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World File Search System神经功能
Covid-19中的神经功能表现
每个指南组的成员，科学医学社会的工作组e。 V.和科学医学社会（例如DGN）记录并发布了最大可能的护理专家社会的准则 - 但他们不能假设内容的正确性。尤其是用于使用药物或某些活性物质的剂量，制造商在专家信息和包裹文件中的信息以及患者的个人福利风险比率以及治疗医生的疾病的个人福利风险比率必须始终观察到！豁免责任特别是指超过有效性的准则。
利用 3D 体外模型解锁神经功能
1 罗马第一大学生理学和药理学系，00185 罗马，意大利；chiara.dantoni@uniroma1.it (CD)；lorenza.mautone@uniroma1.it (LM)；tondo.1855708@studenti.uniroma1.it (LT)；paola.bezzi@uniroma1.it (PB) 2 意大利理工学院（IIT）生命纳米和神经科学中心，00161 罗马，意大利；caterina.sanchini@iit.it (CS)；greta.grassmann@iit.it (GG)； gianluca.cidonio@iit.it（GC） 3 罗马第一大学“Alessandro Rossi Fanelli”生物化学科学系，00185 罗马，意大利 4 洛桑大学基础神经科学系，1011 洛桑，瑞士 5 D-Tails srl，00165 罗马，意大利 * 通信地址：federica.cordella@uniroma1.it（FC）；silvia.diangelantonio@uniroma1.it（SDA）† 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
神经功能多样性由ATM的副功能产生。 div>
I.厄瓜多尔基托的大学半球牙科学生。 div>II。 div>大学半球牙科的学生，厄瓜多尔Quito。 div>iii。 div>MSC。 div>卫生科学，正畸专家，厄瓜多尔基多的半球教授。 div>iv。 div><艾迪尔斯大学，厄瓜多尔基多斯大学。 div>
通过ϵ -greedy探索了解强化学习中的深神经功能近似
本文提供了对强化学习（RL）深处神经功能近似（RL）的理论研究。此问题设置是由属于该制度的成功深Q-Networks（DQN）框架所激发的。在这项工作中，我们从函数类别和神经网络体系结构（例如宽度和深度）的角度从“线性”制度之外的角度提供了对理论理解深度RL的初步尝试。是具体的，我们专注于基于价值的算法，分别通过BESOV（和Barron）函数空间赋予的深（和两层）神经网络进行了to -greedy探索，旨在近似D -Dimensional特征空间中近似α -Smooth Q -unction。我们证明，随着t发作，缩放宽度m = e O（t d2α + d），而神经网络的深度l = o（log t）的深度RL足以在Besov空间中以sublinear遗憾地学习。此外，对于由Barron空间赋予的两层神经网络，缩放宽度ω（√
大脑发挥作用时：基于游戏的学习中的情感和回报的神经功能相关
媒体与传播部，LMU慕尼黑，慕尼黑，德国，B大学，Lapsyd´ E，CNR，CNRS，CNRS，Sorbonne Paris Cit´e，法国，法国，C c in信息技术与传播学院，坦佩雷大学，PORI，PORI，PORI，PORI，芬兰，教育和文化学院，教育和文化，Tampery，Tampery，Tampere，Tampere，Tampere，tampere，tampere，Finland Entical，Finland Entical，Finland Entical，Finland Entical，Finland Entical，Finland Entical，Finland Entical，Finland e Contigh大学，拉夫堡大学，英国，Frankany g的个人发展和自适应教育中心，德国G神经病学中心，神经心理学部，赫尔蒂·纳斯特·临床脑研究所神经心理学科，图宾根，德国Tübingen大学，德国Tübingen大学，h h。德国Tuebingen大学的研究生院和研究网络K Leibniz-InstitutFürWissensMedien，德国Tübingen，德国
神经科学的量子物理学通过人类神经功能应用：中央情报机构解释的网关过程的批判性分析
Quantum Physics of Neuroscience Contextualized Through Human Neurological Applications: A Critical Analysis of the Central Intelligence Agency's Declassified Gateway Process Ali-Rashad Richey University of Pacific Abstract: The article presents a critical evaluation of the Gateway Process, a neurological training system developed in 1983 by the Central Intelligence Agency (CIA) and the United States Army to harness human brainwave output and measure altered states of consciousness using innovative audio technologies.最初被分类的是，Gateway Process培训系统旨在通过诸如先验冥想之类的实践来增强认知。因此，本文通过声波频率，暗示性的演说以及对量子物理学和神经科学的含义进行了探索理论基础的探索，该理论基础的探索是针对半球同步的理论基础。讨论有关大脑解剖学，化学和与声音频率相互作用的最新研究发展提供了证据，证明了门户过程如何激发公众对研究人类意识的兴趣。此外，本文还评估了网关过程是否在方法上有效且可靠。正如这个以前由政府资助的项目促进了人类意识研究中的科学发展的那样，其主要发现为研究人员提供了量子物理学和神经科学观点的明显原因。例如，研究人员获得了有关半球同步或半同步技术的新见解，表明脑频率比对以影响认知。关键字：网关过程，半球同步，人类意识，量子物理，神经科学的神经科学物理神经科学的量子物理学通过人类神经系统应用上下文：中央情报机构对网关的批判性分析。成功招募的测试对象的渐进心理技术。二十年后解密，该项目被称为门户过程的分析和评估，需要发布一份长达29页的报告，描述了测试受试者如何经历了不限于体外经验（OOBES）和外观感知（ESP）（ESP）（ESP）（全球建筑学院，2021; 2021;美国陆军运营小组，1983年）的高级认知能力。虽然在国防部（DOD）进行实验之前，关于据称缺少第25页的争议，但用于产生结果的程序被证明在开发理论论证方面非常有用，以评估大脑两个半球的意识。最初由罗伯特·梦露（Robert Monroe，1971）提出，在他广泛出版的旅程中，hemi-sync从创建研究与发展（R＆D）单位发展以研究人类意识。梦露开发的音频技术在开发有关先验冥想等实践的好处的理论论点方面变得关键（Avvenuti等，2020; Dillbeck＆Bronson，1981; Mosini等，2019）。毫不奇怪，其中一些论点来自公众对嬉皮亚文化中迷幻使用的好奇心。
奖励和惩罚敏感性的神经功能和分子表征作者ting xu 1,2 *，chunhong zhu 1,2，xinqi zho
虽然超级和低奖励或惩罚敏感性（RS，PS）已被大大关注，这是心理病理学的突出传染性特征，但缺乏高度的神经生物学特征目前限制了他们的早期识别和神经编码。在这里，我们将来自艾伦人脑图集的微阵列数据与多模式fMRI方法相结合，以在发现复制设计中发现RS和PS的神经生物学特征（n = 655名参与者）。RS和PS都分别映射在大脑中，额 - 纹状体网络中的固有功能连接编码奖励响应能力，而额互助系统则特别参与惩罚敏感性。与RS和PS相关的这种可解散的功能连接模式在区分由社会或金钱奖励和惩罚动机驱动的决策中也是特定的。进一步的成像转录组分析表明，RS和PS的功能连接组变化与富含本体论途径的特定基因集的地形相关，包括突触传播，多巴胺能代谢，免疫反应和应激适应。在神经递质水平上，5-羟色胺神经调节剂被识别为一个关键枢纽，可调节RS和PS的固有功能连接组模式，并且此过程严重取决于其与多巴胺能，阿片类药物和Gabagagagric Systems的相互作用。总体而言，这些发现表明RS和PS的可分离神经连接组映射，并突出了它们与转录组概况的联系，这可能为与奖励/惩罚处理缺陷有关的症状学评估提供了宝贵的见解。
使用定量脑电图系统检测大血管闭塞性卒中患者血管内治疗后的早期神经功能恶化
摘要 背景 早期神经功能恶化（END）是大血管闭塞（LVO）卒中患者的严重并发症。然而，目前缺乏监测血管内治疗（EVT）后神经功能的方式。本研究旨在评估定量脑电图（qEEG）系统对 END 的诊断准确性。方法 在这项前瞻性嵌套病例对照研究中，我们纳入了 2023 年 5 月至 2024 年 1 月期间来自中国天津不同临床中心的 47 名前循环 LVO 卒中患者和 34 名健康成人。卒中患者在入院时和 EVT 后接受脑电图检查。通过受试者操作特性曲线分析评估 qEEG 特征对 END 的诊断准确性，并通过无伪影数据和设备相关不良事件的百分比评估可行性。结果 14 名卒中患者患有 END（29.8%，95% CI 16.2% 至 43.4%），其中大多数在血管再通后 12 小时内发生（n=11）。qEEG 特征与美国国立卫生研究院卒中量表评分和梗塞体积有显著相关性。匹配后，13 名 END 患者和 26 名对照者被纳入诊断分析。相对 alpha 功率对患侧和健侧半球的诊断准确率最高。健侧半球的最佳电极位置为 FC3/4，患侧半球的最佳电极位置为 F7/8 和 C3/4。未报告与设备相关的不良事件。结论 qEEG 系统对 END 的诊断准确率高，可能成为监测神经功能的有前途的工具。确定最佳电极位置可以提高设备的便利性。临床试验注册号 ChiCTR 2300070829。
早期脑电图改变与 CTP 低灌注量和神经功能缺损相关：超急性缺血性中风的无线脑电图研究
摘要 — 急性缺血性卒中脑电活动与脑组织低灌注有关，是神经血管耦合的表现。EEG 可适用于紧急情况下的床边功能监测。我们旨在研究超急性缺血性卒中 EEG 变化（用床边无线 EEG 测量）与低灌注核心半暗影 CT 灌注 (CTP) 体积之间的关系。此外，我们还研究了 EEG 和 CTP 参数与 NIHSS 测量的神经功能缺损之间的关联。我们对 31 名在症状出现后 4.5 小时内登记的前部急性缺血性卒中患者的 EEG、CTP 和临床资料进行了分析和处理。结果表明，Delta/alpha 比率 (DAR)、(delta + theta)/ (alpha + beta) 比率 (DTABR) 和相对 delta 功率与总低灌注量呈正相关 (q = 0.72; 0.63; 0.65)，而 alpha 则与总低灌注量呈负相关 (q = 2 0.66)。DAR、DTBAR 和相对 delta 和 alpha 参数也与缺血核心体积相关 (q = 0.55; 0.50; 0.59; 2 0.51)。相同的 EEG 参数和 CTP 体积与入院时 NIHSS 呈显著关系。多元逐步回归显示，DAR 是入院时 NIHSS 的最强预测因子 (p < 0.001)。本研究结果表明，脑电图参数的超急性改变与低灌注组织的程度高度相关，突出了定量脑电图作为评估中风严重程度的补充工具的价值及其在急性缺血性中风监测中的潜在作用。