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Lukas J. Gunschera
剑桥大学 - 认知与脑科学单位博士生（全日制）研究，研究了数字媒体与福祉之间关系的风险和韧性的认知签名，结合了计算建模和纵向方法。监督：艾米·奥本（Amy Orben）。剑桥大学 - 认知与脑科学单元研究生研究助理（全日制）研究重点是数字技术对福祉的影响，检查大型社交媒体数据集中的增强学习，习惯倾向和隔离。监督：艾米·奥本（Amy Orben）。牛津大学研究助理（兼职）研究精神病患者的选择性注意和学习缺陷以及对决策和行为抑制的潜在下游后果。监督：Elaine Fox和Robin Murphy。阿姆斯特丹大学助教（兼职）课程：成瘾和强迫性疾病，科学写作和表现，阿姆斯特丹荟萃分析 - 习惯实验室研究助理（兼职）管理和共同领导的大型纵向协作，研究了阿姆斯特丹，剑桥，Helsinki和Konstan和Konstan和Konstan和Konstan的Habits的发展轨迹。从事研究习惯及其与社交媒体使用和临床状况相关的项目。监督：阿姆斯特丹萨恩·德·威特大学 - 谎言实验室研究助理和实习生（兼职）关于反社会行为，眼神训练以及对社区和罪犯样本中谎言发现的研究。监督：Bruno Verschuere。
创伤性脑损伤中认知通信干预的结果：案例研究Vinitha Mary George*
认知通信障碍是在各种交流能力中的困难，这是由于注意力，记忆，组织，信息处理，解决问题和执行功能的认知障碍所致（Togher等，2013）。创伤性脑损伤（TBI）是最大，最有记载的病情，获得了未培养的脑损伤，导致了明显的认知交流障碍。在急性期和后期，TBI的后果取决于创伤的类型，脑损伤的严重程度，位置和程度。脑外伤会影响大脑的任何区域，通常会影响一个以上的区域。沟通变得功能失调，不足，有时无效，在理解和产生手势和面部表情方面遇到困难；认识言语的韵律方面；保持眼神交流；适当地发起，维护或更改对话的话题；将词汇适应不同的日常环境；一致，凝聚力地组织话语；尊重沟通转变；了解对话者的需求；迷失了无关紧要的评论和无趣的细节；而且，无法从长长而复杂的内容中推断出来。也无法理解涉及幽默感的讽刺性话语或情况，有时展示了减少的主动性和交流抑制/抑制（Togher等，2013; McDonald等，2016）。受伤的客户可能会出现诸如命名错误，单词调查问题，自我监控受损以及听觉识别障碍以及其他认知通信障碍等症状，例如注意力和感知困难以及记忆力受损（Kennedy等，1995，1995，1995; Kim等，2009; Felix et al，2019; Felix et al，2019）。
2011 年 9 月 11 日：钟声响起时 - DigiFind-It
2001 年 9 月 11 日星期二，艾尔文·恩洛开车送妻子去拉瓜迪亚机场。他快到布鲁克林电池隧道时，搞不清楚去机场的方向。他左转，大约在上午 9:50 时发现自己已经进入隧道。北布伦瑞克新命运家庭礼拜中心的主教说，他关掉了车载收音机，因为他很担心迷路。他不知道，纽约市和美国正遭受恐怖袭击。恩洛说，当时他的儿子打电话告诉他，一架飞机撞上了世贸中心。当恩洛告诉儿子他在隧道里时，儿子建议他关掉点火开关，从他进来的路出去。恩洛夫妇注意到人们转身跑出隧道，“眼神里满是恐惧”，他们看到后面跟着黑烟和碎石。“我们要么坐在这里等死，要么逃跑等死，”他告诉妻子。在一片恐慌和混乱中，隧道内的一个人说：“它塌了”，所以恩洛认为隧道被毁了。“我真的以为那天我们会死，”他说。他把妻子推到尽可能远的地方，尽管妻子告诉他要保住自己的孩子，但两人还是虔诚地祈祷，看到冲击力有所减弱。他和妻子最终到达安全地带，并帮助老年人和四名智障人士在隧道外上车。
社论：使用机器学习技术改善自闭症谱系障碍诊断
自闭症谱系障碍（ASD）是一种复杂的神经发育状况，其特征是社会沟通，重复行为和限制利益的挑战（美国精神病学协会，2013年）。早期和准确的诊断对于有效的干预至关重要，使患有ASD的人能够获得更好的发展结果和改善的生活质量。但是，通常依赖主观行为观察的传统诊断方法仍然是耗时且不一致的。这强调了迫切需要创新，可扩展和客观的诊断工具（Rasul等，2024； Jeyarani和Senthilkumar，2023）。机器学习（ML）已成为ASD诊断的一种变革性方法，具有分析大型，复杂数据集的能力并发现超过人类能力的模式。例如，已广泛利用眼神追踪技术来量化凝视行为，例如固定和扫视，以及自闭症的公认标记。采用深度学习的研究在基于眼睛跟踪数据的典型开发个体的ASD分类方面已经取得了很高的准确性（Jeyarani和Senthilkumar，2023; Alsharif等，2024）。这些技术进步为开发不仅有效，而且在不同种群中可能推广的工具提供了基础。此外，诸如将视线扫描路径转换为分类的视觉表示诸如诊断管道的方法，从而实现了传统上费力的过程的自动化（Carette等，2019）。此外，无监督的学习技术，包括眼球跟踪数据的聚类，已经证明了对可变性的独特见解的潜力
自定义说明和增强的检索功能
抽象基础模型是下一代人工智能，有可能为医疗保健提供新颖的用例。大语言模型（LLMS）是一种基础模型，能够具有语言理解和产生类似人类文本的能力。研究人员和开发人员一直在调整LLM，以优化其在特定任务（例如医疗挑战问题）中的性能。直到最近，调整需要技术编程专业知识，但是OpenAI的定制生成预培训变压器（GPT）允许用户用自然语言调整自己的GPT。这有可能在全球范围内民主化获得高质量的定制LLM。在这篇评论中，我们提供了LLM的概述，如何调整它们以及自定义GPT的工作方式。我们提供了眼科定制GPT的三种用例，以证明这些工具的多功能性和有效性。首先，我们提出了“眼神”，这是一种教育援助，从临床准则中产生问题以促进学习。第二，我们构建了“ Eyeasserant”，这是一种临床支持工具，并使用临床指南调整以响应各种医师查询。最后，我们设计了“ GAT的GPT”，它通过分析同行评审的文档为临床医生提供了新兴管理策略的全面摘要。评论强调了自定义说明和信息检索在对眼科特定任务调整GPT中的重要性。我们还讨论了对LLM响应的评估，并解决了关键方面，例如其临床应用中的隐私和问责制。最后，我们讨论了它们在眼科教育和临床实践中的潜力。
生物学和医学的计算机
临床评估程序在客观性方面遇到挑战，因为它们依靠主观数据。计算精神病学提出，通过引入基于生物信号的评估来检测临床生物标志物，而虚拟现实（VR）可以提供测量的生态环境，来克服这一限制。自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育障碍，已经测试了许多生物信号以改善评估程序。但是，在ASD研究中，缺乏系统地比较生物信号，以便在生态环境中同时记录ASD的自动分类，并且由于方法论上的不一致，先前研究之间的比较具有挑战性。在这项研究中，我们检查了一个由四个虚拟场景组成的VR筛选工具，并根据隐式（运动技能和眼动）和显式（行为反应）生物信号进行了比较机器学习模型。在虚拟场景中为每个生物信号开发了机器学习模型，然后将每个生物信号的最终模型合并为最终模型。使用嵌套交叉验证使用并测试了具有递归特征消除的线性支持向量分类器。基于运动技能的最终模型在识别ASD方面表现出最高的鲁棒性，达到0.89（SD = 0.08）。最佳的行为模型显示AUC为0.80，而由于眼神玻璃的限制，眼动模型需要进一步研究。与其他生物信号相比，这些发现突出了运动技能在提高ASD的客观性和可靠性方面的潜力。
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c。人际交往组D：全面的问题 /案例分析 /情况分析问题21。< /div>阅读以下情况并回答下面给出的问题[4×5 = 20]：您发送的非语言信号可以增强或破坏您的口头消息，因此请确保使用非语言提示来提高您的优势。在美国商业文化中，以下信号是建立和维持专业信誉的关键：眼睛行为：保持直接但不连续的眼神交流。在回答问题之前不要低头看，请注意不要转过眼睛。不要长时间远离对方，也不要过度眨眼。手势：当使用手势强调点或传达您的感觉的强度时，请使它们自发，未经锻炼和放松。将手和肘部远离身体，避免手势，喉咙清理，烦躁和拉扯衣服。不要舔嘴唇，握手，敲打手指或在上下文中微笑。姿势：假定一个开放而放松的姿势。自信地宽容地走路。直立地站立，双脚都在地板上，直接坐在椅子上而不会懒散。保持头部水平，并保持下巴。在开始回答问题时交流，向前倾斜和微笑时，请移动您的姿势。避免保持身体僵硬或以其他方式传达紧张感。声音：以中等快速的速度说话，努力争取对话风格。在音高，速率和体积上使用适当的变化。避免在单调中说话。避免发出平坦，紧张或鼻音。尽力避免“ ahs”或“ ums”，重复单词中断或暂停中间句子，省略单词的一部分和口吃。
安全数据表
产品类型或同义词：生物指标产品描述：用于监测灭菌过程疗效的生物学指标。设备由密封的玻璃放大器组成，并包含液体介质，pH指示器和细菌孢子。注意：设备没有危险成分或致病性微生物。制造者：Mesa Laboratories，Inc。625 Zoot Way Bozeman，MT 59718 USA（303）987-8000紧急电话：（303）987-8000 2。危害识别产品含有玻璃和液体，偶然时可能会进入皮肤或眼睛，从而导致轻伤和/或刺激。3。成分生长介质成分的组成/信息：由B-D，pH指标和专有配方制造的大豆酪蛋白摘要。无害。生物学信息：从可追溯来源获得的细菌孢子。自然发生。非致病性。4。急救措施皮肤接触：在正常情况下，与产品接触不应导致皮肤刺激。如果液体培养基与皮肤接触，请与肥皂和水洗涤。如果将安大哥碎，玻璃碎片可能会进入手或手指。用镊子去除碎片，然后将消毒剂涂在切割区域中。眼神交流：如果液体培养基进入眼睛，则用水冲洗。如果将安木粉碎，玻璃碎片可能会进入眼睛。不要眼睛。用水冲洗。如果无法用水脱落玻璃，则可能需要医疗援助。吸入：不可能接触的途径。5。摄入：不是可能的接触途径。注意：由于暴露于该产品中包含的微生物，没有已知的健康危害。消防措施N/A
联合注意力期间的交流信号促进婴儿和看护人的神经过程
诸如眼神接触之类的交流信号增加了婴儿对视觉刺激的大脑激活并促进关节注意力。我们的研究评估了联合注意力期间的交流信号是否可以增强婴儿养生者对物体的神经反应及其神经同步的反应。为了跟踪相互关注的过程，我们应用了节奏视觉刺激（RVS），向12个月大的婴儿及其母亲（n = 37个二元组）呈现对象的图像，而我们记录了Dyads的大脑活动（即，稳态的视觉唤起电位，SSVEPS，SSVEPS，SSVEPS，SSVEPS）与eleprencephalagraphy（eegeeg）hyperssanning hyperssanning。在二元组中，母亲要么沟通向婴儿展示图像，要么在没有交流互动的情况下观看了图像。交流提示在中央 - 枕骨 - 枕骨和中央电极位点增加了婴儿和母亲的ssveps。婴儿在交流参与过程中对图像的凝视行为明显更大。二元神经同步（SSVEP振幅相关性，AEC）不受交流提示调节。共同关注关注的母亲交流提示增加了婴儿对物体的神经反应，并塑造了母亲自己的注意力过程。我们表明，交流提示增强了皮质视觉处理，因此在社会学习中起着至关重要的作用。未来的研究需要阐明交流线索对共同注意的神经同步的影响。最后，我们的研究介绍了RV，以研究社会背景下的婴儿神经dy namics。
自发的二元行为预测人际神经同步的出现
跨大脑神经活动的同步——人际神经同步 (INS)——正在成为社会互动的有力标志，可预测多人协调、沟通和合作的成功。由于人们对 INS 的起源了解甚少，我们测试了 INS 是否以及如何从自发二元行为中产生。我们记录了神经活动 (EEG) 和人类行为 (全身运动、眼球运动和面部表情)，同时指示参与者的二元组互相看对方而不说话或做出共同言语手势。我们进行了四个基本观察。首先，尽管没有结构化的社交任务，但只有当参与者能够看到对方时，INS 才会自发出现。其次，我们表明，这种自发的 INS 包含特定的光谱和地形轮廓，不仅反映了神经活动的个人内部调节，而且反映了神经活动的实时和二元组特定耦合。第三，利用最先进的视频图像处理和深度学习，我们提取了三种显著的社会行为线索（身体运动、眼神交流和微笑）的时间展开，并证明这些行为在二元组中也会自发同步。第四，我们探讨了这种同步社会行为中 INS 的相关性。利用互相关和 Granger 因果关系分析，我们表明同步社会行为可以预期 INS，事实上，这种行为是 Granger 导致 INS 的。这些结果为在自然和不受约束的条件下研究人际神经和行为同步提供了概念验证证据。最重要的是，结果表明，INS 可以被概念化为两个耦合神经系统的一种新兴特性：一种由实时二元行为促进的同步现象。