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社交焦虑症的双人神经科学方法
社交焦虑症已被广泛认为是最常见的精神障碍之一。患有社交焦虑症的人在社交互动过程中会遇到困难，而社交互动对于日常生活的正常运作至关重要；这不断激发人们对病因、维持和治疗方法的研究。传统上，社会和临床神经科学研究采用一次测试一名参与者的方案。然而，最近有人提出，这种方案无法直接评估社交互动表现，这可以通过同时测试多个人来揭示。双人神经科学的原理强调了社交互动的人际方面，即从互动的两个（或所有）组成部分观察行为和大脑活动，而不是在个人层面或对社交情况的个人观察上进行分析。因此，双人神经科学可能是评估和干预社交焦虑症的一个有希望的方向。在本文中，我们提出了一种将双人神经科学整合到神经反馈方案中的新范式。神经反馈和脑间同步是双人神经科学的一个分支，本文从其自身角度讨论了它们与社交焦虑症的关系以及与范式的相关性。新提出的范式旨在利用互动个体之间的脑间同步来评估社交互动表现，并采用多用户神经反馈协议来干预社交焦虑。
神经科学方法杂志 - 研究资料库
背景：面部反馈效应研究通常采用道具或摆出的面部表情，这些表情通常缺乏时间精确性和肌肉特异性。新方法：面部神经肌肉电刺激 (fNMES) 可以控制面部肌肉收缩的影响，可用于提高我们对面部反馈效应的理解，尤其是与脑电图 (EEG) 结合使用时。然而，电刺激会引入显著的干扰，可能会掩盖潜在的大脑动态。现有的信号处理方法是否可以减少上述干扰，同时保留感兴趣的效果，仍未得到探索。结果：我们针对经典的 N170 视觉诱发电位（一种面部敏感的大脑成分）解决了这些问题：20 名参与者观看了房屋以及悲伤、快乐和中性面孔的图像。在半数试验中，在呈现视觉刺激时，fNMES 被传送到双侧下脸肌肉。与房屋相比，面部的 N170 幅度更大。有趣的是，无论是否移除 fNMES 伪影，在 fNMES 期间和不使用 fNMES 期间都是如此。此外，无论是否使用 fNMES，悲伤面部表情都会比中性面部表情引起更大的 N170 振幅。与现有方法的比较：fNMES 提供了一种更精确的方法来操纵面部肌肉的本体感受反馈，这为面部反馈效应研究的实验设计提供了更大的多样性。结论：我们表明，fNMES 和 EEG 的结合是可以实现的，并且可以作为探索受控本体感受输入对各种认知处理类型影响的有力手段。
电子观察者理论：一种神经科学方法...
将意识与量子力学联系起来，过去曾面临批评。反对它的常见论据要么是人体环境对量子效应是敌对的，要么是对“量子力学是关于微观对象”的误解。量子力学的最新实验确认（Bild等人。2023）以及其最奇怪的预测的越来越多的相关性，例如叠加和纠缠，即使对于宏观对象，这些预测也可能是可能的（Schrödinger1935）也扩展了我们对量子原理的理解，强调了量子效应不是按规模确定的，而是通过信息可及性来确定的。在电子观察者理论（EOT）中，电子不是孤立的，而是与每个“环境片段”相互作用，即在量子darwinism中提出的一个概念（Zurek 2009），在发生神经信号期间。因此，它不仅限于环境条件。
探索神经科学方法对可持续智能旅游的贡献
摘要。旅游业最近的一个发展是将智能技术融入到著名目的地，为游客提供个性化的体验并提高他们的满意度。由于智能目的地的存在，所有参与方都可以获得知识和专业知识，通过让游客积极参与共同创造他们的体验，可以不断转变活动。游客、服务提供商和目的地营销组织等重要受益者参与智能旅游生态系统的系统、结构和技术的结合，共同创造价值并体验其优势。神经科学在智能旅游生态系统中的应用有助于更好地了解游客的需求和期望，设计更高效和可持续的服务，并衡量旅游对社会和环境的影响。基于神经科学方法的可持续价值共同创造是智能旅游生态系统的新基石，通过与游客体验的共同创造建立积极的联系来获得游客的满意度和忠诚度。考虑到神经科学是了解游客如何与环境互动以及如何使用信息通信技术来增强他们的体验的宝贵工具，本文分析了有关智能旅游生态系统和可持续价值共同创造的文献，以深入了解如何通过使用神经科学方法改善可持续智能旅游。
使用机器学习分类技术的专业预测的科学方法
snehlata barde * MATS信息技术学校，马特斯大学拉普尔，恰蒂斯加尔邦，印度492004，印度电子邮件：drsnehlata@matsuniversity.ac.ac.in orcid ID：印度恰蒂斯加尔邦（Chhattisgarh）大学拉普尔大学（Raipur University Raipur） ero.brijesh@gmail.com orcid ID：https：//orcid.org/0000-0003-2663-4043收到：2022年6月8日；修订：2022年7月11日；接受：2023年3月17日；发表：2023年8月8日摘要：占星术是一种非常古老和传统的预测方法，它不断增加人们的兴趣。当今的地球仪，占星术预测没有共同的准则或原则。而不是为占星术预测设定通用原则和标准，而是专注于为个人提供高质量的服务，但不能保证准确性。机器学习是通过学习计算机对许多应用程序进行分析和预测的最佳结果。预测和分类使任何学习者都可以在大型，嘈杂且复杂的数据集上工作。本文的主要动机是引入一种科学方法，该方法减少了传统方法的缺点，并指示了预测的普遍规则，并通过三种分类技术，幼稚的贝叶斯，Logistic-R和J48证明了占星术的有效性。3）MCC，ROC和PRC区域值。这是监督学习的一部分，它以交叉验证为10,12，计算术语14倍1）正确分类的实例（CCI），错误分类的实例（ECI），平均绝对错误（MAE），均方根误差（RMSE）和相对绝对错误（RAE）。2）真正的正速率，误报率，精度和F量值值。4）要计算三级标签教授，商人和医生的平均体重，以真正的正率，假阳性速率，精度，F-Measion，PRC和ROC面积，5）最后，我们计算了每个分类技术的准确性，并比较了提供更好结果的每个分类技术的准确性。为此，我们收集了属于不同专业的100人的出生日期，出生地点和出生时间。40个教授的数据，30位商人数据以及30位医生数据的数据，在软件的帮助下准备一个人的星座。进行分析，我们以.CSV格式创建数据表，并将此数据表应用于WEKA工具中，以检查各种参数和每个分类器的精度百分比。索引术语：机器学习，幼稚的贝叶斯，逻辑-R，J48，星座，占星术，WEKA。
不仅仅是言语：通过神经科学方法重新思考可持续性沟通
这是以下文章的同行评审版本：®Irović，M.，Dimitriadis，N.，Janić，M.，Alevizou，P。，＆Dimitriadis，N。J.（2022）。不仅仅是单词：通过神经科学方法重新思考可持续性沟通。消费者行为杂志，该期刊以最终形式发表在https://doi.org/10.1002/cb.2125上。本文可以根据Wiley使用自算版版本的条款和条件来将其用于非商业目的。未经Wiley的明确许可或根据适用立法的法定权利的明确许可，本文可能不会增强，丰富或以其他方式转化为衍生作品。版权声明不得删除，遮盖或修改。该文章必须链接到Wiley在Wiley在线图书馆上的记录版本，并且必须禁止第三方通过平台，服务和网站提供任何嵌入，框架或以其他方式提供其文章或页面。
全球实施科学方法改善了产妇心脏，肺，血液和睡眠健康结果
概述：该小组将聚焦于当前由NIH资助的研究人员通过社区参与的实施科学来推动孕产妇健康。关键计划包括孕产妇健康社区实施计划（MH-CIP）以及对每个人社区实施计划（Revion-CIP）实施孕产妇健康和怀孕成果。这些计划使社区有能力从事实施研究，以降低孕产妇的发病率和死亡率。
团队科学方法在全球范围内阐明单基因帕金森氏病
福克斯帕金森研究基金会，纽约，纽约，美国22临床研究系，迈克尔J. 福克斯帕金森研究基金会，纽约，纽约，美国23个神经遗传学实验室，美国国家卫生研究院国家卫生研究院，美国马里兰州贝塞斯达，美国马里兰州福克斯帕金森研究基金会，纽约，纽约，美国22临床研究系，迈克尔J.福克斯帕金森研究基金会，纽约，纽约，美国23个神经遗传学实验室，美国国家卫生研究院国家卫生研究院，美国马里兰州贝塞斯达，美国马里兰州
用数据科学方法创建综合模型来评估移动技术对人类的影响
摘要：移动技术是人们日常生活中不可或缺的一部分，因为它们可用于各种目的，例如通信、娱乐、商业和教育。然而，当这些小工具被误用时，人体会暴露于它们产生的电磁场的持续辐射中。随着移动技术的进步，可用的通信服务正在改善；然而，随着移动设备频率范围的扩大，问题变得越来越严重。为了解决这个复杂的情况，有必要提出一种综合的方法，结合和处理从不同类型的研究和信息源获得的数据，例如热成像、脑电图、计算机模型和调查。在本文中，提出了一种基于数学和统计方法的复杂异构数据处理和分析模型，以深入研究移动设备的电磁辐射问题。数据科学选择/预处理是数据和知识处理的最重要方面之一，旨在成功有效地分析和融合来自多种来源的数据。数据/知识选择应用程序考虑了特殊类型的基于逻辑的绑定和指向约束。所提出的基于逻辑的统计建模方法既提供了算法实现，也提供了数据驱动实现，这些实现是可以进化的。因此，如果非预期和附带的数据/特征在选定/受限区域中的作用很大，则可以处理它们。在本研究中，数据驱动部分不使用人工神经网络；然而，这种组合在过去被成功应用。它是一个独立的子系统，可以控制统计部分和机器学习部分。所提出的建模适用于广泛的推理/智能系统。