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绝对音调脑电图静息态脑网络的异质性
绝对音高 (AP) 是指无需外界参考即可轻松识别乐音的能力，其神经基础尚不清楚。关键问题之一是这一现象背后是感知过程还是认知过程，因为感觉和高级大脑区域都与 AP 有关。为了整合对 AP 的感知和认知观点，我们在此研究了感觉和高级大脑区域对 AP 静息态网络的共同贡献。我们对大量 AP 音乐家 (n = 54) 和非 AP 音乐家 (n = 51) 的源级 EEG 进行了全面的功能网络分析，采用两种分析方法：首先，我们应用基于 ROI 的分析来检查听觉皮层和背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 之间的连接，使用几种已建立的功能连接测量方法。这项分析重复了之前的一项研究，该研究报告了 AP 音乐家这两个区域之间的连接增强。其次，我们对相同的功能连接测量进行了基于全脑网络的分析，以更全面地了解可能涉及支持 AP 能力的大规模网络的大脑区域。在我们的样本中，基于 ROI 的分析没有提供听觉皮层和 DLPFC 之间 AP 特定连接增加的证据。全脑分析显示，AP 音乐家的三个网络连接增加，包括额叶、颞叶、皮层下和枕叶区域的节点。在感觉和大脑周边区域的高级区域都发现了网络的共同点。需要进一步研究来证实这些探索性结果。
外部评估报告《低特征船舶技术研究》
・控制螺旋桨转速和测量容器内的流速，设定螺旋桨推力。保持螺旋桨推力恒定，从未发生空化的状态开始，逐渐降低测量室内部的静压，测量发生尖端涡流空化时的静压。 - 根据测量的静压和螺旋桨运行情况估算实际船速，并评估空化开始速度。
根据 EEG 和 FNIRS 信号进行静息状态脑连接分析
摘要。当代神经科学高度关注机器学习和网络分析的协同使用。事实上，网络神经科学分析大量利用了聚类指标和统计工具。在这种情况下，功能性近红外光谱 (fNIRS) 和脑电图 (EEG) 的综合分析提供了有关大脑电和血流动力学活动的互补信息。证据支持神经血管耦合介导大脑处理的机制。然而，人们对这些技术如何表示特定的神经活动模式还不太了解。在这里，我们使用源空间分析和图论方法，研究了同步 EEG 和 fNIRS 连接组之间、跨频带的静息状态大脑功能网络的拓扑特性。我们观察到，在全局级别分析中，两种模态的小世界拓扑网络特征。边缘分析指出，与 EEG 相比，氧合血红蛋白的半球间连接性增强，且各个频带没有差异。我们的结果表明，从 fNIRS 中提取的图形特征可以反映神经活动的短程和长程组织，并且能够表征静息状态下的大规模网络。需要进一步开发两种模态的综合分析，以充分利用每种模态的附加值。然而，本研究强调，可以采用多模态源空间分析方法来研究健康静息状态下的大脑功能，从而为未来在任务和病理学中的工作奠定基础，并有可能获得神经系统疾病的新型综合生物标志物。
多模态静息状态连接可预测情感神经反馈表现
神经反馈被认为是不同精神疾病的潜在补充疗法。这种方法的兴趣在于预测个人表现和结果。在本研究中，我们应用基于功能连接的建模，使用脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 模式来 (i) 研究静息状态连接是否可以预测情感神经反馈任务期间的表现，以及 (ii) 评估预测连接概况在 EEG 和 fNIRS 技术之间的相关程度。在健康受试者的额叶皮质上记录的 fNIRS 氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度以及受 alpha 频带调制的 EEG beta 和 gamma 波段（分别为 beta-m-alpha 和 gamma-m-alpha）用于估计来自每种神经成像模式的功能连接。对于每个连接矩阵，采用留一法选择相关边，将其汇总为“连接汇总分数”（CSS），并作为输入提交给支持向量回归器（SVR）。然后，使用训练后的 SVR 模型预测被排除在外的受试者的表现。使用 Pearson 相关性评估两种模态的 CSS 之间的线性关系。预测模型显示平均绝对误差小于 20%，fNIRS 氧合血红蛋白 CSS 与 EEG gamma-m-alpha CSS 显著相关（r = -0.456，p = 0.030）。这些结果支持了任务前电生理和血流动力学静息态连接是神经反馈表现的潜在预测因子，并且是耦合的。这项研究促使使用联合 EEG-fNIRS 连接作为结果预测因子，以及作为功能连接耦合研究的工具。
静息态脑网络与胃基础电节律的锁相
胃体中的 Cajal 肌间质细胞网络充当着胃的“起搏器”，持续产生约 0.05 Hz 的电慢波，主要通过迷走神经传入神经传递到大脑。最近的一项研究将静息态功能磁共振成像 (rsfMRI) 与同步表面胃电图 (EGG) 相结合，将皮肤电极放置在上腹部，发现 12 个大脑区域的活动与胃基础电节律明显相位锁定。因此，我们探究使用空间独立成分分析 (ICA) 方法估计的大脑静息态网络 (RSN) 的波动是否可能与胃同步。在本研究中，为了确定任何 RSN 是否与胃节律相位锁定，对一名参与者进行了 22 次扫描；在每个会话中，获取两次 15 分钟的 EGG 和 rsfMRI 数据。三个会话的 EGG 数据具有微弱的胃信号而被排除；其余 19 个会话总共产生了 9.5 小时的数据。使用组 ICA 分析 rsfMRI 数据；估计 RSN 时间进程；对于每次运行，计算每个 RSN 和胃信号之间的锁相值 (PLV)。为了评估统计意义，所有“不匹配”数据对（在不同日期获取的 EGG 和 rsfMRI 数据）的 PLV 被用作替代数据来生成每个 RSN 的零分布。在总共 18 个 RSN 中，发现三个与基础胃节律显著锁相，即小脑网络、背部体感运动网络和默认模式网络。肠脑轴负责维持中枢神经系统与内脏之间的内感受反馈，其紊乱被认为与多种疾病有关；脑部 rsfMRI 数据中胃部亚慢节律的表现可能对临床人群研究有用。
通过测量生理指标来检测智力任务期间的静息状态
摘要：已有多项旨在评估智力生产力和专门设计的任务的研究。然而，结果可能无法反映实际的智力生产力，因为设计的任务与办公室工作不同。同时，办公室工作人员有两种心理状态（工作和暂时休息状态），它们在脑力工作过程中交替变化。如果能检测到员工的心理状态，就能更准确地衡量生产力。在本研究中，作者旨在通过测量脑力工作时的生理指标（如脑电图、心电图和眼外肌和眼轮匝肌的肌电图）来开发一种检测暂时休息状态的方法。从这些测量指标中，作者提取了 6 个特征，即脑电波和脑电波、心率的低频和高频波以及眨眼和扫视眼球运动的间隔。它们被用来通过马哈拉诺比斯判别分析来检测暂时休息状态。实验结果显示，检测准确率为80.2%。该结果显示，生理指标作为心理状态检测方法之一具有可行性。
在大米中高夜温度压力下差异表达基因的启动子中的保守域：如何找到它们，它们能告诉我们什么？
抽象作物植物对压力的反应涉及基因表达模式的变化。这种基因调节的复杂过程取决于顺式和反式作用成分的存在。理解与植物对胁迫反应相关的基因表达变化的关键步骤之一始于鉴定差异表达基因（DEGS）启动子中“保守域”的鉴定。保守域可以通过为转录因子提供结合位点在基因调节中起关键作用。在这项研究中，我们旨在确定149摄氏度的启动子中的顺式调节元件（CRE），这些元素在两个水稻品种的转录组分析中被鉴定出来：cypress and Lagrue。这两个水稻品种根据其承受热应激的能力，在高夜晚（HNT）下分别表现良好。可以预期，受Hnt应力向上或向下调节的DEG要么在其启动子中表现出一组共享的CRE，要么在特定DEG模式中共有多态模式，其识别可以帮助理解植物对压力的各种反应。将使用多种计算方法来找到与水稻中HNT应力有关的顺式作用元件 /转录激活基序。这些信息将在机器学习算法中利用，以开发针对繁殖目的操纵基因的预测模型，例如提高谷物质量和产量，从而增强了水稻植物对高夜间温度的韧性，并为水稻作物的整体适应性做出了贡献。
开伯尔-普什图省各地区的国内生产总值
本研究使用协调的夜灯数据来估计非农经济活动。在第一阶段，跨国数据用于估计 GDP 和夜灯增长之间的弹性，以帮助确定夜灯数据在估计 GDP 方面的强度。第二步涉及在南亚国家的国家层面和巴基斯坦和印度城市地区的地方（省/州）层面进行类似的操作。我们发现，虽然这种关系在地方层面仍然成立，但它比跨国回归中的关系要弱，这表明在估计南亚经济体的 GDP 方面的强度较低。在第三阶段，使用地方模型估计的系数来估计巴基斯坦开伯尔-普赫图赫瓦省的 GDP 的非农业部分。第四阶段，为了计算开伯尔-普赫图赫瓦省各区市的 GDP，官方省级 GDP 分布使用夜灯来确定各区市非农业 GDP 的份额，使用农村人口份额来确定农业 GDP 的份额。最后，使用区级夜灯分布以及白天卫星图像来确定城市增长趋势。
蒙大拿州 - 照明服务指南
LED ACORNS – 可用的 LED Acorn 相当于 100 瓦 HPS，由 GE 或 Acuity 两家不同的制造商提供。这些 LED Acorn 通常不被视为完全切断灯具，因此不适用于对完全切断灯具有暗夜友好要求的社区。对于暗夜友好要求，NorthWestern 提供 King Acorn，它应该满足完全切断暗夜友好要求。此外，在一些社区，NorthWestern 用 Lexington 灯具头代替 Acorn，以满足完全切断要求。NorthWestern 将与社区协商当地照明条例，以确定可以安装哪种灯。这些灯需要地下布线。
从儿童到青少年时期静息状态功能连接的年龄相关差异
人脑在静息时处于活动状态，功能性 MRI BOLD 信号的自发波动揭示了大脑的内在功能结构。在儿童期和青少年期，功能网络会经历不同的成熟模式，网络内和网络间功能连接的测量值会随着年龄的增长而不同。然而，这些发展模式的许多方面（例如轨迹形状和方向性）仍未解决。在本研究中，我们从一个大型横断面样本中描述了网络内和网络间静息态功能连接（rsFC）和整合（即参与系数，PC）的年龄相关差异，该样本来自正在开发的生命周期人类连接组项目（Lifespan Human Connectome Project）。我们发现证据表明，皮质、皮质下和小脑 rsFC 以及整合存在线性和非线性差异，并且随年龄而变化。此外，我们发现性别调节年龄和壳核整合之间的关系，其中与女性相比，男性的壳核 PC 表现出与年龄相关的显着增加。综上所述，这些结果为发育过程中某些大脑系统存在复杂、非线性的差异提供了证据。