摘要 心流是一种最佳或高峰体验状态,通常与专业和创造性表现有关。音乐家在演奏时经常体验到心流,然而,由于神经数据中存在大量伪影,这种难以捉摸的状态背后的神经机制仍未得到充分探索。在这里,我们通过关注心流体验后立即进入的静息状态来绕过这些问题。音乐家演奏了预期会可靠地引发心流状态的乐曲,并作为对照,演奏了不会引发心流的音乐作品。在心流状态之后,我们观察到上部 alpha(10-12 Hz)和 beta(15-30 Hz)波段的频谱功率更高,主要是在大脑前额叶区域。使用相位斜率指数进行的连接分析显示,右额叶簇影响了 θ(5 Hz)波段左颞叶和顶叶区域的活动,在报告高倾向性心流的音乐家中尤其明显。前顶叶控制网络内的 θ 波段连接促进了认知控制和目标导向注意力,这对于实现心流状态可能至关重要。这些结果揭示了与音乐家的即时心流后状态相关的大规模振荡相关性。重要的是,该框架有望在实验室环境中探索心流相关状态的神经基础,同时保持生态和内容有效性。
•船只有斑块(脂肪沉积物的积聚)吗?•冠状动脉中的狭窄到底在哪里?•特定的狭窄动脉是最好用支架和/或气球治疗的?•哪些血管可能受益于经皮冠状动脉干预(PCI)或冠状动脉搭桥移植物(CABG)?•患者会从最佳药物疗法(OMT)中受益 - 一组心脏,高血压,降低胆固醇和稀疏血液的药物吗?较少的患者将需要应力超声心动图作为诊断途径的一部分。心脏流也帮助医生对患者进行了教育和向患者保证。朴茨茅斯的医生发现患有心脏病的人发现心脏流的理解更容易
如图1 所示,要使TM1830 工作在恒流状态下,芯片OUT 引脚上电压应大于2.2V,即芯片的2、3 脚之间的电压应达到2.2V 以上。在应用时,电源串接LED 灯后加在OUT 引脚上的电压建议在3.0V 左右。 如果芯片持续工作在额定恒流状态下,TM1830-2 和TM1830-3 的OUT 引脚电压应分别在12.0V 和8.0V 以内为宜。
图 3 使用连续小波变换生成心电图的尺度图 通过使用连续小波变换对心电图进行预处理,能量信息的差异变得更加清晰。图中的两种情况均为正常窦性心律,但转换后的尺度图显示左侧的情况在舒张期具有较强的能量产生,而右侧的情况则没有。事实上,左侧病例的心脏超声检查显示其舒张功能正常(e' 11.1 cm/s),而右侧病例的舒张功能受损(e' 6.1 cm/s)。
他的论文拥有超过 18 万次引用。 他在牛津大学完成了博士学位和博士后学业,在那里设计了 VGGNet 并赢得了著名的 ImageNet 挑战赛;他的第一家公司随后被 DeepMind 收购。作为 DeepMind 的首席科学家, Karen 建立并领导了大规 模深度学习团队,开发现实世界数据的大型 AI 模型。 Reid Hoffman 也是 Inflection AI 的联合创始人,他曾经是 LinkedIn 的联合创始人和 Greylock 的合伙人。在加入
功能说明 1、模式设置 本芯片为单线双通道通讯,采用归一码的方式发送信号。芯片接收显示数据前需要配置正确的工作 模式,选择接收显示数据的方式。模式设置命令共48bit,其中前24bit为命令码,后24bit为检验反码, 芯片复位开始接收数据,模式设置命令共有如下3种: (1)0xFFFFFF_000000命令: 芯片配置为正常工作模式。在此模式下,首次默认DIN接收显示数据,芯片检测到该端口有信号输 入则一直保持该端口接收,如果超过300ms未接收到数据,则切换到FDIN接收显示数据,芯片检测到该 端口有信号输入则一直保持该端口接收,如果超过300ms未接收到数据,则再次切换到DIN接收显示数据。 DIN和FDIN依此循环切换,接收显示数据。 (2)0xFFFFFA_000005命令: 芯片配置为DIN工作模式。在此模式下,芯片只接收DIN端输入的显示数据,FDIN端数据无效。 (3)0xFFFFF5_00000A命令: 芯片配置为FDIN工作模式。在此模式下,芯片只接收FDIN端输入的显示数据,DIN端数据无效。 2、显示数据
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