在2023年,我们通过管理有效性计划启动了领导力和发展学习模块。这是支持我们人民在领导之旅中的重要一步,确保我们为他们提供工具,技能和知识,以使他们能够与Cadent一起成功职业。提供的模块之一是为期一天的ED&I课程,妇女和少数民族同事已经完成了两个试点加速发展计划。
节奏机器人[1]是一种积极控制的动力学雕塑和对集体智力和集体行为的研究的艺术探索,转化为我们对神经网络行为,动物行为(例如,羊群和学校的行为)和社会行为的理解。这项工作的灵感来自Rhythm Bath [2],这是Susan Marshall的舞蹈装置,探讨了观众的节奏夹带,这些观众被邀请与舞者一起参加表演空间。节奏机器人扩展了此询问,以考虑机器人的节奏运动如何引起类似的夹带,以及机器人组的同步运动是否可以创建一个平静而冥想的公共空间[3]。在为人类机器人互动设计操场时,我们考虑了人类代理如何影响展览的节奏以及如何使机器人的行为可解释对观众。该产品是一组温柔,节奏地旋转的机器人,可以互相响应在网络上的变化以及坐在或四处走动的人类观众。作品借鉴了基本动力学模型的表现力,以鼓励探索人类机器人反馈循环中的歧义。
摘要 文化产物,例如舞蹈和音乐,具有时间特性,广义上称为节奏。当个体同步他们的动作时,出现的时间结构提供了一种团结感和共同命运,即使个体可以很容易地调入和调出这个共享的时间空间。在本章中,我们简明扼要地讨论了导致大脑节律和节律行为出现的内生性和外生性因素,以及它们的相互作用如何促成人类复杂的表达形式。自愿与外部节奏耦合和分离的能力在我们的环境(外部驱动)和我们的内部状态(内部驱动)之间产生了潜在的紧张关系,这种紧张关系可以以惊喜的形式被利用来获得艺术效益。 简介 节奏无处不在:在行星的运动中,它决定了我们白天/夜晚的节奏,在人类喜欢阅读的韵律中,在他们产生的音乐和舞蹈中。在生命的每个尺度上,从分子到鸟群,节奏标记时间并为信息流提供指标。在乔治·利盖蒂 (György Ligeti) 的《交响诗》(Poème Symphonique) (1962) 中,一百个节拍器尽可能同时启动,每个节拍器都设置为不同的节奏,标记几分钟的时间。这首交响诗可以被认为是大脑节律的理想化隐喻:数百个神经群可以同时、以相同或不同的频率、同相或异相地有节奏地活跃。大脑功能内生的多个时间指标可能用于信息的编码、分割、调节和传输。本章从广泛的神经科学角度介绍了节奏和节奏处理的心理和神经约束,将各个专业领域的细微差别留给本书的其他章节。我们首先讨论节奏在人类作品中的重要性和定义,然后转向神经振荡的作用,说明节奏在预测、注意和预期方面的具体作用——这些概念是艺术作品的核心。最后,我们强调了生物学和心理学固有的矛盾,即外生时间性与内生身体节律之间的交织,正是这些交织使得个体的生物钟具有相对性。 1 节律 在本章中,节律被定义为信号(例如声音、身体运动或神经动态)在广泛时间尺度上的周期性模式。时间模式不必严格等时才符合节律的条件;事实上,这些节律可能非常复杂,例如人类容易产生的音乐、舞蹈或语音中的层次嵌套结构。在本章中,我们的案例研究主要是准等时单流
糖尿病是成年人口中常见的慢性病,是心血管疾病(CVD),肾衰竭,认知能力下降和死亡率的主要贡献者。据估计,超过10%的美国人口患有糖尿病[1],糖尿病的总成本在2017年为3270亿美元[2]。最近几十年来,各个年龄段,性别和种族/族裔的糖尿病患者的普遍性大大增加[3]。相对于非西班牙裔白人,非西班牙裔黑人,西班牙裔和亚洲人的糖尿病差异也很大[4]。数十年的研究已经确定了糖尿病的生活方式风险因素,尤其是不健康的饮食和身体不活动。最近,昼夜节律的疾病已成为糖尿病的新风险因素[5]。静止的节奏包括在24小时内发生的睡眠,体育活动和久坐行为。这是昼夜节律内部节奏的中心行为表现,它在代谢组织(例如骨骼肌)中的Circadian时钟夹带中起着重要作用[6]。因此,昼夜节律的破坏与弱化和/或破坏的休息活性效率之间存在双向关系[6]。鉴于双向关系,努力训练如何干预静止运动节奏以改善代谢健康的努力已经获得了吸引力[7]。我们最近发现,多个静息参数,包括较低的振幅和较不健壮的总体节奏性,与老年男性的糖尿病的较高的患病和糖尿病发生率有关[10]。先前的几项研究已将24小时行为的静息模式与代谢功能障碍(例如,成人种群中的代谢功能障碍(例如,较高的体重指数(BMI),代谢综合征,血脂异常和糖尿病)相关联[8-10]。然而,将静息节奏特征和脱节的证据仍然有限。此外,几乎所有以前的研究都以白色为主的老年人进行,目前尚不清楚这些研究的发现如何推广到其他人群。鉴于在美国糖尿病中现有的种族差异[4],重要的是研究更多样化的人群中静息节奏和糖尿病之间的关联。Using the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2011–2014, a nationally survey of the US population that oversampled racial/ethnic minority groups, we investigated the association between characteristics of rest-activity rhythms and multiple glycemic markers, including glycated hemoglobin (HbA1c), fasting glucose and insulin, homeostatic model assess- ment of insulin resistance (HOMA-IR),以及来自口服葡萄糖耐量测试(OGTT)的结果。由于样本大而多样化,我们还能够通过不同的年龄,性别,种族/种族和BMI群体来检查这种关联。
本系列的第一篇出版物是关于人工智能(AI)的分析说明,未来利用人工智能的潜力可以对学生、教师、学校校长、家长的教育活动以及教育当局的活动产生积极影响。正确有效地使用人工智能将减少课后备课时间,开发创造性和创新性的方法来提高知识获取水平,并为学生选择个性化的教育轨迹。 《联合国人工智能概要》记录了35个联合国机构为应对人道主义危机和气候变化等全球最紧迫挑战而采取的行动。《概要》指出,“尽管人工智能仍处于早期阶段”,但必须“将其用于善事,并通过回答在使用过程中出现的问题来赢得我们的信任”。联合国教科文组织信息技术信息研究所 (UNESCO IITE) 的这份出版物描述了人工智能的潜力,并概述了与其使用相关的道德方面和挑战。
MR 得到了德国科学与创新部 (MICIIN)、Ram on y Cajal 项目下的德国国家研究机构 (AEI) (RYC2019-027538-I/0.13039/501100011033) 以及巴斯克科学基金会 (Ikerbasque) 的支持。LD 获得了欧洲研究理事会 (ERC) 颁发的欧盟“地平线 2020”研究与创新计划的资助(资助协议编号 852139)。LD 和 NAB 获得了德国国家研究署 (ANR) - 德国研究联合会 (DFG) 计划的资助(资助协议编号 J18P08ANR00 – LD;BU 2400/8-1 – NAB)。 CSYB 得到了英国学术院/利华休姆信托基金 (SRG19/191169) 的支持。所有作者均为苏格兰-欧盟临界振荡网络 (SCONe) 的成员,该网络由爱丁堡皇家学会资助(RSE Saltire 促进网络奖授予 CK,参考编号 1963)。
1个PISA大学生物学系细胞和发育生物学单位,意大利PISA 56127; marta.picchi@phd.unipi.it(m.p。) 2哈佛大学,哈佛大学,哈佛大学,波士顿路易斯德大街77号,但02115,但使用3个中心来整合皮萨(CISU)的科学仪器(CISUP),56126 PISA,意大利PISA,意大利PISA,意大利4 cex Biotechnologic franco salvatore salvatore,80131 Naples naples naples naples,Itallang franco salvatore那不勒斯大学“ Federico II”,80055 Portici,意大利Portici 6环境,生物学和药物科学和技术学系的农业科学系“ LUIGI VANVITELLI” Systems@Unitn,意大利理工学院,38068意大利rovereto *通信:giacomo_maddaloni@hms.harvard.edu(G.M. ) ); massimo.pasqualetti@unipi.it(m.p。) †这些作者为这项工作做出了贡献。1个PISA大学生物学系细胞和发育生物学单位,意大利PISA 56127; marta.picchi@phd.unipi.it(m.p。)2哈佛大学,哈佛大学,哈佛大学,波士顿路易斯德大街77号,但02115,但使用3个中心来整合皮萨(CISU)的科学仪器(CISUP),56126 PISA,意大利PISA,意大利PISA,意大利4 cex Biotechnologic franco salvatore salvatore,80131 Naples naples naples naples,Itallang franco salvatore那不勒斯大学“ Federico II”,80055 Portici,意大利Portici 6环境,生物学和药物科学和技术学系的农业科学系“ LUIGI VANVITELLI” Systems@Unitn,意大利理工学院,38068意大利rovereto *通信:giacomo_maddaloni@hms.harvard.edu(G.M. ) ); massimo.pasqualetti@unipi.it(m.p。) †这些作者为这项工作做出了贡献。2哈佛大学,哈佛大学,哈佛大学,波士顿路易斯德大街77号,但02115,但使用3个中心来整合皮萨(CISU)的科学仪器(CISUP),56126 PISA,意大利PISA,意大利PISA,意大利4 cex Biotechnologic franco salvatore salvatore,80131 Naples naples naples naples,Itallang franco salvatore那不勒斯大学“ Federico II”,80055 Portici,意大利Portici 6环境,生物学和药物科学和技术学系的农业科学系“ LUIGI VANVITELLI” Systems@Unitn,意大利理工学院,38068意大利rovereto *通信:giacomo_maddaloni@hms.harvard.edu(G.M. )); massimo.pasqualetti@unipi.it(m.p。)†这些作者为这项工作做出了贡献。
MR 得到了德国科学与创新部 (MICIIN)、Ram on y Cajal 项目下的德国国家研究机构 (AEI) (RYC2019-027538-I/0.13039/501100011033) 以及巴斯克科学基金会 (Ikerbasque) 的支持。LD 获得了欧洲研究理事会 (ERC) 颁发的欧盟“地平线 2020”研究与创新计划的资助(资助协议编号 852139)。LD 和 NAB 获得了德国国家研究署 (ANR) - 德国研究联合会 (DFG) 计划的资助(资助协议编号 J18P08ANR00 – LD;BU 2400/8-1 – NAB)。 CSYB 得到了英国学术院/利华休姆信托基金 (SRG19/191169) 的支持。所有作者都是苏格兰-欧盟临界振荡网络 (SCONe) 的成员,该网络由爱丁堡皇家学会资助(RSE Saltire 促进网络奖授予 CK,参考编号 1963)。
当物体来回移动时,它会产生压缩和膨胀粒子带,这些粒子带会穿过介质(压缩带会移动,但粒子不会移动)。当声源处的振动幅度增加时,粒子压缩的密度会变大。当我们改变振动频率时,压缩带之间的距离似乎会发生变化。介质中粒子之间的碰撞会导致压缩带远离声源。碰撞会通过介质传递能量。
结果我们使用了908,341个ECG的队列。ECG来自6个平均年龄62.4岁,女性6.4%,非白人37.6%的患者,非白人,平均CHA2DS2-VASC得分为1.9。在非VA学术医学中心,平均年龄为59.5岁,女性为52.5%,非白人25.2%,平均CHA2DS2-VASC得分为1.6。A deep learning model predicted the presence of atrial fibrillation within 31 days of a sinus ECG with AUCs of 0.86 (95% CI 0.85-0.86) and 0.93 (0.93-0.94), accuracies of 0.78 (0.77-0.78) and 0.87 (0.86-0.88), F1 scores of 0.30 (0.30-0.31) and 0.46 (0.44-0.48)分别在VA和非VA医院进行的淘汰测试ECG。该模型在所有地点的勃起得分为0.02。在个人深度学习中被认为是高风险的个人中,筛查检测AF阳性案例所需的数量为2.5个人,测试敏感性为25%和11.5,为75%。黑人,女性,年龄在65岁以下的患者中,模型性能相似,或者具有CHA2DS2-VASC评分≥2。