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World File Search System振荡的
基于脑振荡的方法
正念冥想是一种流行的冥想形式，已在教育、临床环境、商业行业和军队等各个领域显示出广泛的益处（Goldberg 等人，2020 年；Duff，2022 年）。身心联系是正念冥想的核心，最近的研究表明，冥想可以调节大脑网络组织和默认模式网络内心脏活动的神经表征（Jiang 等人，2020 年；Lurz 和 Ladwig，2022 年；Wong 等人，2022 年）。然而，与对正念其他机制的大量研究相比，关于脑心联系的潜在神经机制的研究仍然相对稀缺（Ng 等人，2005 年；Minhas 等人，2022 年）。我们之前的研究证明了正念冥想练习者的脑心同步，然而，它只在群体层面检查了数据（Gao 等人，2016 年）。为了更好地理解大脑和身体在冥想过程中如何相互作用，本研究重点关注个体正念冥想练习中瞬间的大脑-心脏同步，这将支持在正念练习中的更广泛应用。自然地，个体在对重大事件或强烈情绪的反应中可以感受到即时的身心联系，而心脏尤其敏感。这是因为中枢神经系统通过自主神经系统调节内脏器官活动，大多数内脏器官自主运作，但表现出明显的昼夜节律（Tran 等人，2021 年；Chambers 等人，2022 年）。保持一致的身心活动和昼夜节律对我们的健康至关重要，扰乱可能会导致内脏器官功能障碍甚至心脏骤停（Tran 等人，2021 年）。认识到身心一致性的重要性，生物医学社会模型已被提出用于促进健康（ Heidger，2011 ）。为了简化身心联系的研究，本研究探讨了大脑和心脏活动之间的关系，因为心脏是对外界刺激最敏感的器官（ Lutwak and Dill，2012 ）。脑电图（EEG）和心电图（ECG）可以分别轻松测量大脑和心脏活动。不同的 EEG 频带，如 delta、theta、alpha、beta 和 gamma，反映了不同的心理状态。其中，alpha 波是人类的主要大脑振荡，alpha 波活动的变化是 EEG 冥想研究中最可靠的结果（ Lomas et al.，2015 ）。不同的冥想形式会引起不同脑波段的变化；例如，传统的藏传佛教冥想与伽马波段变化有关（Lutz 等人，2004 年；Ferrarelli 等人，2013 年；Jiang 等人，2020 年）。研究还表明，前扣带皮层与自主神经系统相连（Devinsky 等人，1995 年），和额叶中线 θ 节律与冥想期间的心率变异性相关（Kubota 等人，2001 年）。尽管如此，在各种冥想过程中，普遍观察到 α 波活动增加，特别是在枕叶和额叶区域（Cahn 和 Polich，2006 年）。在本研究中，我们专注于 α 波分析，因为它在闭眼放松期间的大脑节律和主导地位中具有重要意义，闭眼放松被认为是一种“皮质
脑振荡的光谱图
功能活性与大脑结构接线之间关系之间关系的数学建模很大程度上是使用具有区域性参数的非线性和生物物理详细的数学模型进行的。这种方法为我们提供了丰富的多稳态动力学曲目，但大脑可以显示，但在计算上是要求的。此外，尽管微观水平上的神经元动力学是非线性和混乱的，但尚不清楚是否需要此类详细的非线性模型来捕获新兴的中介体（区域人口合奏）和宏观（整个大脑）行为，这在很大程度上是确定性的，并且在很大程度上是确定性的和可重复的。的确，基于光谱图理论的最新建模工作表明，没有区域变化参数的分析模型可以捕获经验磁性频率光谱以及Alpha和Beta频段的空间模式。在这项工作中，我们展示了基于基于静止健康受试者的磁脑摄影记录获得的频谱的改进，基于频谱理论的模型。我们根据经典的神经质量模型重新重新制定了光谱图理论模型，因此提供了更具生物解释的参数，尤其是在局部规模上。我们证明，在比较模型频谱的光谱相关性并从磁脑摄影记录中获得的光谱相关性时，该模型的性能优于原始模型。该模型在预测经验α和β频带的空间模式方面也表现出色。
中微子振荡的几何速度极限
时间不断发展的中微子[35]及其振荡的重点，并从各个角度刺激了研究。在最自然的粒子物理学[35]上，中微性振荡的动态特性[10，11，44]被大量研究并扩展到与众多相关的分解相关的众多且似乎很远的研究[8，9，9，11，11 24，24，31，41，41，47]或各种量子信息[5，6，10，33，33，33]，但如此广泛的兴趣似乎至少是部分动机，不仅是由于从量子信息处理中借用的粒子物理方法和计算技术领域的自然适用性，而且是由于最新的信息传输作为利用中微子[52]或引力[1]反映了越来越多的人类梦想的internellar neversnellar [25]的资源的尝试[52]或重力[1]。可以将基于量子信息的中微子研究分为两个重叠 -
中微子振荡的量子性量化
摘要 中微子振荡是基本粒子物理中的一个重要物理现象，它的非经典特性可以用Leggett–Garg不等式来揭示，表明它的量子相干性可以在天体物理长度尺度上维持。在本文中，我们通过量子相干性的非局域优势（NAQC）、量子导引和Bell非局域性来研究实验观测到的中微子振荡的量子性度量。从不同的中微子源，分析了不同能量的反应堆和加速器中微子集合，例如大亚湾（0.5 km和1.6 km）和MINOS（735 km）合作。与理论预测相比，用实验表征了两味中微子振荡的NAQC。它随着能量的增加表现出非单调的演化现象。此外，研究发现，NAQC 的量子关联性比量子操纵和贝尔非局域性更强，甚至达到公里量级。因此，对于实现 NAQC 的任意二分中微子味态，它也必须是一个可操纵的贝尔非局域态。该结果可能为中微子振荡在量子信息处理中的进一步应用提供新的见解。
缺血性中风后脑振荡的病理变化
在细胞外空间中记录的抽象脑振荡是反映了人群或网络中神经元的活性和功能的神经生理学数据的最重要方面之一。脑振荡的信号强度和模式可以是用于疾病检测和功能恢复的强大生物标志物。电生理信号还可以用作许多旨在在神经系统和神经假体之间接口的尖端技术的指数，并监测增强神经活动的功效。在这篇综述中，我们概述了有关本地现场潜力，电磁或磁性信号及其生物学相关性的基本知识，然后概述了各种临床和体验中风研究中报道的发现。我们审查了中风诱导的海马振荡变化的证据，并破坏了大脑网络之间的通信，因为中风后认知功能障碍是潜在的机制。我们还讨论了通过恢复神经活动和增强脑可塑性来促进中风后功能恢复的脑刺激的希望。
中微子振荡的量子性量化
摘要 中微子振荡是基本粒子物理中的一个重要物理现象，它的非经典特性可以用Leggett–Garg不等式来揭示，表明它的量子相干性可以在天体物理长度尺度上维持。在本文中，我们通过量子相干性的非局域优势（NAQC）、量子导引和Bell非局域性来研究实验观测到的中微子振荡的量子性度量。从不同的中微子源，分析了不同能量的反应堆和加速器中微子集合，例如大亚湾（0.5 km和1.6 km）和MINOS（735 km）合作。与理论预测相比，用实验表征了两味中微子振荡的NAQC。它随着能量的增加表现出非单调的演化现象。此外，研究发现，NAQC 的量子关联性比量子操纵和贝尔非局域性更强，甚至达到公里量级。因此，对于实现 NAQC 的任意二分中微子味态，它也必须是一个可操纵的贝尔非局域态。该结果可能为中微子振荡在量子信息处理中的进一步应用提供新的见解。
缺血性中风后脑振荡的病理变化
在细胞外空间中记录的抽象脑振荡是反映了人群或网络中神经元的活性和功能的神经生理学数据的最重要方面之一。脑振荡的信号强度和模式可以是用于疾病检测和功能恢复的强大生物标志物。电生理信号还可以用作许多旨在在神经系统和神经假体之间接口的尖端技术的指数，并监测增强神经活动的功效。在这篇综述中，我们概述了有关本地现场潜力，电磁或磁性信号及其生物学相关性的基本知识，然后概述了各种临床和体验中风研究中报道的发现。我们审查了中风诱导的海马振荡变化的证据，并破坏了大脑网络之间的通信，因为中风后认知功能障碍是潜在的机制。我们还讨论了通过恢复神经活动和增强脑可塑性来促进中风后功能恢复的脑刺激的希望。
IBR 中观察到的振荡的诊断和缓解-...
在系统性问题背后采取的措施可能更多的是语义问题而非实用性问题。简单的权宜之计，如平息控制或避免有问题的运行条件，可能会带来其他不可接受的后果（包括监管不力、不符合要求、工厂运行受限或运行不经济）。这导致了本指南所承认的实际情况，即这些避免振荡的短期修复可能需要被更广泛（和昂贵）的长期缓解措施所取代或补充。所有缓解措施都可能带来一些负面后果，包括巨大的资本成本、运营经济性或灵活性的降低，以及动态性能其他方面的退化。
分解大脑过程中 alpha 振荡的作用......
摘要 儿童期和青少年期是人类生命周期的关键阶段，基本的神经重组过程在此发生。大量文献研究了伴随的神经生理变化，重点关注人类脑电图信号最主要的特征：α振荡。脑电图信号处理的最新发展表明，传统的α功率测量方法受到各种因素的干扰，需要分解为周期性和非周期性成分，这代表了不同的潜在大脑机制。因此，尚不清楚信号的每个部分在大脑成熟过程中如何变化。使用多元贝叶斯广义线性模型，我们在最大的公开儿科数据集（N=2529，年龄 5-22 岁）中检查了α活动的非周期性和周期性参数，并在独立验证样本（N=369，年龄 6-22 岁）的预注册分析中复制了这些结果。首先，复制了有据可查的总α功率与年龄相关的下降。然而，当控制非周期信号成分时，我们的研究结果为非周期调整后的 α 功率随年龄增加而增加提供了强有力的证据。如以前的研究报告所述，相对 α 功率也显示出成熟过程中的增加，但这表明我们低估了周期性 α 功率与大脑成熟之间的潜在关系。非周期截距和斜率随年龄增加而下降，并且与总 α 功率高度相关。因此，需要重新考虑早先对总 α 功率与年龄相关变化的解释，因为活跃突触的消除与非周期截距的下降有关。相反，扩散张量成像数据的分析表明，非周期调整后的 α 功率随年龄增加而增加与丘脑皮质连接性增强有关。从功能上讲，我们的结果表明，丘脑对皮质 α 功率控制的增强与大脑成熟过程中注意力表现的提高有关。
Beta带振荡的神经发育轨迹
图3：随着年龄的增长：（a）脑图通过左运动皮层显示切片，并在标准大脑上覆盖了β调制（蓝色/绿色）的伪-T统计图。为每个亚组指示峰值MNI坐标。时间频谱图显示了神经振荡振幅的调节（光谱幅度的分数变化相对于2.5-3 s窗口中测得的基线）。垂直线表示第一个盲文刺激的时间。在所有情况下，从峰值beta denngonisation（在左感觉运动皮层）的位置中提取结果。请注意刺激过程中明显的β幅度降低。插图线图显示了4-40 Hz试验平均的相锁诱发响应，预期的突出偏转在20和50 ms左右。 （b）绘制的beta波段振幅（0.3-0.8 s窗口与1-1.5 s窗口）的最大差异绘制为年龄的函数（即，每个数据点显示了一个不同的参与者；三角形代表孩子，圈子代表成人）。注意显着相关（𝑅2= 0.29，𝑝= 0.00004 *）。（c）绘制的诱发响应的P50分量的幅度绘制为年龄。没有显着相关性（𝑅2= 0.04，𝑝= 0.14）。这里的所有数据都与食指刺激有关；相似的结果可用于补充信息第1节中的小指刺激。