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自然资本“唤醒呼叫”：理解投资组合'...
2配置生态系统服务包括生态系统的所有材料，营养和能量的输出。此因素显示了取决于这些生态系统服务的收入的比例（％）。示例：燃料，燃料，运输或运输；种子，药品的化合物；公共供水中的饮用水。法规和维护生态系统服务包括从生态系统过程的调节中获得的所有好处。此因素显示了取决于这些生态系统服务的收入的比例（％）。示例：减少对栽培作物的害虫损害；树木降低城市环境中的环境温度；洪水和暴风雨的幅度和频率降低；树木在房屋和高速公路之间提供声音障碍。文化生态系统服务包括人们从生态系统中获得的所有非物质利益。此因素显示了取决于这些生态系统服务的收入的比例（％）。示例：生态旅游，娱乐和健身。
小鼠脑弹性图随睡眠/唤醒周期变化...
A光学研究所，罗切斯特大学，480 Intercampus Drive，Rochester，纽约州14627，美国B转化神经医学中心，罗切斯特大学医学中心，601 Elmwood Avenue，Rochester，NY 14642，美国纽约市Rochester，Rochester，Robert B.罗切斯特大学视觉科学，纽约州罗切斯特市361 Meliora Hall，美国E E 14627，美国E转化神经医学中心，哥本哈根大学，Blegdamsvej 3B，2200-N，丹麦F电气与计算机工程系，Rochester of Rochester of Rochester of Rochester，500计算机研究大楼，Rochester，Ny 14y ny ny ny ny oci of Rochester of Rochester罗切斯特医疗中心，美国纽约州罗切斯特市601 Elmwood Avenue，美国14642，美国
从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而，过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据，这些设置时间较长，且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术，并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪，并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的：DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证，以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性，可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE)，在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE)，在我们的价标签数据集上取得了 2.728 的均方根得分，在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分，在 DEAP 上取得了 1.769 的得分，在我们提出的唤醒标签数据集上取得了 2.3 的得分。
从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而，过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据，这些设置时间较长，且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术，并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪，并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的：DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证，以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性，可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE)，在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE)，在我们的数据集上取得了 2.728 的价标签得分，在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分，在 DEAP 上取得了 1.769 的得分，在我们提出的数据集上取得了 2.3 的唤醒标签得分。
中国的基础设施融资和基础设施在唤醒非洲经济体中的作用
从经济角度来看，学者和决策者长期以来一直将足够的基础设施服务供应是经济发展的关键要素。这对于增强非洲公司的竞争力并促进了非洲经济体和地区内部和各个地区的商品，服务，人员和信息的流动是必要的。因此，实现新的大陆和全球可持续发展目标的关键要素之一，即非洲联盟（AU）的2063年议程和2030年可持续发展目标议程（SDGS）挑战是基础设施。如今，如果目前的支出趋势继续下去，则几乎是2040年的全球基础设施投资中的五分之一（Reuter，2017年）。但是，全世界每年投资2.5万亿美元的基础设施以解决该问题（MGI，2016年）。然而，这一数额仍未达到世界上不断扩大的需求，这导致经济增长降低，并剥夺了公民的基本服务。要缩小支出差距，年度基础设施支出需要上升。世界需要在经济基础设施上投资于其GDP的3.8％，平均每年3.3万亿美元，以支持从2016年到2030年的预期增长率（MGI，2016年）。新兴经济体占其中60％的需求。但是，如果目前的投资不足的轨迹仍在继续，那么全世界将下降约11％，即每年3500亿美元（MGI，2016年）。在非洲，基础设施欠发达的基础设施仍然是对可持续发展的有约束力的约束。非洲国家对维持和扩展的关注不足
从慢波睡眠中唤醒大脑网络中的重新配置
睡眠惯性是醒来后立即经历的警觉和表现的短暂时期。对这种现象的神经机制知之甚少。对睡眠惯性期间神经过程的更好理解可能会深入了解觉醒过程。在生物夜慢波睡眠中突然觉醒后，我们每15分钟观察一次大脑活动1小时。使用32通道脑电图，网络科学方法和受试者内部设计，我们在对照和多色短波长的光线干预条件下评估了功率，聚类系数和跨频段的路径长度。我们发现，在控制条件下，觉醒的大脑的特征是全球theta，alpha和beta功率立即降低。同时，我们观察到聚类系数的下降和三角带内路径长度的增加。觉醒改善聚类变化后立即暴露于光线。我们的结果表明，大脑内的远距离网络通信对于觉醒过程至关重要，并且大脑可以在此过渡状态下优先考虑这些远程连接。我们的研究强调了觉醒大脑的一种新型的神经生理学特征，并提供了一种潜在的机制，该机制通过该机制可以改善醒来后的性能。
交互式教学在线学习期间增强了学生的生理唤醒
将面对面的教学纯净地转移到数字学习环境中可能伴随着学生的生理唤醒的明显减少，而学生的生理唤醒又可能与学习过程中的被动性有关，通常与不足的集中度和参与课程工作有关。因此，这项研究的目的是研究学生的心理生物学压力反应是否可以在解剖学在线学习的背景下得到增强，以及增加的生理参数与数字学习环境中学习经验的特征如何相关。健康的一年级医学生（n = 104）在面对面学习，被动在线学习或在线学习的互动增强版本中，经常在微观解剖学上进行定期实践课程。Compared to passive online learning, students engaged in the interaction-enhanced version of online learning displayed a significantly reduced Heart Rate Variability (P 0.001, partial η 2 = 0.381) along with a strong increase in salivary cortisol (P 0.001, partial η 2 = 0.179) and salivary alpha-amylase activity (P 0.001, partial η 2 = 0.195).这些结果表明，可以通过互动教学方法来增强从事在线学习的学生的生理唤醒，并指出更高的生理反应与学习经验的基本标准（例如参与和关注）之间的明确相关性。
在沉浸式虚拟现实体验中，从脑电图中解码主观情绪唤醒
抽象的沉浸式虚拟现实（VR）实现了自然主义的神经科学研究，同时进行了实验控制，但动态和互动刺激构成了方法论挑战。我们在这里探索了情绪唤醒，情感经验的基本特性和自然主义刺激下的枕骨 - 枕α功率之间的联系：37名年轻健康的成年人完成了沉浸式的VR体验，其中包括越过的越野车，并记录了他们的EEG，而他们的EEG被记录。然后，他们在观看经验重播的同时，不断地评估自己的主观情感唤醒。通过（1）分解连续的脑电图信号，同时通过（1）分解α功率和唤醒等级之间的启动，并通过（2）解码高唤醒和低唤醒时期的高唤醒时期，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，以高和低唤醒的方式通过（2）使用区分的常见的短暂的空间记忆和长期的长期恢复性的Neural Neural re recrillent neural recor re recor remanter，对情绪唤醒和parieto-cipipital Alpha功率之间的关联进行了测试和确认。我们成功地结合了脑电图和自然主义的身临其境的VR经验，以扩展有关情绪唤醒神经生理学的先前发现，对现实世界的神经科学。
在沉浸式虚拟现实体验中，从脑电图中解码主观情绪唤醒
情绪已与自主神经（ANS）和中枢神经系统的活动联系起来（CNS; Dalgleish，2004）。因此，很难将个人（即离散）情绪类别与ANS中的特定响应模式联系起来（参见Kragel＆Labar，2013年； Kreibig，2010年； Siegel等人，2018年）或不同的大脑区域（Lindquist等，2012;但是参见Saarimäki等，2016）。相反，情绪似乎是通过与基本心理学（即，也是非情感）操作有关的大脑区域和身体激活的一组动态实现的（即“心理原始人”； Lindquist等，2012）。在这种观点中，Humans通常处于令人愉悦或不愉快的唤醒状态的波动状态（“核心影响”； Russell＆Feldman Barrett，1999; Lindquist，2013），可能会受到外部刺激的影响。表情唤醒可能会有一种“共同货币”来比较不同的刺激或事件（Lindquist，2013年），并代表基本的神经过程，这些神经过程是各种表情的基础（Wilson-Mendenhall等，2013）。
注意力缺陷多动障碍（ADHD）的唤醒失调和执行功能障碍
注意力缺陷/多动症（ADHD）是一种异质性神经发育状况，它继续具有难以捉摸的病因学背景。许多现存的模型和理论历史上旨在解释导致多动症行为的许多因素。最公认的假设之一是执行功能障碍理论，将执行控制的减少与多巴胺能信号网络的结构和操作功能障碍相关联。然而，行政职能并不总是在多动症中受损，文献描述了其他症状通常报告表明，患有多动症的人似乎会遭受更普遍的赤字。最近引起了广泛关注的另一项现有研究系列，确定ADHD会使脑唤醒状态失调，这将解释其通常观察到的认知缺陷和行为症状，被描述为状态调节理论，该理论现已包括自主功能的度量。本文根据其经验证据，描述了一些重要方面，这些方面构成和挑战了这两个最有影响力的理论结构，即执行功能障碍和国家监管，这意味着需要重新评估用于分类个人并建立ADHD诊断的规范。在ADHD生物学和/或性能标记的研究中仍然存在大量有争议的结果，这可能是由于在同一诊断中的这种异质性和可变性所致。需要解决这些问题并建立新修订的ADHD诊断标准至关重要，因为治疗成功取决于准确识别基本的神经生理因素，以便在治疗中适当解决它们。