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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。
原位显微镜和数字图像相关性研究聚合物基材料的机械特征
聚合物复合材料在我们的日常生活中无处不在，因为它们的功能/机械性能[1]，这种材料的机械性能是由构成结构[2]的纳米级/显微镜特征所支持的，并且在此主题上有一些出色的评论[3-7]。传统的机械测试方法获取有关聚合物及其复合材料的宏观物理特性的信息，重要的是要注意，可能会错过有关这些材料中存在的纳米级/微观结构的贡献的信息[8]，并且在分析生物学样本（尤其是用于评估细胞机械的方法）方面存在重大兴趣。多尺度结构和宏观特性的相关性是当前分析研究的一个领域[10，11]；可以采用各种不同的实验室和计算技术来理解
原位显微镜和数字图像相关性研究聚合物基材料的机械特征
聚合物复合材料在我们的日常生活中无处不在，因为它们的功能/机械性能[1]，这种材料的机械性能是由构成结构[2]的纳米级/显微镜特征所支持的，并且在此主题上有一些出色的评论[3-7]。传统的机械测试方法获取有关聚合物及其复合材料的宏观物理特性的信息，重要的是要注意，可能会错过有关这些材料中存在的纳米级/微观结构的贡献的信息[8]，并且在分析生物学样本（尤其是用于评估细胞机械的方法）方面存在重大兴趣。多尺度结构和宏观特性的相关性是当前分析研究的一个领域[10，11]；可以采用各种不同的实验室和计算技术来理解
SARS-CoV-2 感染者的保护力、保护阈值和免疫桥接相关性
确定免疫反应与对有症状的 SARS-CoV-2 感染（即 COVID-19）的保护之间的关系有助于预测疫苗的未来有效性。这种关系应能实现免疫桥接（即预测候选疫苗的功效），有助于根据免疫原性数据批准新的或更新的疫苗，而无需进行大规模的 3 期试验 (1)。欧盟和美国使用免疫桥接来批准季节性流感疫苗，并降低了开发疫苗所需的成本和时间。此外，确定预防新型 SARS-CoV-2 变体所需的免疫水平将有助于预测人群水平的感染免疫力，并指导有关疫苗接种和加强接种的公共卫生政策。
中性工作记忆训练的脑电图相关性可改善考试焦虑中的注意力控制 Wei, Hua; Beuckelaer, A. de; Zhou, R. 2022，
注意力控制理论认为，高测试焦虑 (HTA) 个体的注意力控制能力受损。然而，通过工作记忆训练，有可能提高这类人的注意力控制能力。本研究调查了 20 天的工作记忆训练（使用情绪中性刺激）是否能提高 HTA 个体的注意力控制能力。在测试相关压力情况下，使用 Flanker 和 Go/Nogo 实验任务测量注意力控制的前后结果，并收集脑电图数据。结果仅显示，HTA 个体在进行中性工作记忆训练后（即结果后与结果前）的 Nogo alpha 功率显著下降。然而，我们未能提供证据证明中性工作记忆训练对 Flanker 和 Go/Nogo 任务中任务表现的提高具有有益的转移效应。因此，本研究表明，在执行 Go/Nogo 任务时，中性工作记忆训练与重要的神经生理相关因素明显相关，但转移效应相当有限。
评估神经生理模式的相关性以预测基于运动想象的 BCI 用户的表现
摘要 —基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 允许用户仅使用大脑活动来控制计算机以执行各种应用，而大脑活动通常由脑电图 (EEG) 记录。尽管 BCI 应用众多，但由于其准确性较差，它们在实验室外的使用仍然很少。一些用户无法使用 BCI，这种现象有时被称为“BCI 文盲”，影响了大约 10% 到 30% 的 BCI 用户，他们无法产生可辨别的 EEG 模式。通过进行神经生理学分析，尤其是通过识别 BCI 性能的神经生理学预测因子，我们可以更好地理解这种现象及其原因。反过来，这也可能帮助我们更好地理解并从而可能改进 BCI 用户培训。因此，本文提出了专用于预测 MI-BCI 用户表现的统计模型，该模型基于从“睁眼放松”条件下的两分钟 EEG 记录中提取的神经生理学用户特征。我们考虑了 56 名受试者在进行 MI-BCI 实验之前在“睁眼放松”条件下记录的数据。我们使用机器学习回归算法和留一交叉验证来构建我们的预测模型。我们还计算了这些特征（神经生理预测因子）与用户的 MI-BCI 表现之间的不同相关性。我们的结果表明，此类模型可以比偶然性（p ≤ 0.01）更好地预测用户表现，但平均绝对误差相对较高，为 12.43%。我们还发现我们的一些特征与性能之间存在显着的相关性，包括之前探索的 µµµ 波段预测因子，以及这里提出的新预测因子：µµµ 峰值位置变异性。因此，这些结果有助于更好地理解和预测 BCI 文盲。但是，它们还需要进一步改进才能获得更可靠的预测。索引词 — 脑机接口 (BCI)、脑电图 (EEG)、神经生理预测指标
TAVAKOLI，Armin 等人。量子理论中的上下文相关性的界限和模拟。在：PRX quantum，2021 年，第 2 卷，第 2 期，第 020334 页。doi：10.1103
我们在广义语境场景中引入了一组量子关联半定松弛层次。这构成了一个简单而通用的工具，用于限制量子语境的量级。为了说明它的实用性，我们用它来确定几个非语境不等式的最大量子违反，这些不等式的最大违反程度以前是未知的。然后，我们进一步用它来证明某些准备语境关联不能用纯态来解释，从而表明混合态是语境不可或缺的资源。在本文的第二部分，我们将注意力转向一般操作理论中准备语境关联的模拟。我们引入了模拟准备语境的信息成本，它量化了模拟经典或量子模型中的语境关联所需的额外信息（否则是被禁止的）。在这两种情况下，我们都证明了使用半定松弛层次的变体可以有效地限制模拟成本，并且我们在最简单的奇偶校验无关复用上下文场景中精确计算它。
在2024/2025 A/H1N1爆发日本，疫苗接种后的疫苗后血凝性抑制抗体及其与医护人员在医疗保健工人中的相关性
6 1 1流行病学和预防系，临床科学中心，国家全球卫生与医学中心，东京，东京，7日本7 8 2疫苗接种支持中心，疾病控制与预防中心，国家全球健康与医学中心，全球健康与医学中心，全球卫生与医学中心，全球卫生控制办公室，感染办公室，全球全球卫生中心，全球卫生中心，全球卫生中心，全球临时性临床，临时4. 4日。和11医学，日本东京12 5 5 5
正式评估神经网络的鲁棒性及其与基于AI的安全 - 关键领域的关键相关性
摘要：神经网络在关键任务中起着至关重要的作用，其中错误的产出可能会带来严重的后果。传统上，神经网络的验证重点是评估其在大量输入点上的性能，以确保所需的输出。但是，由于输入空间的几乎无限基数，详尽检查所有可能的输入变得不切实际。在广泛的输入样本上表现出强大性能的网络可能无法在新颖的情况下正确概括，并且仍然容易受到对抗性攻击的影响。本文介绍了神经网络鲁棒性的一般管道，并概述了不同的领域，这些领域共同努力，以实现鲁棒性保证。这些领域包括评估针对对抗性攻击的鲁棒性，正式评估鲁棒性并应用防御技术以增强模型时的鲁棒性。