原始研究 发布于2021年11月5日 使用可解释的机器学习比较爱尔兰50岁以上成年人的步态速度储备,通常步态速度和最大步态速度 在老化和脆弱的网络 詹姆斯·r·C·戴维斯 西尔文·奈特 Orna A. Donoghue 贝琳达埃尔南德斯 Rossella里索 罗斯·安妮·肯尼 罗马Romero-Ortuno 雷竞技rebat网络生理学前沿 doi 10.3389 / fnetp.2021.754477 3472年的观点
原始研究 发布于2021年9月29日 老年人双任务训练计划:混合步态,视觉运动和认知训练 在老化和脆弱的网络 Akshata Nayak 康复Alhasani Anuprita Kanitkar 托尼Szturm 雷竞技rebat网络生理学前沿 doi 10.3389 / fnetp.2021.736232 3762年的观点 1引用
专业大挑战 发布于2021年7月7日 网络生理学在老化和虚弱:生理储备在老年人的巨大挑战 在老化和脆弱的网络 罗马Romero-Ortuno 尼古拉斯Martinez-Velilla 理查德·萨顿 安德里亚·安格 阿图尔Fedorowski 玫瑰加尔文 奥尔加Theou 安德鲁•戴维斯 理查德·B·赖利 尤尔根•Claassen 雷竞技rebat网络生理学前沿 doi 10.3389 / fnetp.2021.712430 4407年的观点 2引用
提交关闭 推进我们对不同时空尺度和结构的动态对大脑同步活动的影响的理解 Kelly Cristiane Iarosz Thanos诺斯 克里斯·g·安托诺普洛斯 安东尼奥·巴蒂斯塔 13057年的观点 9文章
提交关闭 动力系统网络中的推理、因果关系和控制:对人工智能影响的网络生理学的数据科学和建模视角 保罗·波格丹 路易斯·M·佩科拉 塞吉奥Pequito 迈克尔Rosenblum Plamen Ch Ivanov 9208年的观点 5文章