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训练你的大脑？我们真的能用神经反馈训练选择性地训练特定的脑电图频率吗？
神经反馈 (NFB) 是一种操作性条件反射程序，通过该程序，个体可以学会自我调节大脑的电活动。NFB 最初是作为治疗潜在脑电图功能障碍的疾病的干预措施而开发的，现在也被用作一种训练工具，以增强高性能情况下所需的特定认知状态。NFB 训练效果背后的最初想法是，变化应该仅限于训练过的脑电图频率。不用作反馈频率的脑电图频率应该是独立的，不受神经反馈训练的影响。尽管感觉运动节律 NFB 训练在认知表现增强方面取得了成功，但目前尚不清楚所有参与者是否都可以有意修改特定选择的脑电图 (EEG) 频率的功率密度。在本研究中，参与者被随机分配到控制心率变异性 (HRV) 生物反馈 (HRV) 训练组或 HRV 生物反馈和神经反馈 (HRV/NFB) 训练组。这项随机混合设计实验包括两节入门理论课和为期 6 周的训练期。我们研究了两个实验组在训练期间和训练期间不同脑电图频带的变化。所有参与者在训练期间和训练期间都表现出脑电图变化。然而，在 HRV/NFB 训练组中，未训练的脑电图频率发生了显著变化，而一些训练过的频率则不同。此外，HRV 组和 HRV/NFB 组的脑电图活动都发生了变化。因此，脑电图变化不仅限于训练过的频带或训练方式。
如何批判性地评价机器学习研究
关于深度学习模型（机器学习的一个高级子领域，以神经网络为特征）。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究，但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告，可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点，读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理，以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入，例如《综合试验报告标准》（CONSORT）10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11，医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性，没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究，而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起，来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准，但在统计学、数学或计算科学等其他领域，这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者，尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此，眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台，并提供了丰富的案例来源，以说明机器学习算法在医学应用中的潜力，以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括：技术规格（例如，使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备）；背景研究环境和队列信息（例如，资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据）；以及数据处理方式（例如，文件图像增强、裁剪、存储文件格式）。14 值得注意的是，ML 模型具有其他技术方面，但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应，对几个报告的扩展
1.1 智能系统 AI 是计算机科学、心理学和哲学的结合。简而言之，我们可以将 AI 定义为使计算机智能地做事的研究 程序必须具备的能力 AI 程序必须具备的能力和智能特征，如学习、推理、接口以及接收和理解信息。对 AI 的理解 对相关术语的理解 智能、知识、推理、认知、学习和许多其他计算机相关术语。显示依赖于复杂问题，一般原则对这些问题没有多大帮助，尽管有一些有用的一般原则。对 AI 的第一种观点是，AI 是关于复制人脑所做的事情 第二种观点是，AI 是关于复制人脑应该做的事情 即合乎逻辑或理性地做事 ELIZA 这里简要提到了它的主要特征：智能模拟 响应质量 连贯性 语义 ELIZA 是一个用英语与用户对话的程序，就像 iPhone 中的 siri 一样。智能系统的分类为了设计智能系统，对这些系统进行分类非常重要 此类系统可能分为四种类别。
1.1 智能系统 AI 是计算机科学、心理学和哲学的结合。简而言之，我们可以将 AI 定义为使计算机智能地做事的研究 程序必须具备的能力 AI 程序必须具备的能力和智能特征，如学习、推理、接口以及接收和理解信息。对 AI 的理解 对相关术语的理解 智能、知识、推理、认知、学习和许多其他计算机相关术语。显示依赖于复杂问题，一般原则对这些问题没有多大帮助，尽管有一些有用的一般原则。对 AI 的第一种观点是，AI 是关于复制人脑所做的事情 第二种观点是，AI 是关于复制人脑应该做的事情 即合乎逻辑或理性地做事 ELIZA 这里简要提到了它的主要特征：智能模拟 响应质量 连贯性 语义 ELIZA 是一个用英语与用户对话的程序，就像 iPhone 中的 siri 一样。智能系统的分类为了设计智能系统，对这些系统进行分类非常重要 此类系统可能分为四种类别。
专性地下生物的环境 DNA 分析...
洞穴生物代表了地球上最受研究和威胁的生物多样性之一。这些物种的特征是它们独特的特征，使它们能够在地下生存，包括伸长的附属物，眼睛和色素的丧失以及代谢减少。必须监测这些物种，以减轻进一步的物种损失并保护现有的洞穴生物多样性。一种现代方法，显示出对监测和检测物种的不可思议的希望是EDNA（环境DNA）。与传统方法相比，Edna可以产生更快，更可靠和具有成本效益的结果，尤其是对于难以使用传统方法研究的物种。在这项研究中，我们评估了埃德纳（Edna）在阿拉巴马州洞穴虾（Alabamae）地下栖息地（阿拉巴马州帕拉米亚斯（Palaemonias Alabamae））中检测和监测的功效，这是一种在亨斯维尔地区发现的联邦濒危物种。
合金钢在高酸性地热中的适用性...
本研究旨在评估目前市场上哪种材料可以克服腐蚀问题并承受火山环境中地热资源开采中的高腐蚀性条件。我们的调查是由 Lahendong 地热田（印度尼西亚北苏拉威西岛）的条件引发的：LHD-23 井是最大的挑战之一，因为它能够从单个井产生 > 20 MW 的能量，同时具有非常低的 pH 值（2 - 3）和相对较高的氯化物（1,500 mg/L）和硫酸盐（1,600 mg/L）浓度。选择了三种不同的钢种（低合金钢 UNS G41300、不锈钢 UNS S31603 和高合金不锈钢 UNS N08031），并通过短期电化学方法（动电位极化）和长期暴露试验（最长 6 个月）评估了它们的腐蚀行为。该研究在实验室中在 100°C（100 kPa）和 175°C（900 kPa）的人工 LHD-23 地热盐水（1,500 mg/L 氯化物、1,600 mg/L 硫酸盐、pH 2）的静止条件下进行，模拟现场的条件。
喀斯特地形：非侵入性地球物理...
本项目将以文献综述的形式概述开发人员首次评估建筑工地时遵循的协议。虽然喀斯特问题是全球性的，但该协议侧重于美国境内的案件。将尽可能地放在弗吉尼亚的土壤类型上，并且随着该州的开发，将考虑其他州的类似协议。审查将突出显示用于检测喀斯特地形的最常见和有效技术，典型的地形构建方法以及在喀斯特地形上进行不当建筑实践的后果。此信息将用于创建一组为VDOT选择和实施技术的建议，以减轻在Karsitic区域开发的风险。
海洋生物多样性地图
听起来很奇怪的是，香港是繁荣的高度多样性珊瑚社区的家园，包括硬珊瑚，八角形（例如软珊瑚和戈尔戈尼人）和黑色珊瑚。，如果您想知道，是的，珊瑚实际上是动物。硬珊瑚具有硬外骨骼，大多数还具有共生藻类，称为Zooxanthelelae，生活在其组织中，可以从中获得食物。这将它们的分布限制在更浅和庇护的水域中。八角形是较软的珊瑚，并且更广泛地分散在8至10米的香港Zdwhuv％ODFN％odfn frudovkdyhàh[leoh hqgrvnhohwrqv zklfk zklfk zklfk duh eodfn eodfn或棕色的颜色和浅色tentacles。它们形成了许多不同的菌落形状：密集或稀疏的分支，甚至像鞭子一样 - 甚至被称为“水下树”，通常在4至30米的深度上找到。珊瑚为大量生物提供食物和庇护所。他们正在产卵dqg qxuvhu \ jurxqgv iru vrph frpphufldoo \ lpsruwdqw uhhi“vk
使用 GEOTEM ® 勘测在阿尔伯塔省中部 Drayton Valley 附近进行航空电磁和磁性地球物理数据收集的概述
不可避免地，未来在 ECC 中使用地下水将给现有的含水层系统带来额外的压力。因此，重新评估以前绘制的含水层、可能定位未绘制的含水层并实施管理策略以确保地下水资源可供未来使用至关重要。由于管理策略和决策工具需要更准确的地质和水文地质模型，因此需要创新的数据收集方法。在复杂的地质地形中，例如 ECC，人们对冰川沉积物内以及冰川沉积物与下层基岩层之间的水力通道了解甚少，因此需要对冰川沉积物和基岩层进行连续高分辨率地质测绘，以更好地理解和说明地质层的结构。更好地了解 ECC 内的地质结构将有助于改进地质建模，从而有助于更好地建立 ECC 的水文地质模型。预计该模型将成为众多应用的基石，例如地下水勘探计划、含水层保护研究和重要补给区识别。更重要的是，该模型将形成地下水流建模练习和未来水预算计算的框架，从而改善水管理决策。
使用 GEOTEM® 勘测在艾伯塔省中部 Drayton Valley 附近进行航空电磁和磁性地球物理数据收集的概述
不可避免地，ECC 未来的地下水使用将对现有的含水层系统造成额外压力。因此，重新评估以前绘制的含水层、潜在地定位未绘制的含水层并实施管理策略以确保地下水资源可供未来使用至关重要。由于管理策略和决策工具需要更准确的地质和水文地质模型，因此需要创新的数据收集方法。在复杂的地质地形中，例如 ECC，人们对冰川沉积物内以及冰川沉积物与下层基岩之间的水力通道了解甚少，因此需要对冰川沉积物和基岩进行连续高分辨率地质测绘，以更好地理解和说明地质地层的结构。更好地了解 ECC 内的地质结构将有助于改进地质建模，从而有助于建立更好的 ECC 水文地质模型。预计该模型将成为众多应用的基石，例如地下水勘探计划、含水层保护研究和重要补给区识别。更重要的是，该模型将形成地下水流建模练习和未来水预算计算的框架，从而改善水管理决策。
使用 GEOTEM® 调查在艾伯塔省卡尔加里北部进行航空电磁和磁性地球物理数据收集的概述
不可避免地，ECC 未来的地下水使用将对现有的含水层系统造成额外压力。因此，重新评估以前绘制的含水层、潜在地定位未绘制的含水层并实施管理策略以确保地下水资源可供未来使用至关重要。由于管理策略和决策工具需要更准确的地质和水文地质模型，因此需要创新的数据收集方法。在复杂的地质地形中，例如 ECC，人们对冰川沉积物内以及冰川沉积物与下层基岩之间的水力通道了解甚少，因此需要对冰川沉积物和基岩进行连续高分辨率地质测绘，以更好地理解和说明地质地层的结构。更好地了解 ECC 内的地质结构将有助于改进地质建模，从而有助于建立更好的 ECC 水文地质模型。预计该模型将成为众多应用的基石，例如地下水勘探计划、含水层保护研究和重要补给区识别。更重要的是，该模型将形成地下水流建模练习和未来水预算计算的框架，从而改善水管理决策。