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World File Search System脑脑脑
国家脑研究中心
(b) For Deputation (including short term contract): Officials from Scientific/ Research/ Teaching institutions/ Universities/ PSUs/ Autonomous Bodies under Central or State Governments subject to fulfilment of the following conditions: (a) Holding analogous post on regular basis in the parent cadre OR (b) Having minimum experience of 12 years in relevant field of Administration, Establishment, Store Purchase, Estate Management in a responsible capacity out of which (i) five years experience in related field at级别12。或（ii）在12级和12级相关领域的八年经验，其中两年的经验应在12级或（iii）在相关领域的十年或相关领域的10年服务。（c）拥有直接招募的规定资格。一般条件： -
和成熟的脑组织
摘要 通过使用针对肝脏（连接蛋白 26 和 32）和心脏（连接蛋白 43）间隙连接蛋白的抗体，我们已将免疫反应性定位到成年啮齿动物脑部冷冻切片中的特定细胞类型。在少突胶质细胞和一些神经元中发现了连接蛋白 32 反应性，而对连接蛋白 26 和 43 的反应性则定位到软脑膜细胞、室管膜细胞和松果体。星形胶质细胞中也发生了对连接蛋白 43 抗体的免疫反应。此外，在胚胎和出生后脑组织成熟过程中，间隙连接蛋白的表达存在差异。连接蛋白 43 和 26 在胚胎脑部的神经上皮中占主导地位，而连接蛋白 32 几乎不存在。出生后 3 至 6 周，连接蛋白 26 在很大程度上从未成熟的脑部中消失；这一时间过程与连接蛋白 32 表达的增加相对应。连接蛋白 43 的表达在整个胚胎和出生后发育过程中保持较高水平。这些发现表明，大脑中的缝隙连接表达是多种多样的，特定细胞类型表达不同的连接蛋白；这种细胞特异性分布可能意味着这些细胞间通道在不同位置和发育阶段的功能存在差异。
Brainvoyager脑查看器
描述：支持浏览和检查必需的BrainVoyager数据文件以及DICOM文件的标题和内容的软件。观看者支持标准图像文件（JPEG，GIF，PNG，TIFF，BMP），可以检查快照，数字或照片。用户可以准备使用主题的选定数据（VMR，SRF，地图，快照图像）的文件夹，该文件允许fMRI测量的参与者浏览其大脑数据并将其显示给他人。可以将观看者移交给没有Brainvoyager许可证以及相关数据的同事。这将使他们可以查看和探索您分析的数据文件。
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
脑监督图像编辑
尽管用于语义图像编辑的深度神经模型最近取得了进展，但目前的方法仍然依赖于明确的人工输入。先前的工作假设有手动整理的数据集可用于监督学习，而对于无监督方法，需要人工检查发现的组件以识别那些修改有价值语义特征的组件。在这里，我们提出了一种新颖的替代方法：利用大脑反应作为学习语义特征表示的监督信号。在一项神经生理学实验中，向参与者 (N=30) 展示人工生成的面孔并指示他们寻找特定的语义特征，例如“老”或“微笑”，同时通过脑电图 (EEG) 记录他们的大脑反应。使用从这些反应推断出的监督信号，学习生成对抗网络 (GAN) 潜在空间内的语义特征，然后将其用于编辑新图像的语义特征。我们表明，隐性大脑监督实现的语义图像编辑性能与显性手动标记相当。这项工作证明了利用通过脑机接口记录的隐性人类反应进行语义图像编辑和解释的可行性。