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许多（但并非所有）深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出层次区域对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学语音与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 深度神经网络通常用作视觉系统的模型，但在听觉方面的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并显示出模型阶段与大脑区域之间的对应关系，但这些结果是否推广到其他神经网络模型尚不清楚。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四个不同任务上训练的内部模型的大脑模型对应关系。大多数测试模型的预测效果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应关系：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。训练任务影响了特定皮质调节特性的预测质量，最好的整体预测来自在多个任务上训练的模型。结果表明任务优化在限制大脑表征方面的重要性。
新冠肺炎后患者的辅助认知训练
摘要 简介 大量确诊为 COVID-19 的患者会出现长期持续性症状。初步证据表明，长期症状的发展在很大程度上与疾病严重程度无关，其中包括认知障碍。对于这些症状，目前尚无经过验证的治疗方法。认知训练干预是一种很有前途的对抗认知障碍的方法。将训练与同时进行的经颅直流电刺激 (tDCS) 相结合可能会进一步增加和维持行为训练效果。在这里，我们旨在研究单独进行认知训练或与 tDCS 结合进行认知训练对 COVID-19 后主观或客观认知障碍患者的认知表现、生活质量和心理健康的影响。 方法与分析 本研究方案描述了一项前瞻性随机开放终点盲法试验。COVID-19 后认知障碍患者将参加为期 3 周的认知训练或确定的肌肉放松训练（开放标签干预）。无论主要干预措施是什么，认知训练组的一半患者将额外接受阳极 tDCS，所有其他患者将接受假 tDCS（双盲、二次干预）。主要结果是干预后评估中工作记忆表现的改善，通过 n-back 任务进行操作。次要结果包括训练和未训练任务的表现以及评估后和后续评估（训练结束后 1 个月）中与健康相关的生活质量的指标。伦理与传播 格赖夫斯瓦尔德大学医学院伦理委员会已批准了伦理批准（编号：BB 066/21）。结果将通过同行评审期刊上的出版物和国家和国际会议上的演讲公布。试验注册号 NCT04944147。
触觉与视觉神经反馈用于脑训练
摘要 - 已知使用患者的视觉和/或听觉渠道进行神经反求背部的当前实践会导致疲劳，过度无聊和在延长治疗期间受到限制性。本文提出触觉作为提供神经反馈的替代手段，并通过使用一种新型紧凑的可穿戴触觉装置进行两项用户研究（研究-I和II）来研究其有效性，该效果可为用户的脖子提供颤振actacti骨的反馈。每个用户研究都有三种神经反馈模式：仅视觉，仅触觉和视觉和助攻。研究-I通过测量其注意力水平（AL）和任务完成时间（CT）来检查细分训练任务中的表现。研究-II除了大脑训练的任务外，还调查了参与者在接收神经反馈时执行次要任务（玩形状分类游戏）的能力。结果表明，用户在大脑训练方面的表现与仅触觉和仅视觉的反馈相似。但是，当从事次要任务时，用户的表现效果明显好（AL和CT的提高了约11％和17％），这表明触觉比视觉神经反馈具有明显的优势。能够在大脑训练期间执行常规活动可能会增加用户遵守较长的治疗课程。将来，我们计划通过对ADHD患者进行实验来验证这些发现。索引术语 - 神经反馈，大脑训练，触觉设备，颤振反馈，生物反馈。
培训需求分析 (TNA) 研究...
1.概述 训练是为装备训练、使用和维护提供必要的师资、程序、方法、技术、教材、设备设施等，是将航空武器装备设计成果转化为实际作战能力的决定性措施，决定着装备能否快速有效地形成战斗力。随着航空武器装备技术的发展，对装备作战能力提出了更高的要求。只有正确、准确的训练需求分析（TNA）才能有效指导后续训练，使军队获得更好的战斗力[1] 。目前，国内军机训练需求分析主要由装备系统设计人员根据装备性能要求的差距，拟定训练内容。基于各系统设计者推测训练需求的方法在训练实践中暴露出训练知识点碎片化、无法实现受训者分级训练、训练内容不适应受训者任务需要等弱点。因此，亟待建立一套科学的训练需求分析方法，将飞机功能、性能、使用、维护等知识与部队实际情况相结合。从而合理设置理论教学与实践课程，适用于用户任务特点，快速提高训练效果。训练需求分析（TNA）是一种设置训练内容和训练目标的方法或技术。该方法主要将任务与受训者分析相结合，将知识点模块化，合理安排训练时间，以准确完成训练任务[2] 。目前，TNA主要应用于民航飞行员训练，收集飞行员在执行任务的各个阶段需要完成的常规任务或应急任务，分析其执行情况，并根据任务要求进行相应的改进。
许多（但并非所有）深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出层次区域对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学言语与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 预测大脑对刺激的反应的模型提供了对感觉系统的一种理解，并且在科学和工程领域有许多潜在的应用。因此，刺激可计算的感觉模型是神经科学的长期目标。深度神经网络已成为视觉系统的主要预测模型，但在听觉领域的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系，但尚不清楚这些结果是否能推广到其他神经网络模型，以及如何进一步改进该领域的模型。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四个不同任务上训练的内部模型的大脑模型对应性。大多数测试模型的预测结果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应性：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。训练任务影响了特定皮层调节特性的预测质量，最佳整体预测来自在多个任务上训练的模型。结果表明任务优化对于解释大脑表征的重要性，并普遍支持深度神经网络作为听觉模型的前景。
TRADOC 小册子 350-70-9
告知资源系统 致指挥官：MARIA R. GERVAIS 美国陆军中将 副指挥官/参谋长 官员：WILLIAM T. LASHER G-6 副参谋长 历史。本出版物是对 TRADOC 小册子 350-70-9 的重大修订。变更摘要列出了受此修订影响的部分。摘要。本小册子提供了陆军系统和流程的基本目的、描述和程序，这些系统和流程使培训和教育课程资源需求识别、开发、处理和验证成为可能。陆军个人训练计划源于这些系统和流程，它们在关键间隔内以独特的方式联系在一起，最终在发布的财政年度前达到为课程和新课程建立的预计学生负荷要求。陆军个人训练计划是陆军的训练任务，已纳入计划目标备忘录以获得资金。陆军将陆军个人训练计划的训练和教育资源需求与陆军系统整合并同步，例如：结构和人员配备决策审查；全陆军集中个人训练征集；陆军训练需求和资源系统；训练资源仲裁小组；总弹药管理信息系统；和训练资源管理信息系统。这些系统的集成和同步发生在不同的层次上，但每个系统都涉及完成任务所需的一个或多个部分。结构和人员配置决策审查结合了与学校位置和训练能力相关的按课程划分的学生负荷年度兵力需求，从而完善了整体任务。训练需求分析系统集成了陆军总集中个人训练征集、训练资源仲裁小组、训练资源管理信息系统和训练的外部系统 *本小册子取代了 TRADOC 小册子 350-70-9（日期为 2012 年 10 月 12 日）。
COGNAC CHATEAUBERNARD AD 2 LFBG APP 01 ... - dircam
特殊说明 AD 的使用条件 禁止在 1000 英尺以下全天候飞越 AD ASFC AD 仅供配备无线电的 ACFT 使用 AD 列表 3 供限制使用 ACFT CIV 的限制：经授权，提前 5 个工作日通知，由指挥 BA709 的上校通过基地运营办公室（BOB）通知 PPR 编号必须出现在 FPL 的第 18 框中 RWY 05/23 涂层限制为 15 kt 侧风，由 ACB de Cognac 运营的 ACFT：通过 BOB 或飞行指挥员向活动支援组指挥官发出的 PPR ACFT MIL：通过基地运营办公室（BOB）或 DV 向活动支援组指挥官发出的 PPR PPR NR 必须出现在 FPL 的第 18 框中 训练任务 顶部 底部 顶部和与 COGNAC APP 一起在该地区执行工作任务，须经值班领队 05 45 32 73 06 – 811 709 7306 – 811 579 5001 跑道 05/23 已铺设，限制为 20 kt 侧风湿跑道和 25 kt 干跑道。OBST 钻的 TKOF 孔： - 出发跑道 23，THR 05： - OBST BG950，道路轨距 ALT = 101 英尺 - OBST 围栏 - 出发跑道 05，THR 23： - OBST BG951，道路轨距 ALT = 114 英尺 - 出发跑道 26，THR 08： - OBST BG952，道路轨距 ALT = 103 英尺 - OBST 围栏 - 出发跑道 08，THR 26： - OBST 围栏障碍物刺穿的 LDG 孔： - 到达 RWY 05、THR 05：OBST 树木 障碍物刺穿的侧面： - RWY 05/23： - OBST BG927，树木 ATL = 149 英尺 - OBST BG926，树林 ATL = 147 英尺
干邑白兰地 CHATEAUBERNARD AD 2 LFBG APP 01 ...
特殊说明 AD 的使用条件 禁止在 1000 英尺以下全天候飞越 AD ASFC AD 仅供配备无线电的 ACFT 使用 AD 列表 3 供限制使用 ACFT CIV 的限制：经授权，提前 5 个工作日通知，由指挥 BA709 的上校通过基地运营办公室（BOB）通知 PPR 编号必须出现在 FPL 的第 18 框中 RWY 05/23 涂层限制为 15 kt 侧风，由 ACB de Cognac 运营的 ACFT：通过 BOB 或飞行指挥员向活动支援组指挥官发出的 PPR ACFT MIL：通过基地运营办公室（BOB）或 DV 向活动支援组指挥官发出的 PPR PPR NR 必须出现在 FPL 的第 18 框中 训练任务 顶部 底部 顶部和与 COGNAC APP 一起在该地区执行工作任务，须经值班领队 05 45 32 73 06 – 811 709 7306 – 811 579 5001 跑道 05/23 已铺设，限制为 20 kt 侧风湿跑道和 25 kt 干跑道。OBST 钻的 TKOF 孔： - 出发跑道 23，THR 05： - OBST BG950，道路轨距 ALT = 101 英尺 - OBST 围栏 - 出发跑道 05，THR 23： - OBST BG951，道路轨距 ALT = 114 英尺 - 出发跑道 26，THR 08： - OBST BG952，道路轨距 ALT = 103 英尺 - OBST 围栏 - 出发跑道 08，THR 26： - OBST 围栏障碍物刺穿的 LDG 孔： - 到达 RWY 05、THR 05：OBST 树木 障碍物刺穿的侧面： - RWY 05/23： - OBST BG927，树木 ATL = 149 英尺 - OBST BG926，树林 ATL = 147 英尺
许多但并非所有深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学言语与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 预测大脑对刺激的反应的模型提供了对感觉系统的一种理解，并且在科学和工程领域有许多潜在的应用。因此，刺激可计算的感觉模型是神经科学的长期目标。深度神经网络已成为视觉系统的主要预测模型，但在听觉领域的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系，但尚不清楚这些结果是否能推广到其他神经网络模型，以及如何进一步改进该领域的模型。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四种不同任务上训练的内部模型的模型-大脑对应关系。大多数测试模型的预测结果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应关系：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。在干净语音（未添加背景噪音）上训练的模型产生了更差的大脑预测，这可能是因为在噪音中听觉对生物听觉表征施加了限制。训练任务影响了特定皮层调节属性的预测质量，在多项任务上训练的模型产生的最佳整体预测。结果普遍支持深度神经网络作为听觉模型的前景，但它们也表明当前的模型不能完全解释听觉皮层反应。
通过大脑语言训练恢复失语症–...
失语症是一种理解或产生语言障碍的疾病，是中风后常见的一种疾病，具有毁灭性的影响。传统的言语和语言治疗包括各种正式的干预措施，以提高语言和沟通能力。在中风后的慢性期，与不治疗相比，这种方法是有效的，但效果不大。我们提出了一种基于脑机接口系统的失语症患者康复的新语言训练方法。该方法利用其提供与大脑状态时间锁定的反馈的能力。因此，它实现了这样一种想法，即强化适当的语言处理策略可能会诱导有益的大脑可塑性。在我们的方法中，患者在记录脑电图的同时执行一个简单的听觉目标词检测任务。机器学习模型对这些信号的不断解码会产生个性化和即时的大脑状态相关反馈。它向患者表明他们在训练过程中完成任务的程度，即使他们无法说话。对 10 名患有轻度至重度慢性失语症的中风患者（年龄范围：38-76 岁）进行的概念验证研究的结果非常显著。首先，我们发现，尽管词语呈现速度较快且中风引起的脑电图信号特征不佳，但高强度训练（每周 4 天，每天 30 小时）是可行的。其次，训练使失语症持续恢复，这种恢复扩展到训练任务之外的多个语言方面。具体而言，所有测试的语言评估（亚琛失语症测试、Snodgrass & Vanderwart、交流活动日志）都显示，训练前后患者的表现有显著的中度到高度改善，亚琛失语症测试的标准化平均差异为 0.63，五名患者在训练后评估中被归类为非失语症。第三，我们的数据显示，这些语言能力的提高并没有伴随注意力技能和非语言技能的显著变化。研究这种基于大脑 - 计算机界面的语言训练的可能作用模式，神经影像数据（EEG 和静息状态功能 MRI）表明训练可以加快文字处理速度、增强语言网络以及语言和默认模式网络之间的重新平衡。