摘要 已知有节奏的听觉刺激能引发神经群体中匹配的活动模式。此外,最近的研究表明高伽马大脑活动在听觉处理中具有特殊重要性,因为它参与了听觉短语分割和包络跟踪。在这里,我们使用来自 8 名人类听众的皮层脑电图 (ECoG) 记录来查看在节奏感知和想象过程中高伽马活动的周期性是否跟踪音乐节奏包络中的周期性。通过指示参与者想象节奏在几次重复的停顿期间继续,可以引发节奏想象。为了确定高伽马活动周期跟踪音乐节奏周期的电极,我们计算了音乐节奏和神经信号的自相关 (ACC) 之间的相关性。参与者听白噪声的条件用于建立基线。颞上回听觉区和两个半球额叶区域的高伽马自相关与音乐节奏的自相关显著匹配。总体而言,在右半球观察到大量重要的电极。特别有趣的是右前额叶皮层中的一大群电极在节奏感知和想象时都处于活跃状态。这表明有意识地处理节奏的结构,而不仅仅是听觉现象。自相关方法清楚地表明,从皮层电极测量的高伽马活动既跟踪注意的节奏,也跟踪想象的节奏。
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在这方面,在过去几年中,已经对基于灯笼的单分子杂志(SMM)进行了深入研究,目的是针对分子水平的杂志稳定和较高密度存储应用的稳定。[5,12–19]缓慢的松弛时间,高磁矩和灯笼的可靠地面状态使其非常适合分子自旋的应用。[5,12,13]灯笼驱动的SMM方法的逻辑扩展将是包含灯笼的定期网络的工程,该网络可以充当主动磁性信息单位。在过去的几十年中,金属分子方案已成为一种强大的策略,用于设计嵌入金属元件的功能性网状材料。[20–22]这种合成范式也已经在表面上开发,能够设计2D金属 - 有机设计,主要采用过渡和碱金属。[23–25]
肌肉骨骼疾病 (MSD) 在制造业工人中很常见。制造业工人中与 MSD 相关的非中立姿势和高移动速度的暴露可能取决于所执行工作任务的变化程度(即主要是“周期性”与“非周期性”工作)。本研究的目的是 (i) 比较执行以周期性任务为主 (n=18) 和非周期性任务 (n=17) 的制造业工人基于姿势和移动速度的全班暴露汇总指标的平均水平,以及 (ii) 探索工人之间和工人内部暴露差异的模式以及每组内每分钟(班次内)暴露水平和变化。惯性传感器用于测量每个参与者最多 15 个完整班次的暴露。结果表明:(i) 尽管姿势相似,但执行以周期性任务为主的工人的上臂和躯干运动速度明显高于执行非周期性任务的工人;(ii) 非周期性组工人之间和工人内部的暴露差异更大。
•向合作伙伴介绍GDS索引项目•鼓励密切和个性化的联系以了解情况,公司和良好实践(OMNI的证据文件)(周期性)•提出结果,保持领域的参与并重新调用项目频率(持续改进)(周期性改进)(周期性)
完整作者列表:Kuschlan,Stefano; CNR 微电子与微系统研究所 Chiarcos,Riccardo;东皮埃蒙特大学阿梅代奥阿伏伽德罗 - 亚历山德里亚校区,DISIT Laus,Michele;东皮埃蒙特大学,DISIT Perez-Murano,Francesc;巴塞罗那微电子研究所 Llobet,Jordi; IMB CNM 费尔南德斯-雷古莱兹,玛尔塔;巴塞罗那微电子研究所,纳米制造 Bonafos,Caroline; CEMES Perego,米歇尔; CNR,微电子与微系统研究所 Seguini,Gabriele; CNR、IMM、玛瑙布里安扎德米奇利斯单位、马可; CNR 微电子与微系统研究所 Tallarida,Graziella;国家研究委员会微电子与微系统研究所,Agrate Brianza 单位
在这方面,近几年来,人们对基于镧系元素的单分子磁体 (SMM) 进行了深入研究,旨在在分子水平上稳定磁矩并开发更高密度的存储应用。[5,12–19] 镧系元素的缓慢弛豫时间、高磁矩和双稳态基态使其非常适合分子自旋电子学应用。[5,12,13] 镧系元素驱动的 SMM 方法的合理延伸是设计包含镧系元素的周期性网络,这些网络可以充当活性磁信息单元。在过去的几十年里,金属超分子协议已经成为一种设计嵌入金属元素的功能性网状材料的有力策略。[20–22] 这种合成范式也在表面上得到了发展,能够设计二维金属有机设计,主要采用过渡金属和碱金属。[23–25]
通过改变横截面区域,周期性和填充因子,我们可以对可能的单位细胞进行网格搜索。在图S.1b中,我们从主文本中绘制了腔c 1的镜像单元电池的完整准频段图。要使发射极夫妇搭配到腔,必须移动频带,以使目标频率以引导模式存在。这可以通过修改单位单元的周期性,同时将所有其他参数固定来实现。如图S.1c所示,降低了孔的周期性,将准TE模式移至较高的频率。从镜像区域到腔区域的腔孔的数量和chirp的功能形式决定了引入的缺陷模式的副词。我们使用二次chirp函数,其中给定单位细胞在腔区域中的周期性由
应该提到的是,原则上,可以设计基线,以便系统地对特定被测设备的测量尺度(“单位长度”)进行采样(ISO17123-4:2012,Rüeger 1996)。因此,基线验证也应该对周期性或短周期性误差敏感。但是,设计包含市场上所有设备的各种单位长度的基线具有挑战性。更重要的是,现代仪器通常较小的周期性误差可以通过实验室实验更可靠地检测到。因此,建议为此使用具有相当高分辨率的参考系统,例如干扰比较器。如果出现周期性误差,则可以识别出典型的正弦偏差。此信息可用于推导校正公式。或者,也可以使用振幅作为该影响不确定性大小的估计,假设为矩形概率分布函数。