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基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ，当 时，要求数据量 在数千点以上，但 过大不能保证序列具有相同 的性质； 一定时，若 ，需要较大才能取得 较好的效果，但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好，可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小，估计出的统计概率会不理想；若选得 太大，会丢失时间序列中很多细节，达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究，总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点，一般取值为 100 ～ 5000 。因此根据上述原则，本文取 , 。根据实验研究发现当 时，不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异；当 时，不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点，间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ～ 6 s) 的样本 熵序列，然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上，例如，右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象，左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
脑小血管病相关性研究进展
脑小血管疾病本质上是阴险的，随着年龄的增长逐渐发展，最终导致患者独立性丧失。先前的研究始终证明了步态障碍与影响认知功能的神经退行性疾病之间的协会。随着成像技术的发展，近年来脑部小血管疾病对步态功能的影响（近年来被忽略的话题）引起了公众的关注。这项艺术对成像检查，发病机理，治疗以及不同类型的脑小血管疾病与步态疾病之间的相关性进行了全面综述。
右脑，左脑，AI大脑
这项研究是研究人员努力了解技术在短期内如何影响工人的悠久历史的一部分。问题“这次有不同吗？”提出每一个新的技术浪潮。过去与技术驱动的自动化时期类似，这一代人AI采用的一个潜在结果是增加了工作两极分化，而中等技能的侵蚀（通常称为常规任务，这些任务通常由高中学位的工人执行，但少于四年的年度后学位和中等收入工作）和中级工作。5 6自动化的工作两极分化倾向于通过工作流离失所和工资不平等产生经济不平等。但是，很少有研究研究AI如何在工作场所中增强技能和任务，从而减少更广泛的员工队伍之间的时间，错误和技能差距。7特别是，在AI使用可以转化为生产率的增长：自动化（接管任务和/或降低成本），任务互补性（提高不完全可自动性的任务的生产力），加深自动化（增加已经自动化的任务的生产力），以及创建新任务的任务，并提高生产率），并确定了四个通道。8
右脑，左脑，AI大脑 - 多伦多
这项研究是研究人员努力了解技术在短期内如何影响工人的悠久历史的一部分。问题“这次有不同吗？”提出每一个新的技术浪潮。过去与技术驱动的自动化时期类似，这一代人AI采用的一个潜在结果是增加了工作两极分化，而中等技能的侵蚀（通常称为常规任务，这些任务通常由高中学位的工人执行，但少于四年的年度后学位和中等收入工作）和中级工作。5 6自动化的工作两极分化倾向于通过工作流离失所和工资不平等产生经济不平等。但是，很少有研究研究AI如何在工作场所中增强技能和任务，从而减少更广泛的员工队伍之间的时间，错误和技能差距。7特别是，在AI使用可以转化为生产率的增长：自动化（接管任务和/或降低成本），任务互补性（提高不完全可自动性的任务的生产力），加深自动化（增加已经自动化的任务的生产力），以及创建新任务的任务，并提高生产率），并确定了四个通道。8
左脑和右脑的神话：整合创造力和......
摘要-几十年来，人们认为大脑左半球负责逻辑和分析性思维，而右半球则负责创造力和情感，这种观点影响了全世界的教育体系。然而，神经科学研究揭穿了这一神话，证明大脑作为一个整体运作，两个半球相互联系（Nielsen 等人，2013 年）。尽管如此，教育框架仍然在 STEM（科学、技术、工程和数学）学科和艺术之间形成了一种严格的界限，导致创造力被贬低。本文认为，在人工智能 (AI) 接管计算任务的时代，创造力将成为未来的决定性技能（Florida，2002 年）。它进一步探讨了教育如何必须转向将创造性思维融入 STEM 领域，为未来几代人做好准备，迎接人工智能驱动的世界。索引术语-创造力、技术、教育、人工智能、STEM 教育、创新、未来技能