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老年人的最大摄氧量越高，大脑皮层越厚，灰质血流量越低
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催眠暗示性越高，脑电图信号在 θ、α 和 β 频带中的变异性就越低
脑电图 (EEG) 时间序列的不同频带所反映的神经元群体放电率信息变化为大脑对催眠暗示性神经反应的变化提供了直接证据。然而，要找到一种有效的神经元群体放电行为生物标记物却是一个难以捉摸的问题，其影响在文献中得到了截然不同的结果。在本文中，我们从信息论的角度分析了催眠暗示过程中大脑活动的 EEG 时间序列，从而捕捉了大脑神经活动模式在信息内容方面的变化。为此，我们利用了 14 通道 EEG 时间序列记录的 θ、α 和 β 频带的差分熵 (DE，即连续时间序列中的平均信息内容)，这些记录涉及 12 个精心挑选的高和低催眠暗示性个体的大脑神经反应。我们的结果表明，催眠暗示性越高，θ、α 和 β 频率信息内容的变异性就越低。此外，研究还表明，这种较低的变异性伴随着 θ 和 α 频带中顶叶和顶枕叶区域的功能连接 (FC，一种时空同步的量度) 显著增加，而 β 频带中中央区域的 FC 则不显著降低。我们的研究结果对该领域做出了两方面的贡献。首先，它们确定了 DE 的适用性，这是一种统一的量度，可以重现文献中通过调整不同的催眠生物标志物分别报告的类似观察结果。其次，他们将先前基于中性催眠（即一种催眠过程，不涉及除了被催眠之外的其他具体暗示）的研究结果扩展到催眠暗示的情况，从而将其存在确定为催眠体验的潜在特征。
利用机器学习优化穿越高射炮射击的飞行路径
我们提出了一种方法，旨在优化穿越敌方高射炮占领的飞行走廊的飞行路径。这与穿越完全或部分由此类枪支控制的空域的所有类型的飞机、导弹和无人机相关。为此，我们使用 Q 学习 - 一种强化（机器）学习 - 它试图通过重复的半随机飞行路径试验找到避开高射炮的最佳策略。Q 学习可以在不直接对高射炮进行建模的情况下产生穿越敌方火力的最佳飞行路径。仍然需要对手的反应，但这可以来自黑盒模拟、用户输入、真实数据或任何其他来源。在这里，我们使用内部工具来生成防空火力。该工具模拟由火控雷达和卡尔曼飞行路径预测滤波器引导的近防武器系统 (CIWS)。Q 学习还可以通过神经网络（即所谓的深度 Q 学习 (DQN)）进行补充，以处理更复杂的问题。在这项工作中，我们使用经典 Q 学习（无神经网络）展示了一个防空炮位的亚音速飞行走廊通行结果。