,从而有可能改善CRT和CSP中的诊断能力和结果。
在早期生活中承受压力可能会通过一种称为适应性可塑性的机制来改变动物的发育轨迹。例如,为了增强不利环境中的生殖成功,众所周知,动物在发育过程中加速了生长。但是,这些短期健身效益通常与寿命降低有关,这种现象称为增长率 - 寿命折衷。在人类中,早期生活压力暴露会损害生命后期的健康,并增加疾病的易感性。糖皮质激素(GC)是与这些过程有关的主要应力激素。本综述讨论了GC介导的自适应可塑性的证据,从而导致后来的同种异体超负荷。我们专注于GC诱导的对脑结构和功能的影响,包括神经发生。强调需要进行纵向研究;并讨论鉴定介导GC诱导的脑发育轨迹改变的分子机制的方法,导致成人功能障碍。进一步了解压力和GC暴露如何改变分子和细胞水平上的发育轨迹对于减轻整个生活过程中精神和身体不适的负担至关重要。
加利福尼亚州。他的工作职责包括飞机部门官员、物资控制官员和维护/物资控制官员。2004 年 4 月,他向太平洋攻击战斗机联队 (CSFWP) 指挥官汇报工作,担任联队战备官。哈珀的下一个工作任务是前沿部署到小鹰号航空母舰 (CV 63) 上,担任飞机中级维护部门的航空电子部门官员。他的下一个工作任务始于 2008 年 10 月,当时他向马里兰州帕塔克森特河海军航空站的 NAVAIRSYSCOM 汇报工作,担任 AIR-1.0/通用航空支援设备项目办公室的综合自动化支援系统 (CASS) 综合产品团队 (DIPT) 副负责人。哈珀在海军航空兵系统的服役结束后,再次被部署到乔治华盛顿号航空母舰 (CVN 73) 上,担任助理维护官和维护/物资控制官。在华盛顿号航空母舰上成功服役后,哈珀有幸被选为航母航空联队 5 维护官。哈珀随后担任佛罗里达州埃格林空军基地 VFA-101 的维护官。VFA-101 曾担任 F-35 Lightning II 的舰队替换中队。2017 年 5 月,哈珀以执行官身份加入加利福尼亚州勒莫尔海军航空技术训练中心部队,并于 2018 年 9 月开始指挥该部队。完成指挥官任期后,哈珀于 2020 年 6 月向勒莫尔太平洋攻击战斗机联队指挥官汇报,担任维护官。2021 年 5 月,
经过多年的期待,同级别首艘航空母舰杰拉尔德·福特号最近完成了首次部署。请阅读第 24 页,了解福特号及其机组人员在部署前和部署期间取得的成就。第 32 页,美国海军空中中坚力量之一 E-2C 鹰眼庆祝其飞行 50 周年。在第 46 页的另一个庆祝活动中,请阅读攻击战斗机中队 (VFA) 103 的敬业成员如何将 F/A-18 从停飞和拆卸十多年变成完全可以执行任务的飞机。同样,请阅读第 38 页,了解位于加利福尼亚州勒莫尔的海军航空维修卓越中心 (NAMCE) 为将五个中队的 F/A-18 大黄蜂战机重新投入舰队而做出的巨大努力。第 42 页,海军航空系统司令部重型运输直升机项目办公室和一家位于阿肯色州的小公司合作为海军的 CH-53K 种马王打造了一条固体燃料电池供应链,这是一个合作与创新的典范。
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背景:许多数学推理的学习方法鼓励模仿程序(算法推理,AR),而不是更具建设性的推理过程(创造性的数学推理,CMR)。最近的研究表明,与AR相比,使用CMR学习会导致在随后的测试中提高性能和差异性大脑活动。在这里,我们考虑了个体差异在认知能力中与CMR影响有关的作用。方法:我们采用了受试者内干预(n = 72,M = 18.0),然后在一个星期后进行大脑成像会(fMRI)。一系列认知测试在干预之前。参与者根据其认知评分(低,中级和高)分为三个认知能力群。结果:与AR相比,在先前使用CMR实践的数学任务上,我们观察到了更好的性能,并且在数学认知的关键区域中的大脑活动较高,例如左角回和左下/中额回。CMR效应没有与认知能力相互作用,尽管对性能的影响是由中间和高认知能力组驱动的。结论:在学习数学推理时鼓励学生参与建设性过程,这赋予了对脑激活的持久学习影响,而与认知能力无关。但是,缺乏对低认知能力组的CMR影响,表明未来的研究应集中于个性化的学习干预措施,从而为与CMR进行艰苦的斗争提供了更多的机会。
解码一个人通过脑电图(EEG)从人脑聆听的语音信号可以帮助我们忽略听觉系统的工作原理。线性模型已用于从语音中重建脑电图,反之亦然。最近,人工神经网络(ANN),例如,综合神经网络(CNN)和基于长期的短期记忆(LSTM)架构在建模脑电图与语音之间的关系方面的线性模型优于线性模型。在诱惑将这些模型在实际应用中使用这些模型之前,例如听力测试或(第二)语言理解评估,我们需要知道这些模型正在介绍哪种语音信息。在这项研究中,我们旨在使用不同级别的语音特征分析基于LSTM的模型的性能。该模型的任务是确定两个给定的语音段中的哪个与记录的脑电图匹配。我们使用了低级和高级语音特征,包括:信封,MEL频谱,语音活动,音素标识和词嵌入。我们的结果表明,该模型可阐述有关脑电图中有关沉默,强度和广泛语音类别的信息。此外,包含所有这些信息的MEL频谱图在所有特征中都具有最高的精度(84%)。索引术语:LSTM,CNN,语音解码,听觉系统,EEG