Információ

Összefügg az intelligencia a neurális kalóriahasználattal?

Összefügg az intelligencia a neurális kalóriahasználattal?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Az emberi agy sok kalóriát használ fel más fajokhoz képest, amit általában az emberek és más állatok intelligenciabeli különbségére való hivatkozással magyaráznak. A kérdésem az, hogy ez meddig tart? A radikálisan fejlett intelligenciával rendelkező egyének radikálisan több kalóriát is fogyasztanak? És perifériásan, ez a kalóriaszükséglet felső határt szab az emberi intelligenciának?


Szuperfolyékonyság: A folyadékintelligencia túlmutat az agy méretén

Mindannyian ismerjük az „Aha!” érzést. pillanat – amikor úgy tűnik, hogy gondolatai és ötletei súrlódás vagy viszkozitás nélkül áramlanak, és egy ezredmásodpercnyi tökéletes harmóniában egyesülnek. Az epifánia megléte közvetlenül kapcsolódik ehhez folyadék intelligencia, amely a látszólag egymáshoz nem kapcsolódó ötletek új és hasznos módon történő összekapcsolásának képessége.

Szupra folyékonyság a fizika világából kölcsönzött kifejezés annak a legmagasabb formájának leírására, amit Csikszentmihályi Mihály úgy ír le. folyam. Ezt a kifejezést használom a folyadékintelligencia optimalizálásának leírására is, amely során fellép Eureka! pillanatok. Személyes tapasztalatból tanultam meg, hogy a szuperfolyékonyság egy olyan epizodikus élmény, amelyben az elméd, a tested és az agyad a „szuper áramlás” állapotában működik, amelyet nulla súrlódás, viszkozitás vagy entrópia jellemez a gondolataid, érzelmeid és mozgásaid között. .

Mi az a folyadékintelligencia?

A folyékony intelligencia az a képesség, hogy kreatívan gondolkodjunk, alkalmazkodjunk az új helyzetekhez, és olyan problémákat oldjunk meg, amelyekkel újszerű helyzetekben gyakran még soha nem találkoztunk. A folyékony intelligencia általában magában foglalja a kritikai gondolkodás használatának képességét – az explicit és implicit tudás mellett – a minták azonosítására és a pontok személyes és eredeti módon történő összekapcsolására. Ahogy Szent-Györgyi Albert mondta egyszer: „A feladat tehát nem az, hogy azt lássuk, amit senki sem látott, hanem az, hogy gondoljunk arra, amit senki sem gondolt, arról, amit mindenki lát.”

"Aha!" Azok a pillanatok, amelyekben analitikus megoldást keresel, és intuitív bepillantást nyerhetsz, amely helyes választ ad – a folyékony intelligenciát példázzák. Másrészt a kikristályosodott intelligenciát az a szigorú analitikus képesség képviseli, amely a készségeket, tudást és tapasztalatot használja fel a deklaratív kérdések megválaszolására, kizárólag explicit tudás felhasználásával.

A kristályosított intelligencia a deklaratív memória egy formája, amely olyan agyi tényeket képvisel, amelyeket meg lehet jegyezni és válaszolni egy alapvető feleletválasztós szabványos tesztben. Ahogy a név is sugallja, a kristályosított intelligencia nem folyékony vagy képlékeny. Sok szempontból az intelligencia mérésére helyezett hangsúly, amely kizárólag a kikristályosodott intelligenciát mérő akadémiai teszteken alapul (például a No Child Left Behind kezdeményezések keretében), a folyékony intelligencia jelentőségét súlyosan alulértékelte, és hagyta elsorvadni a digitális korszakban.

Arthur Koestler gyönyörűen leírta azt az érzést, amikor egy "Aha!" pillanat oly módon, hogy érinti a fluid intelligencia és a kristályos intelligencia közötti különbséget. Koestler azt mondta:

„Az igazság pillanata, egy új meglátás hirtelen felbukkanása az intuíció aktusa. Az ilyen megérzések csodálatos kipirulások vagy érvelési rövidzárlatok látszatát keltik. Valójában egy elmerült lánchoz hasonlíthatók, amelynek csak a kezdete és a vége látható a felszíni tudat felett. A búvár a lánc egyik végén eltűnik, a másik végén pedig feljön, láthatatlan láncszemek vezetik.

A kognitív idegtudósok hosszú ideje végeznek kutatásokat, hogy jobban megértsék a különböző típusú emberi intelligencia biológiai alapjait. Több évtizedes kutatások kimutatták, hogy az általános intelligencia két agyi biomarkerrel áll összefüggésben: az agy biokémiai N-acetil-aszpartát (NAA) koncentrációjával, amely proton mágneses rezonancia spektroszkópiával (MRS) mérhető, és a teljes agytérfogattal, amely strukturális MRI agyi képalkotással mérhető.

Fluid Intelligence vs. Crystalized Intelligence

2016 márciusában beszámoltam az Illinoisi Egyetem Beckman Intézetének Urbana-Champaignben végzett tanulmányáról, amely megállapította, hogy a NAA magasabb koncentrációja az agy motoros régióiban kifejezetten a folyadékintelligencia magasabb szintjéhez kapcsolódik.

Az NAA egy biokémiai marker, amelyet egy adott agyterületen belüli idegi energiatermelés mérésére használnak. Aki Nikolaidis, a vezető szerző közleményében azt mondta: „Az agy motoros régiói szerepet játszanak a mozgások tervezésében és megjelenítésében, valamint azok végrehajtásában. A mentális vizualizáció a folyékony intelligencia kulcseleme.”

A kutatók arra a következtetésre jutottak, hogy bár az agy teljes mérete genetikailag meghatározható, és nem könnyen megváltoztatható, az NAA szintje és az agy anyagcseréje reagálhat az egészségügyi beavatkozásokra, beleértve a diétát, a testmozgást vagy a kognitív tréninget – amelyek mindegyike javíthatja a folyadék intelligenciáját.

Ezen a héten a Beckman Intézet kutatóinak új tanulmánya egyértelműbbé teszi azt, hogy az agy szerkezete és kémiája hogyan eredményezi a folyadékintelligencia bizonyos aspektusait. A folyóiratban megjelenik a 2016. júniusi tanulmány, „A folyadékintelligencia disszociálható agyi biomarkerei” NeuroImage.

A tanulmányt az teszi úttörővé, hogy a kutatók összefüggésbe hozták az agy NAA energiatermelésének magasabb koncentrációját a verbális és térbeli problémák konkrét megoldásának jobb képességével. A kutatók azonban összefüggést találtak az agy mérete és a számokkal kapcsolatos problémamegoldás között.

Az Illinoisi Egyetem posztdoktori kutatója, Erick Paul, aki Ryan Larsen kutatóval és Aron Barbey illinoisi idegtudományi professzorral vezette a munkát, nyilatkozatában elmondta:

"Bizonyára sok olyan dolog van az agyban, ami meghatározza az ember intelligenciáját, és a cél az, hogy megpróbáljuk szétszedni ezt a rejtvényt. Ez a két agyi biomarker, az agytérfogat és az NAA, mindegyik független információt ad a folyadékintelligenciáról. Az agy azon tulajdonságait, amelyeket meg tudunk mérni, és ezek a különböző tulajdonságok a folyékony intelligencia különböző aspektusaihoz kapcsolódnak.

Adatainkban a folyékony intelligencia két aspektusát figyeltük meg – az egyiket a mennyiségi vagy a numerikus érvelés, a másik pedig a verbális vagy térbeli érvelést. Az érvelési képességek hasonló szétválását korábbi tanulmányok igazolták.

Azt találtuk, hogy az intelligencia kvantitatív érvelési komponense korrelált az agy térfogatával, de nem az NAA koncentrációjával az agyban. Az intelligencia verbális és térbeli összetevői pedig korreláltak az NAA-val, de nem az agytérfogattal. Az eredmények tovább erősítik azt a bizonyítékot, hogy a folyékony intelligencia különálló, de egymással összefüggő folyamatokat foglal magában az agyban."

A tanulmány elemzése 211 kutatási alany bevonásával készült, így ez az eddigi legnagyobb tanulmány, amely élő emberek agyi kémiáját és intelligenciáját kapcsolta össze. A kutatók hangsúlyozzák, hogy további vizsgálatokra lesz szükség az eredmények megerősítéséhez és kiterjesztéséhez.

"Eredményeink hozzájárulnak ahhoz, hogy egyre több bizonyíték szóljon arról, hogy az intelligencia az agy szerveződésének több szintjét tükrözi – beleértve a neuroanatómiát, például az agy méretét és a neurofiziológiát, például az agy anyagcseréjét -, és hogy az agy speciális tulajdonságai erőteljes lencsét biztosítanak. hogy megvizsgáljuk és megértsük az adott intellektuális képességek természetét” – zárta Barbey.

A kikristályosodott intelligencia „könyvi okosságait” gyakran túlértékelik

Amióta csak az eszemet tudom, lenyűgözött a különféle intelligenciatípusok agytudománya és az, ahogyan „gondolkodunk a gondolkodásunkról”. Például a sportban a gördülékenység megteremtése és a „nyomás alatti kegyelem” megőrzése, amely ahhoz szükséges, hogy ne fulladjon meg, ne ejtse meg a labdát, általában nem kell túlgondolni. Tudományos íróként a különféle tanulmányok eredményeinek újszerű összekapcsolása eredeti hipotéziseim alátámasztására a kikristályosodott intelligencia és a fluid intelligencia kombinációjára van szükség.

Édesapám, Richard M. Bergland világhírű idegsebész, idegtudós volt és a könyv szerzője. Az Elme Szövete (Viking). Fiatal korában országos rangú teniszező volt. Apám azt mondaná: „Ebben teljesen pozitívan állok hozzá, az idegsebészsé válás egyenes következménye volt annak, hogy a labdát szeretem.”

Apám mindig is szoros kapcsolatot látott az atlétika és az életsiker között. Azonban csak élete utolsó éveiben feltételezte, hogy a kisagy (latinul "kis agy") nagy szerepet játszhat az intelligencia és a kognitív képességek számos típusában. Történelmileg a kisagyot az izommemória és a finomhangolt izommozgások koordinálásának székhelyének tekintették.

Felnőttként apám elvárta, hogy mindhárom gyermeke kiváló legyen a sportban és a tanulmányokban egyaránt. A nővéreimnek mindegyike rengeteg „könyves okossággal” rendelkezett. Könnyen meg tudták őrizni kikristályosodott intelligenciájukat, és nagyon jól teljesítettek a teszteken. A nővérem különösen agyi volt. Olvasott Háború és béke negyedik osztályban tökéletes SAT-pontszámot szerzett, Exeterbe járt stb.

Másrészt szörnyű voltam az iskolában, utáltam házi feladatot csinálni, és sok tesztet elbuktam. De nagyon jól tudtam teniszlabdát ütni. Rendkívül szociális voltam, és szerettem az Amerika Top 40-es listáján és a popkultúrán tartani az ujjamat. Apám azt hitte, hogy az összes gyerekkoromban hallgatott popzene és K-tel lemez pépessé teszi az agyamat (latinul „agy”).

A gyenge teszteredményeim és a rossz jegyeim vigasztalásaként apám azt mondta: „Lehet, hogy a nővéreidnek van agyi okossága, de te sportos zsenialitásod és kiváló kisagyi intelligenciád van, Chris.” Kisagy a cerebrális testvérszava, és azt jelenti, hogy „a kisagyhoz kapcsolódik vagy abban található”.

Mondanom sem kell, hogy mindig is a vállamon volt a zseton, amiért buta zseninek tartottak. Arra is túlérzékeny vagyok, hogy bárkit "okosnak" titulálnak csak azért, mert meg tudja őrizni és visszanyerni a kikristályosodott tudást. Erősen azonosulok Alma materem mottójával, a Hampshire College-val (egy olyan iskola, ahol nincsenek tesztek vagy osztályzatok) Non Satis Scire, ami azt jelenti, hogy "tudni nem elég".

Ennek ellenére az a legfőbb motiváló erő, hogy be kellett bizonyítanom apámnak, hogy rendelkezem agyi és kisagyi intelligenciával, arra késztetett, hogy könyvszerződést kössek az írásra A sportoló útja: Izzadság és a boldogság biológiája (Szent Márton nyomda).

A 2005-ös első könyvem kéziratának megírása során mindvégig apám egész életében végzett tudományos képzésére támaszkodtam szakértői tanácsok és útmutatások miatt. A könyv írása közben apám és én minden nap beszélgettünk, miközben az idegtudományról válogattam. Ez nemcsak az idegtudományokkal kapcsolatos kikristályosodott intelligenciám megerősítését segítette, hanem az apa-fiú kapcsolatunkat is.

Véleményem szerint apám különböző Ivy League intézményekkel való hosszú távú kapcsolata – és enciklopédikus szintű kikristályosodott intelligenciája – gyakran némileg intellektuális sznobbá tette, aki karrierje nagy részét elsősorban az "okos emberek okosabbá tétele" érdekelte. Szerencsére nagyon kezdetleges tudományos hátterem miatt apám kénytelen volt lelassítani és leegyszerűsíteni a bonyolult idegtudományokra vonatkozó magyarázatait, amikor együtt dolgoztunk. Gondolkodási folyamatainak is jót tett, hogy le kellett egyszerűsítenie a dolgokat.

Amikor elkezdtem újra feltalálni magam és átalakultam agyibb gondolkodóvá, apám kellemesen meglepett, amikor látta, hogy élő bizonyítéka lettem annak a gondolatnak, hogy a gondolkodásmód soha nem rögzült, és a neuroplaszticitás és a neurogenezis képes átformálni az agyat – amelyek sarokkövei A sportolók útja.

Édesapámmal együtt létrehoztunk egy új megosztott agyi modellt, amely az explicit tanulást a nagyagyba, az implicit tanulást pedig a kisagyba helyezte. Amikor édesapám 2007-ben hirtelen meghalt, megfogadtam, hogy folytatom élete munkáját az idegtudományban, és olyan nyomokat keresek, amelyek segítenek megfejteni a gondolkodás és az emberi intelligencia különféle típusaival kapcsolatos rejtvényeket.

Az elmúlt években elkezdtem kiterjeszteni a "Bergland Split-Brain Model"-et, hogy belefoglalja a kristályos és folyékony intelligencia reprezentációit. 2009-ben jutott eszembe, hogy a "gondolat szuperfolyékonyságának" megteremtése a négy agyfélteke közötti szakadék áthidalásával jár együtt, amint azt a fenti kezdetleges vázlat szemlélteti.

Az egyik ok, amiért személy szerint izgatott vagyok a folyékony intelligenciával kapcsolatos, a Beckman Intézetben nemrégiben kiadott kutatások miatt, az az, hogy az intelligencia optimalizálásának gondolataihoz kapcsolódik a különböző agyi struktúrák kombinációja, a váratlan idegi kapcsolat, valamint a NAA vegyi meghajtók.

Következtetések: A prefrontális kéreg rögzítésének feloldása javíthatja a folyadék intelligenciáját

A múlt héten a Stanford Egyetem kutatói publikáltak egy tanulmányt a folyóiratban Agykérget beszámol arról, hogy a kisagy és a nagyagy fokozott kapcsolata növeli a kreatív kapacitást.

Kiderült, hogy a nagyagy végrehajtó-irányító központjainak elnyomása – és a kisagy „irányító” szerepének engedélyezése – növeli a spontán kreativitást, amely közvetlenül kapcsolódik a folyékony intelligenciához. Ez egy forradalmi koncepció, amely megkérdőjelezi a „vezérlő” kétes konstrukcióját. a jobb agy” a kreatív epicentrumunk. Ezek az eredmények sok tekintetben illeszkednek a folyékony intelligenciát mozgató különböző szempontokra vonatkozó legújabb kutatásokhoz.

A legújabb idegtudomány újradefiniálja az intelligenciáról alkotott nézetünk hagyományos konstrukcióit azáltal, hogy dekonstruálja a különféle agyi struktúrák, a funkcionális kapcsolódási pontok és az agykémia mindennapi gondolkodási folyamatainkban betöltött szerepét. Tartsa velünk a híreket ezekkel az eredményekkel kapcsolatban!

Ha többet szeretne olvasni a folyadékintelligenciáról és a kisagyról, nézze meg az előzőt Pszichológia ma blogbejegyzések,

© 2016 Christopher Bergland. Minden jog fenntartva.

Kövessen a Twitteren @ckbergland a frissítésekért A sportolók útja blogbejegyzések.

A sportolók útja ® Christopher Bergland bejegyzett védjegye.


Hozzáférési lehetőségek

Teljes hozzáférés a naplóhoz 1 évre

Minden ár NETTÓ.
Az ÁFA később a pénztárnál kerül hozzáadásra.
Az adószámítás véglegesítése a fizetés során történik.

Szerezzen korlátozott ideig vagy teljes hozzáférést a cikkhez a ReadCube-on.

Minden ár NETTÓ.


6. egység: Társadalmi intelligencia

A társadalmi megismerés az emberi intelligencia magja. A társadalmi interakciók az emberi tudás nagy részének és a mindennapi emberi tevékenység nagy részének forrásai. A szociális viselkedés az agy idegrendszerének nagy részét is érinti, és az emberi agy evolúcióját túllépte főemlős származásán. Ebben az egységben megismerheti a szociális kogníció idegi és percepciós alapját, valamint az fMRI-adatok elemzésére szolgáló hatékony kvantitatív módszereket, amelyek segítségével megvizsgálhatja a feladatok mögött meghúzódó idegi mechanizmusokat, például mások mentális állapotára következtethet.

Nancy Kanwisher kitér az Agyak, Elmek és Gépek Központjában végzett kutatásokra, amelyek a társadalmi intelligencia központi aspektusait kutatják, mint például az arcok felismerését, az érzelmeket és a tekintet irányát, a finom testjelek felhasználását az ügynök cselekedeteinek előrejelzésére és a speciális agy azonosítására. régiók a társadalmi megismeréshez.

Ken Nakayama először párhuzamot von az emberek és az állatok társas viselkedése között, majd mélyrehatóan feltárja az emberek azon képességét, hogy felismerik az arcokat és gyorsan kihasználják a finom vizuális jelzéseket más ágensek cselekedeteinek előrejelzésére.

Rebecca Saxe előadásának 1. részében megtudhatja, hogyan vezettek az fMRI-vizsgálatok egy olyan agyi régió felfedezéséhez, amely szelektíven foglalkozik mások mentális állapotával kapcsolatos gondolatokat kiváltó feladatokban, az úgynevezett Elmeelméletben. Megismerheti az fMRI adatok elemzésének korreláción alapuló módszereit is.

Rebecca Saxe előadásának második része bemutatja, hogy az fMRI elemzési módszerek, például a többváltozós mintaelemzés (MVPA) közelmúltbeli fejlődése hogyan nyújthat részletesebb képet arról, hogy az agy hogyan kódolja a magas szintű kognitív információkat.


Intelligencia: A gondolkodás két fő irányzata

Valerie L. Dammann Északnyugati Egyetem

Élvezettel olvastam és újraolvastam Paik intelligenciáról szóló áttekintését – egy a többszörös ellen. Paik jól lefedi az intelligenciával és az egyes pszichológusok által igaznak vélt két különböző irányzatot. Egyetértek Neisser és munkatársaival. (1996) szerint az intelligencia különböző szintjei vannak, és minden egyénnek más mértéke van az intelligenciának. Azt is gondolom, hogy az egyének intellektuális teljesítménye attól függően változik, hogy milyen helyzetbe kerülnek. Ezért inkább egyetértek azokkal a pszichológusokkal, akik több intelligenciában hisznek, mint például Gardner, Sternberg és Thurstone, mint azokkal, akik egyetlen intelligenciában hisznek, mint például Eysenck, Galton, Jensen és Spearman.

Az ezekről az elméletekről írt cikkek átkutatása után Paik jól körülírta a főbb pontokat, bár szerettem volna, ha részletesebben is kitér Gardner hét különböző intelligenciaformájára. Paik szépen elmagyarázza Gardner 2. premisszáját, amely figyelembe veszi az agyat, mint az intelligencia fő fizikai meghatározóját. Paik is remekül kifejti Sternberg és Thurstone főbb pontjait, bár szeretném, ha Paik egy kicsit többet beszélt volna arról, hogy Thurstone hogyan vitte tovább a Spearman-féle faktorelemzési módszert a faktorok forgatásával (Thurstone, 1938).

Paik azzal zárja tanulmányát, hogy megismétli az intelligenciával kapcsolatos két eltérő irányzatot. Röviden ismerteti egy általános intelligencia, valamint a több intelligencia főbb pontjait, és az intelligencia természetéről szóló vitával zárul, és arról, hogy egyetlen elméletet sem fogad el mindenki, és van még mit javítani bármely adott elméleten. Összességében élvezettel olvastam Paik intelligenciáról szóló ismertetőjét, és egy kicsit több ismeretet szereztem a témáról.


A törvényszéki epigenomika jövőbeli perspektívái

Dohányzó az ismeretlen nyomadó?

Annak ellenére, hogy széles körben elismerik, hogy a dohányzás negatív egészségügyi következményekkel jár, a világ lakosságának nagy része még mindig dohányzik: például az európaiak 19–32%-a [64]. A dohányzási szokások nyomelemekből származó DNS-ből való előrejelzésének képessége rendkívül informatív lenne egy ismeretlen nyom-donor jellemzésében, és így hasznos lehet a vizsgálatok iránymutatásában. A dohányzásról ismert, hogy DNS-károsodást és telomer-rövidülést okoz [65], valamint epigenetikai változásokat is, amelyeket a DNS-metiltranszferáz expressziójára gyakorolt ​​hatások [66] és a DNS-metilációs mintázatok [67] okoznak. A dohányzás epigenetikai hatásai a kumulatív füstexpozícióval (csomagévek) és a leszokás óta eltelt idővel is összefüggenek [68, 69, 70]. Az első vérben végzett epigenom-wide asszociációs vizsgálat (EWAS), amelynek célja a dohányzással összefüggő differenciális DNS-metiláció azonosítása volt, egyetlen CpG-markert talált.F2RL3) [67]. Több mint 18 további EWAS-t követően több ezer egyedben, számos, dohányzással összefüggő CpG-t ismertek fel számos génben, köztük AHRR [71,72,73,74,75,76,77,78,79], ALPP2 [72,73,77,74, 76–78, 80, 81], GFI1 [73, 74, 76, 82], GPR15 [74, 75, 81] és MYO1G [73, 76, 81, 83]. A megfigyelt helyenkénti DNS-metilációs különbségek azonban viszonylag kicsik (általában kevesebb, mint 20%) [84]. Míg a legtöbb vizsgálatot vérben végezték, a dohányzással összefüggő CpG-ket más szövetekben, például tüdőben is azonosították [72, 79]. Míg az epigenetikai hatások hosszú ideig fennmaradnak a dohányzás abbahagyása után, néhányuk visszafordítható [68, 77, 85]. Az egyik előzetes kísérlet a dohányzási szokások előrejelzésére az epigenetika segítségével egy négy CpG-t kombináló modellt tesztelt, hogy képes legyen megkülönböztetni a soha (n = 120) és volt dohányosok (n = 45), elérve a görbe alatti terület (AUC) 0,83-as becslési pontosságát (az AUC értékek 0,5, ami véletlenszerű előrejelzést jelent, és 1,0, ami teljesen pontos előrejelzést jelent) [86]. A dohányzást előrejelző CpG-k hozzáadásával az előrejelzés pontosságának további növelése mellett további kihívásokkal is számolni kell a jövőben, például a populáció-specifikus hatásokkal [76, 87]. Az egyik fontos szempont itt az anyai dohányzás hatása a terhesség alatt (például a terhes amerikai anyák 10,7%-a dohányzik [88]), amely hasonló epigenetikai változásokat okozhat az utódokban, egészen pubertásig, sőt felnőttkorig is. A passzív dohányzás hatását, amely az epigenomot is érintheti, szintén figyelembe kell venni az epigenetika dohányzás előrejelzésére vonatkozó jövőbeni gyakorlati alkalmazása során.

Az ismeretlen nyomadó ivó?

Az alkoholfogyasztás országonként és egyénenként nagymértékben eltér (az európai felnőttek több mint egyötöde tapasztal heti rendszerességű italozást [89]), és az ivási szokások előrejelzése hasznos lehet vizsgálati célokra. Léteznek törvényszéki toxikológiai tesztek az alkohol metabolitok kimutatására vérre, vizeletre és hajra, de nem engednek következtetni a rendszeres ivási szokásokra (azaz milyen gyakran és mennyi alkoholt fogyasztanak). Mind a genetikai [90], mind a környezeti tényezőknek [91] köszönhetően a DNS-metiláció különbsége nyilvánvaló a rendszeres alkoholfogyasztók és a nem fogyasztók körében. A globális vérmetiláció jelentős növekedését figyelték meg krónikus alkoholistákban [92], míg az olyan génekről, mint a dopamin transzporter [93], kimutatták, hogy eltérően metilálódnak alkoholfüggő egyénekben, bár ezt a megállapítást másoknál még nem sikerült megismételni. tanulmányok [94]. Az alkoholfüggőségre vonatkozó első EWAS számos epigenetikai markert tárt fel az alkohol metabolizmusával kapcsolatban [95], amelyek többsége (1702 CpG, p < 0,005) hipometileződött alkoholistáknál a nem ivókhoz képest (<17% különbség). Ez a megállapítás azonban ellentmond a másutt közölt alkohollal kapcsolatos hipermetilált genomoknak [92, 96]. Egy másik vizsgálatban 865 hipometilált és 716 hipermetilált CpG-t azonosítottak [97]. A rendelkezésre álló legnagyobb metaanalízisben öt CpG-t emeltek ki, amelyek az alkoholfogyasztás egyének közötti varianciájának jelentős részét (5,2–15%) magyarázzák, és ezért javasolták a súlyos alkoholfogyasztás biomarkereiként [98]. Egy előzetes predikciós vizsgálat AUC > 0,90-et ért el 144 CpG alapján [98], amely igazságügyi szakértői szempontból kihívóan magas a korlátozott bűnügyi helyszíni anyag és a jelenlegi módszerek képességei miatt. A közelmúltban több jelölt markert is feltártak, de 1–5%-os hatásokkal [99]. Az alkoholfüggő epigenetikai jelek részben reverzibilisek absztinencia esetén [99], és a dohányzáshoz hasonlóan a születés előtti anyai alkoholfogyasztás (amely a terhességek 9,8%-ában fordul elő, 2017 [100]) megváltoztatja a génspecifikus metilációt a méhlepény köldökzsinórvérében [101]. , és ez téves pozitív előrejelzésekhez vezethet. Arra számítunk, hogy a jövőbeli kutatások robusztus markereket fognak azonosítani, amelyeket be kell vonni egy törvényszékileg megfelelő előrejelző eszközbe.

Az ismeretlen nyomadó illegális drogfogyasztó?

A tiltott kábítószer-használat elterjedt a felnőttek körében, országonként 1-41% [102], ezért releváns az ismeretlen nyomadók jellemzésében. A leggyakrabban használt drogok közé tartozik a kannabisz, a kokain és az amfetaminok. Az ország jogi kereteitől függően évente több ezer kábítószerrel kapcsolatos bűncselekmény történik [102]. Az alkoholhoz hasonlóan a törvényszéki toxikológiai vizsgálatok is széles körben elterjedtek, azonban nem adnak információt az előzményekről és a szokásos használatról (lehetőleg a hajelemzés kivételével). A gyógyszerek által kiváltott epigenetikai változásokkal kapcsolatos legtöbb vizsgálatot állatmodelleken végezték [103, 104], elsősorban a kromatin szerkezetére és a hiszton módosulásokra összpontosítva [105]. A gyógyszer által kiváltott DNS-metilációs változásokat nemrégiben vizsgálták állati agyi régiókban és idegsejtekben [106]. A globális metilációs szintek nem különböztek az egerek agyában és a májban krónikus heroin- vagy kokainkezelést követően [104], az emberi agyban azonban ellentmondásos eredmények születtek a metamfetamin-függőséget követően [107]. A jelölt gén megközelítések alkalmazásával eddig csak a kannabisz és az opioid epigenetikai hatását vizsgálták vérben. A kannabiszfüggő egyéneknél megváltozott a vér CB1 metiláció, ami a dohányzókban is kimutatható [108]. Csaknem 200 heroinfüggőnél mutatkozott megváltozott vér OPRM1 metiláció, de a helyenkénti változások csekélyek voltak (<4%) [109], és populációbeli különbségeket mutattak [110]. Ezek az eddigi kis metilációs különbségek azt jelzik, hogy nagyobb számú egyént kell bevonni az asszociációs vizsgálatokba, azonban mivel várhatóan nehézségekbe ütközik az ilyen vizsgálatok elvégzése a vizsgálatban résztvevők kontrollált kábítószer-használatával, ez a kutatási kérdés még gyerekcipőben jár. Jövőbeli kísérletekre van szükség annak megállapítására is, hogy epigenetikai különbségek csak az agyban várhatók (ahol a gyógyszerek hatása jelentkezik), vagy ezek a törvényszéki szempontból relevánsabb szövetekben, például vérben is kimutathatók. Végül gyógyszerdózis-függő és reverzibilis hatások is várhatók.

Vannak-e diétás javallatok az ismeretlen nyom donorra?

Az ismeretlen egyén étrendjének előrejelzése igazságügyi jelentőséggel bírhat, ha speciális diétát követnek (pl. vegetáriánus), vagy olyan különleges ételeket fogyasztanak, amelyek potenciálisan egy adott tulajdonsághoz, például földrajzi elhelyezkedéshez, hagyományokhoz vagy valláshoz köthetők. Az egyes alapélelmiszerek különféle fő összetevőket tartalmaznak, mint például gyümölcsök, zöldségek, hús és hal. Végül az étkezési különbségek a makro- és mikroelemek, köztük a szénhidrátok, fehérjék, zsírok, vitaminok és ásványi anyagok eltérő bevitelében jelentkeznek. A táplálkozás-epigenomika viszonylag új, de gyorsan növekvő kutatási terület [111]. Úgy tűnik, hogy a mikrotápanyagok, köztük a folsav és a B-vitaminok kulcsszerepet játszanak másodlagos metil-donorként [112]. Az egyik első egész epigenomra kiterjedő tanulmány kimutatta, hogy a születés előtti éhínségnek való kitettség élethosszig tartó metilációs változásokat okoz [113]. Egy generációkon átívelő tanulmány 134 „táplálkozás-érzékeny” régiót azonosított, amelyek a figyelem/kogníció károsodásával járnak [114]. A különböző étkezési szokásokat összehasonlítva azt találták, hogy az európai vegetáriánusok körülbelül 40%-kal csökkentek MnSOD a bukkális metilációt a mindenevőkhöz képest [115], míg egy kisebb méretű tanulmányban a plazma homocisztein szintje szignifikáns korrelációt mutatott a vegetáriánusok globális vér DNS-metilációjával [116]. Ha konkrét makrotápanyagokat nézünk, a halfogyasztáson keresztüli higanyexpozíció okai SEPP1 hipometiláció [117] és a sült hús napi bevitele megváltozik 16. o metiláció a nyelőcsőszövet sejtjeiben [118]. A dúsított élelmiszerekből származó diétás folát szintén pozitívan kapcsolódik a LINE-1 vérmetilációjához [119]. Összességében az étrend összetett, változó mintákat és folyamatokat foglal magában. Nem ismert, hogy léteznek-e kölcsönhatások a különböző makro- és mikrotápanyagok között, és mennyire egyediek a megfigyelt epigenomikus hatások egy adott élelmiszertípusra vagy tápanyagra. Mindazonáltal úgy gondoljuk, hogy a különböző étrendi csoportok, például a vegetáriánusok és a nem vegetáriánusok jövőbeli nagyszabású epigenomikus elemzése lehetővé teheti olyan előrejelzési modellek felépítését, amelyek alkalmasak a törvényszéki alkalmazásokban való felhasználásra.

Az ismeretlen nyomdonor fizikailag aktív?

Az ismeretlen személy fizikai aktivitási szintjére vonatkozó információk betekintést nyújthatnak a testfelépítésükbe és a megjelenésükbe, ami fontos egy ismeretlen nyom donor leírásánál. A fizikai gyakorlat befolyásolhatja az epigenomot [120] és szabályozhatja a génexpressziót [121]. Részt vesz a gén-környezet kölcsönhatásokban is, amelyek csökkentik az egyének testtömeg-indexére (BMI) gyakorolt ​​genetikai hatásokat [122]. Míg a keresztmetszeti és eset-kontroll vizsgálatok nem mutattak ki szignifikáns korrelációt a fizikai aktivitás és a globális vérmetiláció között [123], addig a LINE-1 metilációja megnövekedett azoknál a nőknél, akik hosszú ideig magasabb fizikai aktivitást tartottak fenn [124]. A gyakorlatokkal összefüggő epigenetikai hatások is erősebbek voltak az idős populációkban [125], a beteg egyénekben (L3MBTL1) [126] és olyan szövetekben, mint a zsír (TCF7L2) [127] és a vázizomzat (KCNQ1) [128]. A fizikailag fittebb vagy a rendszeres testmozgás összefüggést mutat a nyál alacsonyabb rákgén-metilációjával [129]. A rendszeres, mérsékelt testmozgásnak a vér epigenetikai változásai révén történő gyulladásos válaszre gyakorolt ​​hatásának vizsgálatakor nem volt hatás a IL-6 [130] és p15 [131] gének, de csökkent korfüggő ASC vérmetilációt figyeltek meg [131]. Eddig nem akut, hanem hosszú távú edzés hatásait vizsgálták, így nem ismert, hogy a metilációs változások mikor jönnek létre és válnak kimutathatóvá az edzés időzítésével kapcsolatban. Ez a kutatás még korai stádiumban van, és folyamatban van, de a jövőbeni nagyszabású kísérletek, beleértve a vizsgálatban résztvevők kontrollált edzési rendszerét, képesek azonosítani a testmozgással kapcsolatos epigenetikai különbségeket. Az eredményektől függően kriminalisztikai eszközt lehet kifejleszteni annak előrejelzésére, hogy egy ismeretlen nyom-donor fizikailag aktív-e vagy sem.

Mekkora az ismeretlen nyomdonor testmérete/alakja?

Míg a kategorikus, kívülről látható jellemzők, például a szem- és hajszín előrejelzése már kialakult [132], a dimenzióalapú jellemzők, például a testmagasság előrejelzése kihívást jelent folyamatos mennyiségi jellegük miatt. Bár a testmagasság genetikai összetevője nagy [133, 134], a környezeti tényezők a magassági eltérések mintegy 20%-át magyarázzák. A testmagasság óriási genetikai összetettsége miatt, a nagyon nagy, genomra kiterjedő asszociációs vizsgálatok ellenére (több mint 250 000 alanyon az azonosított SNP-k nem magyarázzák meg a fenotípusos eltérések több mint 27,4%-át [135, 136]). A BMI esetében azonban ez a szám csak 2,7% [137]. Egyre több bizonyíték áll rendelkezésre arra vonatkozóan, hogy az epigenetikai variációk szerepet játszhatnak a testmagasság [138] és a BMI [139] alakításában. Az első embereken végzett vizsgálat kimutatta, hogy a magassággal összefüggő gének 83%-a tartalmaz CpG promoter szigeteket génszabályozáshoz kapcsolódik, amelyek fele jelentős DNS-hipermetilációs modulokkal rendelkezik [138]. Bár jelenleg nincs publikált EWAS a magasságra vonatkozóan, más fajokon, mint pl. Arabidopsis thaliana [140], hangyák [141] és birkák [142] magassághoz kapcsolódó metilációt azonosítottak a testmérettel kapcsolatos génekben. A BMI esetében, ahol EWAS-t végeztek embereken [139], a születési súlytól eltérő ikrek nem mutattak szignifikánsan eltérő epigenomszintű profilt [143], hanem három CpG-t (a génben). HIF3A) szignifikáns összefüggést mutattak a BMI-vel a nem rokon egyének nagyobb csoportjában [139]. A cg22891070 metilációjának minden 10%-os növekedése esetén a BMI körülbelül 3%-kal volt magasabb [139], azonban ezek a hatások nem ismétlődnek meg serdülőknél [144]. Körülbelül négymillió CpG átfogó vizsgálatát követően négy BMI-hez kapcsolódó változóan metilált régió (PM20D1, MMP9, PRKG1, és RFC5) fedezték fel [16]. Az eddigi legnagyobb metaanalízis során 187 lókusz BMI-hez kapcsolódó DNS-metilációs szintjeit sikeresen replikálták több szövetben és etnikai csoportban [145]. Egy másik CD4+ T-sejteken végzett vizsgálatban nyolc további BMI-vel és derékkörfogattal kapcsolatos CpG-t azonosítottak [146]. Úgy gondoljuk, hogy a jelenleg azonosított CpG-k a nagyszabású epigenetikai vizsgálatok jövőbeli eredményeivel együtt megfelelő markerkészletet alkothatnak egy jövőbeli törvényszéki eszköz számára, amely előrejelzi a személy testmagasságát és súlyát, amely a fizikai aktivitásra vonatkozó információkkal kombinálva részletesebb képet alkothat. egy ismeretlen személy testalkatának képe.

Melyik földrajzi régióban él az ismeretlen nyomadó?

Predicting biogeographic ancestry via small sets of genetic markers is feasible in current forensic testing, at least at the continental level [4]. However, the geographic regions where the ancestors of a person originate from is not necessarily the same as the region where the individual lives (residency), especially in the current age of globalization [147]. Currently, residency can be inferred via isotope analysis [148], but this is unsuitable to crime scene traces. Genetic geographic population substructure, which is the basis of genetic ancestry inference, is caused by human migration and positive selection via local genetic adaptation to environmental factors, which occur over large periods of time involving multiple generations. By contrast, epigenetic geographic population substructure influenced by local environmental factors is produced much more quickly, and within a person’s lifetime. Giuliani et al. proposed that the factors influencing spatial epigenetic variation are mainly nutrients, UVA exposure, and pathogens [149]. Distinct epigenetic changes due to chronic sun exposure have been found in human skin (KRT75) [150], while environmental chemicals such as cadmium exposure via soil in Thai populations [151] and phthalate exposure via household products in the USA [152] affect gene-specific DNA methylation. Apart from metals and organic pollutants [153], others such as water contaminants and airborne pollution could have similar effects. Lifetime exposure to undesired disinfection products formed during water treatment caused methylation differences in 140 CpGs in Spanish individuals [154], while mitochondrial DNA (mtDNA) methylation was altered in Italian steel workers due to their high exposure to metal-rich particulate matter [155]. Nevertheless, these mtDNA methylation changes are considered minute, since overall mtDNA methylation seems to be less than 6% [156]. Overall, we regard it as likely that, besides biogeographic ancestry information from genetic markers, additional residence information via epigenetic profiling will become available in the near future with additional benefits for investigative use.

Are there hints about the socioeconomic status of the unknown trace donor?

Socioeconomic status (SES) is often measured as a combination of education, occupation, income, and marital status, thus viewed as a continuous variable it is conceptualized as the social class of an individual, associated with behavioral features and disease risks [157,158,159]. While complex and highly variable, information about the SES of an unknown trace donor could help police target their investigations. Together with genetics and physical environment, social factors also impact on epigenetic variation [160]. Well-defined epigenetic patterns have been linked to both childhood and adulthood socioeconomic environment [161]. Early-life SES was found to be associated with altered methylation in three CpG sites in blood, but the methylation effects were low (<5%) [162]. Following candidate gene approaches in multiple populations, SES-associated methylation was also reported in stress-related (AVP, FKBP5, OXTR) and inflammation-related (CCL1, CD1D, NFATC1) genes [163, 164]. In another study, low-SES was also linked with altered methylation of the serotonin transporter gene [165, 166]. Looking at global DNA methylation and job status in particular, manual workers demonstrated 24% global hypomethylation compared with non-manual workers [167]. Various SES-associated factors, including family income at birth [168], adult education [168], maternal education [169], parenting [170], and status of single parent family [168], have all been linked with altered methylation at specific genomic locations. While this research is still ongoing, following comprehensive characterization of SES-associated effects it might be possible in the near future to be able to translate an individual’s epigenome into clues regarding their educational, occupational, and marital status however, distinct predictions might be unlikely.


AI in our factories: is there a ghost in the machine?

Banking, insurance, energy networks and now justice: AI is everywhere and we don’t even notice it. What about in the industrial world? Is there still a captain on board there?

Tellmeplus knows well the situation, as they focus on AI & big data for Manufacturing, bringing predictive intelligence at the edge and inside industrial assets to increase operational performance.

“AI is a trend across nearly all industries today and yet, industrial robots have been a part of factories since the 1960s. So what’s different now? AI is playing a significant role in factories, facilitating industrial automation, reducing operational costs and defaults, optimizing process effectiveness, ensuring 24x7 production and guaranteeing equipment uptime.

How does AI make a difference? There is no ghost or magic spirit inside machines! AI simply uses data to better organize factories in order to make supply chain, design team, production line, and quality control more coordinated, more able to provide personalized products or services to customers, to make sure this product/service is always available and delivered as you expected.

This is now possible because the factories, and all machines inside the factories, are equipped with connected IoT (sensors, etc.) that collect data and act upon it. This data can be centralized and processed in the cloud, in IoT platforms like Microsoft Azure IoT… or directly inside machines — at the “edge”, making it more reliable and reactive. This is when AI truly becomes “the ghost in the machine”!


Fine-Tuning

What makes today&rsquos deep neural nets at once powerful and capricious is their ability to find patterns in huge amounts of data. Loosely modeled on the human brain, these complex computing systems are the not-so-secret sauce of the current AI boom. They are why digital assistants like Apple&rsquos Siri and Amazon&rsquos Alexa have gotten very good at recognizing speech, and why Google translations are finally comprehensible. They also enable machines to identify images, predict diseases and beat humans at the television quiz show, Veszély!, and at go, a game arguably more sophisticated than chess.

Neural nets process information by passing it through a hierarchy of interconnected layers, somewhat akin to the brain&rsquos biological circuitry. The first layer of digital &ldquoneurons&rdquo&mdashcalled nodes&mdashreceives raw inputs (such as pixels in a photograph of a cat), mixes and scores these inputs according to simple mathematical rules, and then passes the outputs to the next layer of nodes. &ldquoDeep&rdquo nets contain anywhere from three to hundreds of layers, the last of which distills all of this neural activity into a singular prediction: This is a picture of a cat, például.

If that prediction is wrong, a neural net will then tweak the links between nodes, steering the system closer to the right result. Yann LeCun, director of AI research at Facebook, likens this web of numerical connections to a box with millions of knobs. By tuning the knobs to satisfy millions of examples, the neural net creates a structured set of relationships&mdasha model&mdashthat can classify new images or perform actions under conditions it has never encountered before.

That process, known as deep learning, allows neural nets to create AI models that are too complicated or too tedious to code by hand. These models can be mind-bogglingly complex, with the largest nearing one trillion parameters (knobs). &ldquoWhat&rsquos cool about deep learning is you don&rsquot have to tell the system what to look for,&rdquo says Joel Dudley, director of Biomedical Informatics at Icahn School of Medicine at Mount Sinai in New York City. &ldquoIt&rsquos just, &lsquoHere&rsquos a few million pictures of cats. You figure out what a cat looks like.&rsquo&rdquo

This flexibility allows neural nets to outperform other forms of machine learning&mdashwhich are limited by their relative simplicity&mdashand sometimes even humans. For instance, an experimental neural net at Mount Sinai called Deep Patient can forecast whether a patient will receive a particular diagnosis within the next year, months before a doctor would make the call. Dudley and his colleagues trained the system by feeding it 12 years&rsquo worth of electronic health records, including test results and hospital visits, from 700,000 patients. On its own Deep Patient then discerned hidden harbingers of illness. &ldquoWe showed it could predict 90 different diseases, ranging from schizophrenia to cancer to diabetes, with very high accuracy&mdashwithout ever having talked to an expert,&rdquo Dudley says.


Mesterséges intelligencia — Human Intelligence Exhibited by Machines

King me: computer programs that played checkers were among the earliest examples of artificial intelligence, stirring an early wave of excitement in the 1950s.

Back in that summer of ’56 conference the dream of those AI pioneers was to construct complex machines — enabled by emerging computers — that possessed the same characteristics of human intelligence. This is the concept we think of as “General AI” — fabulous machines that have all our senses (maybe even more), all our reason, and think just like we do. You’ve seen these machines endlessly in movies as friend — C-3PO — and foe — The Terminator. General AI machines have remained in the movies and science fiction novels for good reason we can’t pull it off, at least not yet.

What we can do falls into the concept of “Narrow AI.” Technologies that are able to perform specific tasks as well as, or better than, we humans can. Examples of narrow AI are things such as image classification on a service like Pinterest and face recognition on Facebook.

Those are examples of Narrow AI in practice. These technologies exhibit some facets of human intelligence. De hogyan? Where does that intelligence come from? That get us to the next circle, machine learning.


Brain Activity Identifies Individuals

Kerry Grens
Oct 12, 2015

This image shows the functional connections in the brain that tend to be most discriminating of individuals. Many of them are between the frontal and parietal lobes, which are involved in complex cognitive tasks. EMILY FINN Neuroscientists have developed a method to pick out an individual solely by his connectome&mdasha pattern of synchronized neural activity across numerous brain regions. Researchers had observed previously that brain connectivity is a unique trait, but a new study, published today (October 12) in Természet idegtudomány, demonstrates that neural patterns retain an individual&rsquos signature even during different mental activities.

&ldquoWhat&rsquos unique here is they were able to show it&rsquos not just the functional connectivity&mdashwhich is how different brain regions are communicating over time when you&rsquore not doing a specific task&mdashbut even how the brain is activated during a specific task that is also very fingerprint-like,&rdquo said Damien Fair, who uses neuroimaging to study.

Fair and others said individuated brain scans could be applied to better understand the diversity of mental illnesses often lumped into the same diagnosis. “We don’t kneed to keep going at the average. We have the power to look at individuals,” said Todd Braver of Washington University in St. Louis who did not participate in the study. “To me I find that really exciting.”

The research team, based at Yale School of Medicine, extracted data from the Human Connectome Project, which includes functional MRI (fMRI) data from about 1,200 people so far. The Yale team analyzed imaging data from 268 different brain regions in 126 participants. To create a connectome profile for each individual, the researchers measured how strongly the activity of a specific brain region compared to the activity of every other brain region, creating an activity correlation matrix.

Each person, it turned out, had a unique activity correlation matrix. The team then used this profile to predict the identity of an individual in fMRI scans from another session.

Depending on the type of fMRI scan assessed, the researchers could nail someone’s identity with up to 99 percent accuracy. Scans taken during mental tasks, rather than resting, made it more difficult, and the accuracy dropped to below 70 percent.

“Even though brain function is always changing, and we saw it’s slightly harder to identify people when they are doing different things, people always looked most similar to themselves” than to another participant, said Emily Finn, a graduate student in Todd Constable’s lab and the lead author of the study.

Fair pointed out that one of the most individualized brain regions is the frontoparietal cortex, which helps to filter incoming information. He has found the same result in his own work on fingerprinting connectivity. “It really seems important for making an individual who we are,” he said.

The ability to identify individuals even during tasks on different days would be important for clinical applications. Mental disorders are often classified by phenotype, or symptoms, that may represent a variety of underlying causes. “These types of technologies I think are going to help us personalize mental health better,” Fair told A tudós. “We’ll have more information to say specifically what’s happening in your brain.”

Finn’s group was also able to associate a person’s connectome with his or her “fluid intelligence.” This trait is measured by asking people to solve a problem or find a pattern without using language or math skills or learned information. Finn told A tudós that stronger connections between the prefrontal and parietal lobes, brain regions already known to be involved in higher order cognition, were most indicative of higher fluid intelligence scores. The results “suggest levels of integration of different brain systems are giving rise to superior cognitive ability,” she said.

“It’s not just this idiosyncratic fingerprint that they’re talking about that basically allows you to differentiate one individual from another,” Braver said of the study, “but it pushes the idea that [the connectivity signature is] functionally relevant, that those things may be related to things that we think are interesting individual differences, like intelligence.”

Finn cautioned that the intelligence correlation is more a proof of concept to link brain connectivity with behaviors, rather than something having real-life applications. “Hopefully, we could replace that with some variable, like a neuropsychiatric illness or [predicting] who’s going to respond best to some treatment.”


Összegzés

Creating novel industrial processes to reduce climate change? DARPA had that covered too. So while Dr. Ling made sure to remind the audience up front that this was all about supporting warfighters, it was impossible to not consider the deeper implications of what was being presented as the event proceeeded.

The reality is that the true DARPA mission isn’t just about war. A happier, more secure and sustainable world is the best possible security for the United States, a fact that DARPA’s leaders seemingly recognize at the moment. And so DARPA is developing technologies for rapid identification of communicable diseases, restoring lost biological functions, producing materials and developing novel industrial processes to prevent slow and reverse climate change, save ecosystems and more.

And DARPA’s next revolution, biology is technology, is something even bigger than the Internet. They’re out to revolutionize the practice and products of bio-science and along the way they are re-defining what it will mean to be human. Will we alter our biology to enable direct mind to mind communication? Can we extend our immune system into the world to cure all communicable diseases? Can we cure and repair the most damaging and persistent mental illnesses?

In this amazing two day event, DARPA opened the door to a wider public collaboration and conversation about these amazing ideas.

A second event is planned for New York City in June and video of the February presentations will be available online according to DARPA representatives at the event. I will update this story with videos when they are available.


Nézd meg a videót: IQ TEST matrix 1-19 SOLVED AND EXPLAINED (Június 2022).


Hozzászólások:

  1. Hand

    Lehetséges, hogy végtelenül beszélhetünk erről a témáról.

  2. Kelile

    Elnézést kérek, de véleményem szerint beismeri a hibát. Meg tudom védeni az álláspontomat. Írj nekem PM -ben.

  3. Shareef

    I read, like subscribe to a blog. Question: How?

  4. Ruben

    csodálatos, nagyon értékes darab

  5. Mulkree

    További részletek kérem

  6. Abdul-Salam

    It is just a wonderful answer



Írj egy üzenetet