記憶力を向上させる

記憶システムとしての意識 パート 1

エピソード記憶のこれらの各段階を考慮します。 意識は経験の要素を結びつけ、多感覚の詳細を含む記憶痕跡の作成を可能にします。 時間が経つにつれて、意識はこれらの記憶の痕跡を再生できる媒体、つまり...

定型発達障害および神経発達障害を持つ小児の長期記憶検査: リモート Web ベースの画像タスクの実現可能性研究

抽象的な背景: 神経発達障害 (NDD) により、事実、手順、または社会的スキルを学習することが困難になります。 NDD はいくつかの遺伝子と関連付けられており、特定の学習に基づいて潜在的な治療候補を特定するためにいくつかの動物モデルが使用されています...

新規性ではなく既知性が情報探索行動の動機となる場合 パート 2

手順 現在の研究の行動パラダイムは、Builder ツール 35 を使用して PsychoPy3 (https://www.psych opy.org) で設計され、Pavlovia (https://pavlovia.org/) を通じてオンラインで管理されました。 参加者は研究を完了するためにコンピューターの使用を制限されました。 しかし、そこには...

新規性ではなく既知性が情報探索行動の動機となる場合 パート 1

研究により、新しさが多くの状況で情報探索行動の動機となることが証明されています。 新しさの好みについては十分に研究されているが、親しみやすさが新しさに勝る条件についての理解は依然として限られている。 最近の研究により、メタ認知体験が行われると...

先生、忘れてた、許して！ 教師の学力評価に対する子供の将来的記憶の影響

背景 : Munsat (1965、「記憶の概念」、ミシガン大学) によると、前向き記憶 (PM) エラーを頻繁に犯す人は、記憶力が悪いというよりも、性格に欠陥があると考えられています。 PM が若年成人期にのみ発達を完了することを考えると、この偏見はおそらく...

ちなみに、エンコードコンテキストは競合検索中に復元され、メモリ干渉の時間ダイナミクスを追跡しますパート 2

統計解析と一変量時間-周波数 古典的な時間-周波数一変量解析を使用して、エピソード検索の成功効果を調査しました。 各時点でのパワー推定値は対数変換され、-1 ～ 0 秒の時間枠の平均パワーによってベースライン補正されました...

ちなみに、エンコードコンテキストは競合検索中に復元され、メモリ干渉の時間ダイナミクスを追跡しますパート 1

過去のエピソードを思い出す能力は、似たような出来事との競争によって妨げられることがよくあります。 たとえば、最後の研究室ミーティング中に同僚が推奨した記事を覚えておきたい場合、同じ同僚からの他の記事の推奨による干渉を解決する必要がある場合があります。

コールドショックはショウジョウバエの集中訓練によって誘発された記憶を破壊する

要約: 記憶の固定化は、さまざまな種において数時間、数日、またはそれ以上にわたって起こる時間依存のプロセスであり、タンパク質の合成が必要です。 明らかな例外は、単一の嗅覚条件付けエピソードによって誘発されるショウジョウバエの記憶タイプであり、表面上は急速に固定化されます...

アルツハイマー病の治療薬としての C-Jun N 末端キナーゼ阻害剤の開発に関する展望: ドッキング研究による構造の研究

要約: c-Jun N 末端キナーゼ (JNK) は、さまざまな刺激によって引き起こされる細胞死において重要な役割を果たします。 アイソフォーム JNK3 は主に脳で発現されるため、アルツハイマー病 (AD) やパーキンソン病を含むさまざまな神経変性疾患において極めて重要な役割を果たしていると考えられています。

経頭蓋直流刺激と好みの音楽の視聴を組み合わせた高齢者の記憶への影響 Ricky Chow1,6、Alix Noly‑Gandon1,6、Aline Mou...

データ分析 神経および行動の測定値は、多重比較を補正するために Sidak 補正を使用した分散分析 (ANOVA) を受けました。 部分η二乗は、効果の大きさの尺度として計算されました。 球形性の仮定に問題がある場合、グリーンハウス ガイザー補正が使用されました。

経頭蓋直流刺激と好みの音楽の視聴を組み合わせた高齢者の記憶への効果 パート 1

自伝的顕著な音楽（つまり、過去の個人的な記憶を呼び起こす音楽）を聴くこと、および経頭蓋直流刺激（tDCS）は、それぞれ、高齢者のその後の記憶課題のパフォーマンスを一時的に向上させることが示唆されています。 限られた研究では、...

SSD を活用した分散インメモリ コンピューティング プラットフォームの最適化テクニック パート 2

3.1. クラスター環境 図 1 は、1 つのネーム ノード (マスター) と 4 つのデータ ノード (スレーブ) で構成されるテストベッド クラスターを示しています。 ネームノード(マスター)には、Hadoop(HDFS)のNameNodeとSecondary NameNode、SparkのDriver Node(マスターノード)を設定しました。 各データノードで...を実行します。