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chatgpt和技术教育张力
根据美德认识论摘要，教育的主要目的是发展学生的认知特征（Pritchard，2014，2016）。考虑到解决认知任务的技术工具（例如ChatGpt和其他LLM）的繁殖，教育实践应如何结合使用此类工具而不会破坏学生的认知特征？Pritchard（2014，2016）认为，可以通过将美德认识论框架与扩展认知理论相结合（Clark and Chalmers，1998）来正确解决这种“技术教育张力”（TET）。他认为，Ext使我们能够将工具视为学生认知系统的构成部分，从而将其认知性格保留在技术引起的认知减少中。本文的第一个目的是证明该解决方案不足以解决TET。第二，我的目标是提供一个互补的，更包含工具使用的框架来解决TET。然后，我将其应用于Chatgpt的教育用途，作为LLM的最著名示例，尽管我的论点可以扩展到其他属性AI系统。在教派中这样做。1.1，我介绍了普里查德（Pritchard）在教育中应用的认知和美德认识论的框架，我在这种治疗中所承诺。在教派中。2和3，我分别说明了Pritchard（2014）对TET的解决方案，我强调了他的提议的一般局限性。因此，在教派中。在教派中。最后，在教派中。4.1我将Chatgpt描述为使用Fasoli's（Fasoli，2017，2018）的认知文物分类法的计算认知伪像。4.2，我提出了我的提议，该提议结合了普里查德的美德认识论与法索利（Fasoli）（2017，2018）的认知文物分类法，以解决TET。5.1，我在教育环境中介绍了一些认识论的chatgpt。总而言之，我主张采用一种多学科方法来分析涉及AI技术（例如Chatgpt）的教育活动。
高风险婴儿肌肉张力障碍的发展
的目的：评估具有发育障碍高风险的婴儿肌肉张力障碍的患病率和发育，以及它们与脑瘫（CP）和囊性脑室周围白细胞乳突（CPVL）的关联。方法：39名婴儿肌肉张力的纵向探索CP高风险（Learn2Move 0 E 2项目）主要是由于大脑的早期病变。通过TOUWEN婴儿神经系统检查，在0到21个月之间评估了4次校正年龄（CA）的4次。在21个月大约确定CP的诊断。新生儿神经图像。使用广义线性混合效应模型计算出发育轨迹。结果：婴儿在93％（172/185）的三个或四个身体部位中表现出非典型的肌肉张力。最普遍的肌肉张力模式是颈部和树干的肌张力低下，四肢高血压（28％）。从7个月开始，手臂的高血压与CP有关。婴儿期的不对称臂张与单侧CP有关。在18 E 21个月的Ca踝关节高血压与CP相关时21个月；婴儿期的腿部高血压与CP无关。腿部高血压与CPVL有关，无论年龄如何。解释：由于大脑的早期病变而引起的高风险婴儿通常会出现肌肉张力障碍。在这些婴儿中，手臂的高通道和不对称的肌肉张力与21个月的CP诊断相关的7个月。腿的高血压不是。©2022作者。0/）。由Elsevier Ltd代表欧洲儿科神经病学会出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4。
轴突张力有助于一致的折叠放置
尽管存在轴突行为的证据，但实验结果对轴突张力假说的全面接受提出了挑战。例如，在成年小鼠 18 和发育中的雪貂 19 的大脑中进行的残余应力切割实验表明，皮层下存在持续的张力，这可能对折叠过程产生重大影响。然而，三个主要结论挑战了基于张力的折叠假说：（1）皮层下轴突张力远离折叠区域，（2）脑回周围的周向轴突张力太弱，无法直接拉动组织，（3）观察到的脑回中残余应力的方向与模型的预测不符。19 他们的实验和模拟表明差异生长主要驱动折叠，同时允许轴突张力仍然是影响皮质折叠的制约因素。在其他研究中，轴突连接被发现与跨物种的皮质折叠成比例，20,21 导致研究人员扩展原始的轴突张力理论，提出轴突张力导致白质折叠，进而影响灰质折叠。最近，Van Essen 重新表述了原始的基于张力的形态发生理论，在细胞和组织尺度上纳入了更多促进折叠的力量。22 反驳对其理论的批评，19 他指出，体外实验可能无法捕捉体内张力，这可能会受到切片或组织水肿的影响。他还呼吁建立一个模拟框架，能够模拟皮质组织中的关键神经生物学特征，例如以不同角度甚至交叉取向的轴突。23 目前，在理解轴突张力在脑回形成过程中如何发挥作用方面仍然存在差距。例如，体内存在什么程度的轴突张力？这种张力水平是否能够触发皮质折叠？轴突网络在折叠过程中如何连接？鉴于有关大脑结构和功能之间关系的悬而未决的问题，白质尤其令人感兴趣。24 据观察，各种神经系统疾病中都存在异常的白质连接，这通常与大脑内的非典型折叠模式相吻合。当然，这些关系可能是因果关系，也可能仅仅是相关的。无论如何，更深入地了解白质连接在皮质折叠中的作用，对我们理解大脑的结构和功能具有深远的影响。
肌张力障碍药物发现的动物模型
肌张力障碍是一种神经系统疾病，其特征是非自愿运动和不自然的姿势。有许多不同形式的dystonia，全世界影响了300万人。有效治疗仅适用于少数患者，因此迫切需要新的治疗方法。几种动物物种已被用于开发不同形式的肌张力障碍的模型，每种肌张力障碍都具有不同的优势和劣势。本评论概述了用于利用这些模型进行药物发现的策略。有些已用于剖析肌张力障碍的病原体，以鉴定分子靶标的干预措施。其他人已用于对候选药物的经验鉴定。因此，动物模型提供了有希望的新工具，可以为肌张力障碍开发更好的治疗方法。
肌张力障碍的遗传学和发病机理
肌张力障碍是一种临床和遗传上高度异质性神经疾病，其特征是由非自愿持续或间歇性肌肉收缩引起的异常运动和姿势。最近获得了许多开创性的遗传和分子见解。在他们实现基因测试和咨询方面，它们转化为新疗法仍然有限。但是，我们开始了解共享的病理生理途径和分子机制。很明显，肌张力障碍是由涉及基底神经节，小脑，丘脑和皮质的功能失调的网络引起的。在分子水平上，不仅仅是少数几个，通常相互交织的途径与肌张蛋白症基因的致病变异有关，包括神经发育的基因转录（例如，KMT2B，THAP1），钙稳态（例如，kmt2b，thap1），钙稳定性（例如网状应激反应（例如EIF2AK2，PRKRA，TOR1A），自噬（例如VPS16）等。因此，可以将不同形式的肌张力障碍分子分组，这可能在将来促进治疗的发展。
标题：靶细胞张力调节巨噬细胞trogococytosis
巨噬细胞已知会吞噬小膜片段，或trogocyocytose，靶细胞和病原体，而不是完全吞噬它们。然而，什么是什么原因导致巨噬细胞选择trogocyocyposis v and吞噬吞噬作用。在这里，我们报告靶细胞的皮质张力是巨噬细胞trogo细细胞增多症的关键调节剂。在低张力下，巨噬细胞优先将trogocyocytos抗体的细胞进行，而在高张力下它们倾向于吞噬吞噬作用。使用模型囊泡，我们证明，当膜张力增加时，巨噬细胞将迅速从trogococyocyposis转变为吞噬作用。僵硬的靶细胞皮质也使巨噬细胞偏向于吞噬它们，这种趋势可以通过增加抗体表面密度来抵消，并在trogocytosis的机械模型中捕获。这项工作表明，靶细胞而不是巨噬细胞决定吞噬作用与trogococyocyposisos，并且巨噬细胞不需要明显的分子途径来进行trogococytosis。
研究张力的张力放松爱情聚合物
在这项工作中，应用了作者先前开发的模型，该模型允许预测无定形和半犯罪聚合物的张力的松弛，其中包括温度和变形的互连。变形 - 通过在三个温度下的无定形聚合物中的非线性张力弛豫测试研究了变形诱导的变化。该模型对材料的不同初始状态敏感，这是由于分子取度的变化以及不同的老化水平以及张力的实验数据提供了放松模块的实验数据，可为聚（甲基甲基丙烯酸甲酯） - PMMA -PMMA - 放松时间的宽度，与所使用的三个变形的激活能量相关，与3％和5％相关的激活能量相关。根据文献中的值，0，以及长时间的弛豫模块和∞的水平。关键字：PMMA，poli（甲基丙烯酸甲酯），粘弹性，张力放松。
DIPS（肌张力障碍基于图像的刺激编程
摘要简介：深部脑刺激内部苍白球是治疗肌张力障碍的有效方法。然而，临床结果差异很大，即使是经过严格挑选的原发性肌张力障碍患者，也有高达 25% 的患者对治疗无反应。我们最近在一大批患者中证明，苍白球 DBS 治疗肌张力障碍的临床结果差异很大，很大程度上取决于苍白球区域内的确切位置和刺激量。在这里，我们基于这些见解测试了一种新颖的编程方法：我们首先通过汇总多中心收集的 80 多名患者的各个电极位置和激活组织体积来定义抗肌张力障碍效应的概率图。随后，我们修改了算法，使其能够根据预期的临床结果在计算机上测试从头患者的所有可能的刺激设置，从而可能预测出适合个别患者的最佳刺激参数。方法：在 BMBF 资助的研究框架内，将在随机对照交叉研究中测试基于计算机预测肌张力障碍患者最佳刺激参数的概念。临床疗效和主要终点的主要参数基于 4 周连续刺激后医生对两种干预措施（最佳临床设置和模型预测设置）的临床肌张力障碍评定量表所反映的肌张力障碍严重程度的盲法评分。主要终点定义为“使用模型预测设置成功治疗”（是或否）。如果使用模型预测设置时的运动症状等于或优于临床设置（容忍百分比绝对差异的 5%），则值为“是”。次要终点将包括生活质量指标、神经刺激系统的计算能耗和医生的编程时间。观点：我们设想，计算机引导的深部脑刺激编程可能会为肌张力障碍患者提供最佳刺激设置，而无需数月的编程负担。研究方案旨在评估哪种编程方法更有效地控制运动症状的严重程度并改善肌张力障碍患者的生活质量（最佳临床环境和模型预测环境）。试验注册于 2021 年 10 月 27 日在 ClinicalTrials.gov 上注册（NCT05097001）。关键词：深部脑刺激、肌张力障碍、影像引导的 DBS 编程
