Настроение на 0: Как справиться с предменструальным синдромом (ПМС)

Содержание

Статусы про плохое настроение

Поднять настроение мне могут только мои любимые мелодии, громко звучащие в наушниках)))

Настроение не понять умом, оно зависит от твоего желания и появляется тогда, когда ему угодно!

Не трогайте меня, я зла… На глупые вопросы типа «в чем дело?» и «что с настроением?» не отвечаю. Не пытайтесь дождаться ответа — можете быть посланы далеко и надолго!

То, что настроение хуже не бывает – миф. Бывает, дайте только повод!

Лучший статус:
Обязательно будет все хорошо, даже если сейчас все нереально плохо!

Мое настроение как никогда нуждается в подзарядке… или в полной перезагрузке… Жаль в розетку нечего вставить для зарядки… разве что пальцы?…

Плохое настроение хуже некуда – хоть на улицу беги… через окно девятиэтажки…

Главное не сорваться на случайном прохожем – жертву нужно выбирать предельно внимательно!

Заняться абсолютно нечем… Плохое настроения… Пойти что ли повеситься… А че еще делать в такую непогоду?

Напоминаю себе маленькую девочку – без достаточного внимания я хнычу, а когда оно в избытке – начинаю психовать и капризничать!

Статус отдыхает! Устал от перемены настроения хозяйки!…

Я в порядке. В каком-то очень хреновом, но порядке…

Почему у человека грустное ебало, потому что человека просто заебало!

Достали со своим «Все будет хорошо».Будет, я знаю. Мне сейчас блять плохо.

жизнь как карусель: соскочить страшно. а кататься уже тошнит

Уехала на дачу, уж лучше там одной и в тишине, достали все

Почему-то именно плохие привычки способствуют хорошему настроению!!!

Причинять муки своим завистникам — это быть в хорошем настроении.

Дам в долг хорошее настроение, под проценты.

Это только иллюзия, что настроение — хуже некуда. Всегда есть куда, было бы только хуже.

Формат улыбки зависит не только от настроения, но и от форм зубов.

— Почему сидишь на полу? — Мне так удобно. — Почему в темноте? — Электричество экономлю. — Почему слеза катится по щеке? — Лук режу. — В темноте на полу??? — Да.

Продам нервную систему. Заводится с пол пинка!

— А почему хрустит снег? — Наверное, он засохший, потому что не свежий. — Нет… Просто у снежинок ломаются позвоночники…

Ты пишешь только когда у тебя хорошее настроение, наверное оно у тебя всегда плохое!

Есть минуты, когда люди любят преступление.

Все было бы не так плохо, если бы не оставляло желать лучшего.

Как всё достало, так хочется пропасть на сутки от всех, и вернуться за руку с кем-то!(

Когда Бог раздавал хорошое настроение, я новерное сидел в туалете…

Настроение отвратительное–не подходить, это заразно!

Пребываю в удрученном настроении.

Стоит ли портить себе настроение мыслями о том, как тебе испортили настроение?

Улыбайтесь: это заставляет людей ломать голову над тем, что же у вас на уме…

Что-то у меня настроение испортилось. — Это с какой такой радости?

Все такие красивые, умные, талантливые, а я так, хрень в туфлях.

Самое лучшее средство для лечения настроения — инъекция шутки или микстура денег.

Скукожженное настроение — это когда скука и страсть нахлынули в одно мгновенье.

Да, я — хозяин настроения!.. Но у него другое мнение.

События вашей жизни напрямую зависят от вашего настроения.

Так хочется послать.всех вас.но вы же не при чем.

Сказал ей: «Все, хватит! Ты меня достала! Я ухожу от тебя!». Выхожу. Слышу выстрел. Застрелилась?! Возвращаюсь. Шампанское открыла, сука.

Мое настроение знаете ли не фиалками пахнет!

Как всё достало, так хочется пропасть на сутки от всех, и вернуться за руку с кем-то!(

Я не злопамятный и не злой. Я просто безразличный.

Хорошее средство — поднимать настроение себе за счет ухудшение его у других.

Когда плохое настроение, а в статусе ставишь, что тебе весело чувствуешь себя героем

Не тоскуй о невозможном счастье, радуйся несостоявшейся беде.

Где мой персональный Карлсон, который скажет:»Спокойствие, малыш, только спокойствие…»

Бл*!так достало всё!

Хорошее настроение? Не, не слышал.

Ты у меня просто клад. Так и хочется тебя где — нибудь закопать

Жить вредно, ведь от нее умирают..

Бывают дни, когда ученый кот вывешивает рядом с собой табличку «осторожно! злая собака».

То полусвет, то полутьма, То ветер в спину. Полужива… Полумертва… Наполовину…

Я расстроена не из-за того что мы не встретились!у меня ТУПО плохое настроение!

У Вас частые депрессии и плохое настроение? Кубинские растаманы научат Вас смеяться.

Грустной жопой радостно не пукнешь…..

дивно…я сильна…периваю…все.. але тыльки не це…БОЛЯЧЕ МЕНЫ((((((((

Всё зависит от настроения. Если есть настроение, то лежишь на диване с энтузиазмом. Ну, а если настроения нет, тогда валяешься на диване безо всякого воодушевления.

надо прекращать все эти скучания.

Похмелье… Плохое настроение… Над ухом тихое сопение… Котенок мне пытается внедрить: «Хватит, Машка, в будни пить!»:)

Быть не в своей тарелке — залезть в чужую.

Судьба нередко даёт нам людей,которые хороши для жизненного опыта,но не для жизни..

Хотел поднять настроение и надорвался.

Всё.конец.за*бали все.достали просто.вам чего всем надо от меня!? от*битесь още.испориться хочу отсюда нах.

Важнее всего иметь хорошее настроение, остальное — вопрос денег.

Депрессия — это когда ваша жизнь становится похожей на грустный черно-белый мультфильм.

Из всех состояний души все естественнее становится то, когда в нее нас#али…

Ничего особо ужасного не случилось…просто когда складываешь все кусочками…получается однО огОромноЕ ПЛОХОЕ НАСТРОЕНИЕ!!!

В сущности, причин для плохого настроения у нас немного. Но просто каждый день они разные.

суки !!! не портите мне плохое настроение !!!

Вы думаете настроение бывает плохим и хорошим?А нет, оно еще бывает охерительно — плохим…

Уныние и дурное расположение духа не только мучительно для окружающих, но и заразительно…

Если у тебя дома плохое настроение — позвони на работу другу.

Я в настроении. Хреновом каком-то, но в настроении.

Жизнь говно, как не крути…не крути, а то всё на тебя упадет!

Пока красота начнет спасать мир — уроды его погубят!

В жизни плохое настроение должно выражаться задумчивым настроением, губками бантиком, многозначительными вздохами, тоской во взоре, отсутствием аппетита и сексуального желания, слезками, лежанием на кровати, хлюпающим носиком в подушку.

Когда на душе скребут кошки — это не просто так. Это они насранное закапывают…

ТО что у меня в душе не умещается в статусе…

Жизнь говно, как не крути…не крути, а то всё на тебя упадет!

Был так угрюм, что его перестали посещать даже мысли.

Всё можно списать на плохое настроение, даже людей

Прячем слезы за очками, плохое настроение за улыбками, разбитое сердце за красивой внешностью. И все верят, что у нас всегда всё хорошо.

Ну здравствуй, настроение, а я думал, мы в этом году уже не увидимся.

Хотела утопить проблемы в алкоголе. Плавают, сволочи!

Говорят, что если человек чего-то очень хочет, то это сбывается. Я, видимо, не человек…

Вот и наступил долгожданный понедельник. Подпись. Клуб «Депрессия»

Была одна хорошая мысль… Но умерла от одиночества и тоски..

Сложно забыть человека, который хоть раз заставил тебя улыбнуться в плохое настроение

Почему я тебе не отвечаю? потому что нет желания!! =( почему? потому что нет настроения!! почему? Я В ДУШЕ НЕ ЕБУ…

Если я показываю вам зубы, это не значит что я вам улыбаюсь!

Хочу снова стать маленьким ребенком,без проблем,без забот и страданий…((

Я б вас послал, да вижу — вы оттуда!

Дождь… Только он дарил утешение — гладил по волосам, по лицу… Прятал в своих каплях ее слезы… Скрывая ее боль…

Жить вредно, ведь от нее умирают…

Она ушла, вернулось вдохновенье.

Только у нашей техники бывает плохое настроение, и только наша техника умеет обижаться!)

Ни что так сильно не портит настроение на очень короткий срок, как не раскрывшийся парашют

Если у вашей подруги плохое настроение, не переживайте, оно не передаётся половым путём.

по-моему из-за того, что ты кого-то любишь, совершенно нельзя страдать.ведь когда у тебя плохое настроение, ты можешь просто подумать о Нем и сразу на душе тепло)

Почему-то так устроено, что когда человеку плохо — ему хорошо с тем, кому тоже плохо…

Ничто так не поднимает настроение гостям, как криво наклеенные обои!

Послышался лёгкий стук. Это упало настроение.

Наберите в google «развлеки меня гугл» и посмотри на первую ссылку… как же мы его достали.


77 отзывов о ЖК Настроение в Москве

Филиппова Арина

Всем читающим привет! Решила поделиться отзывом на жк, в котором мы купили квартиру. Пусть он ещё и строится, но преимуществ это не отменяет, так что приступлю, пожалуй.) Началось все с того, что мы с мужем узнали о моей беременности. А на тот момент мы жили в съемной однокомнатной квартире и копили на собственное жилье, некоторые деньги уже были накоплены, но не больше трети от требуемого. Буквально тем же вечером, когда немного улеглась радость от осознания того, что мы скоро станем родителями, решили мы пробовать взять квартиру в ипотеку. Родители, которым рассказали о нашем решении, всемерно нас поддержали и выделили некоторую сумму на первый взнос. Забегая вперед, скажу, что вместе с нашими накоплениями мы внесли почти 70% от суммы ипотеки, так что выплаты не огромные, а вполне посильные. Итак, решение принято, начали выбирать новостройки. Почему именно новостройки? Так настоял муж. Очень ему не хотелось брать вторичное жилье, потому что мало ли кто там жил до нас и мало ли какие сюрпризы могли оставить предыдущие жильцы. В общем, новостройка, однозначно. В самом начале мы рассматривали абсолютно все районы, но потом, со временем, круг начал сужаться. Сначала выбирали ближе к работе мужа. Потом-чтобы с транспортом проблем не было. У нас машина есть, но я не езжу, прав нет. Поэтому важно было, чтобы автобусное сообщение в районе было хорошее. Также изучали застройщиков и их прошлые проекты. Уже ближе к концу подбора решили, что район, в котором возводится новостройка с нашей будущей квартирой, должен быть не новым. Это потому, что в устоявшихся, сложившихся районах обычно уже есть все, что нужно для комфортной жизни: магазины, салоны, садики, школы и прочая социальная инфраструктура. Вот таким нехитрым способом мы и вышли на ЖК «Настроение», в котором нас устроило абсолютно все. Как бонус-рядом с жк огромный парк располагается, что было одним из критериев, по которым мы выбирали, но не самым главным, а тут вон как сложилось удачно. И вот теперь, когда квартира куплена, мы терпеливо ждем, когда закончат стройку и пройдет возня с бумагами. Ждать, в принципе, недолго, это радует. Всем спасибо за прочтение, извините за длинный текст, очень хотелось поделиться радостью поподробнее.)

Как кофе влияет на настроение: 4 научных факта

Ученые уже давно исследуют реальное влияние кофе на организм человека и психические процессы. Если изменение бдительности и внимания после употребления кофе еще можно измерить, то оценить его воздействие на настроение гораздо сложнее. На это могут повлиять неочевидные факторы — ожидания человека и даже генетика.

Мы нашли статью, где несколько ученых поделились результатами своих исследований о влиянии кофе на настроение. Делимся с вами основными тезисами.

Кофе улучшает настроение

Астрид Нелег, директор по исследованиям в лаборатории INSERM в Страсбурге предполагает, что повторный прием 75 мг кофеина — одной чашки кофе — каждые 4 часа приводит к устойчивому улучшению настроения в течение дня. При этом чем чаще человек пьет кофе, тем сильнее он ощущает перемены в настроении от его употребления. Однако если выпить более 5 чашек кофе за день, то может усилиться нервное напряжение.


Ученые доказали: умеренное потребление кофе в течение дня улучшает настроение

Сложно проследить влияние кофе на настроение, потому что большую роль в этом играют ожидания человека. Например, человек привык пить кофе по утрам, но в один момент ему запрещают пить кофе. Человек расстраивается просто оттого, что кофе ему не достался. И дело здесь не во влиянии кофе на настроение человека, а в его привычках.

Кофе повышает бдительность и внимание

Доктор Кристал Хаскелл-Рамзи, профессор и доцент Исследовательского центра эффективности мозга и питания (BPNRC) провела исследование. Результаты показали, что если человек часто пьет кофе, он чувствует меньше нервного возбуждения от его употребления, но при этом его бдительность повышается. У тех, кто редко пьет кофе, повышается и возбудимость, и бдительность.

Следует упомянуть, что употребление кофеина повышает внимательность. При этом чем сильнее утомление, тем сильнее ощущается воздействие кофеина.


Кофе делает человека более внимательным и сосредоточенным

Доктор Хаскелл-Рамзи также уточнила, что на настроение может влиять не только кофеин, но и другие, менее изученные соединения — аминокислота теанин и полифенолы. Они встречаются в напитках, содержащих кофеин.

Исследования показали, теанин в сочетании с кофеином способствует увеличению бдительности. Аминокислота теанин содержится в чае. А полифенолы приводят к когнитивным улучшениям. Эти соединения есть в какао, но в кофе их тоже значительное количество.

Кофе как профилактика депрессии

Специальное исследование рассматривало влияние кофе и потребления кофеина во время депрессии. Предполагают, что риск развития депрессии снижается при умеренном потреблении кофе — примерно 3–5 чашек в день.

Доктор Джузеппе Гроссо, научный сотрудник Центра питания и здоровья «NNEdPro» заметил, что не только кофеин оказывает влияние. Возможно, сниженный риск депрессии при употреблении кофе обеспечивается дофамином — нейромедиатором, который управляет центрами вознаграждения и удовольствия мозга, а также регулирует эмоциональные реакции. Потребление кофеина повышает уровень дофамина в организме и количество дофаминовых рецепторов.


Кофе предотвращает депрессию. Особенно если пить его в хорошей компании 🙂

Доктор также подчеркнул важность полифенолов. Они уменьшают воспаление, обладают антиоксидантным эффектом, способствуют образованию новых нервных волокон.

Главное

Умеренное потребление кофе — примерно 3–5 чашек в день — улучшает настроение и бдительность, повышает внимательность и снижает тревожность.

Наблюдаемые эффекты проявлялись, вероятно, из-за кофеина. Однако нельзя исключать влияние других соединений, например, полифенолов. Нужны дальнейшие исследования, чтобы выяснить их реальную роль.

Плохое настроение — Психологос

​​​​​​​​​​​​​​

Фильм «Настроение улучшилось. Евгений Гришковец»

Плохое настроение показывать нельзя — убеждена Эвелина Хромченко, ведущая передачи «Модный приговор» и редактор журнала L’Officiel. — Мое глубокое убеждение, что никогда нельзя распускаться, — говорит Эвелина в интервью сайту zn.by. — Надо всегда быть в форме. Нельзя показываться в плохом состоянии. Особенно родным и близким. Они пугаются. А враги, наоборот, испытывают счастье. Поэтому, что бы ни происходило, обязательно нужно думать о том, как ты выглядишь. Убей не помню, кто мне дал такой совет, но всю жизнь буду благодарна этому умному человеку. Совет такой: если тебе хочется плакать, сложи губы в улыбку, мышцы отправят сигнал в мозг, тот выбросит дозу гормона радости — и сразу отпустит. Это правда. Попробуйте!

Плохое настроение — негативная реакция на происходящее. В мягкой форме — угашение своего интереса и своих жизненных сил, в резкой — демонстрация своего недовольства и попытки испортить настроение окружающим. По сути, протест против происходящего.

Причина плохого настроения

Мы портим себе настроение (и подаем это в пассивном залоге как то, что «настроение испортилось») тогда, когда:

  • в происходящем есть много того, что нас не устраивает,
  • у нас есть склонность быть в плохом настроении,
  • есть интерес (скрытая выгода) испортить себе настроение.

Психоанализ

  1. Привычка портить себе настроение — отражение негативного характера нашей Российской культуры.Общий дух нашей культуры таков, что мы при прочих равных склонны скорее расстроиться, а не собраться. Даже радость нередко выражается в форме «Это ужас, как я по тебе соскучился!»
  2. Проявление невоспитанности. Привычка портить себе настроение формируется в детстве как стремление получить больше внимания или настоять на своих интересах. Детская логика: «Если мне плохо — ты, мама, должна мне помочь и прекратить от меня требовать. Видишь, как я расстроил себя, когда ты стала меня ругать? Значит, не ругай». При хорошем воспитании привычка портить себе настроение меняется на привычку быть в бодрости и заботе.
  3. Проявление плохого самочувствия или лени. Портим себе настроение чаще тогда, когда не хочется что-то делать.

Последствия плохого настроения

Портится настроение у окружающих (окружающие в ответ портят настроение себе).

Когда портить себе настроение?

Только когда это оправдано педагогически. Например, как примение приема «Психотерапевтическое Зеркало».

Близкие понятия

Возражение

Новогоднее настроение от разработки Яндекс.Практикума / Хабр

Декабрь — время пробок, суеты в торговых центрах, корпоративов и новогодних фичей. Падающий снег на сайте — очаровательная классика, которая появилась ещё на заре интернета, но используется до сих пор. Вот и мы недавно решили порадовать своих коллег и сделать что-то праздничное в админке, с которой работают сотрудники Практикума.

Меня зовут Александр Трегер, я руковожу разработкой платформы профессий Практикума. В посте расскажу, что мы сделали.

Что за фича?

Мы собрали новогодний плейлист в Яндекс.Музыке и встроили его в интерфейс сервиса. Нам понравилось, и мы решили пойти дальше — поделились новой фичей со всеми коллегами в Практикуме, встроив плейлист в основной интерфейс обучающей платформы. Каждую вторую пятницу мы устраиваем хакатон, в рамках которого и провели интеграцию. На заглавном фото — самый разгар процесса.

А вот и сам плейлист.

Как реализовывали

Далее немного подробностей в интервью с разработчиками фичи:

– Как родилась идея?

– Случайно, за разговором на обеде.

– В чем была сложность реализации?

– Было легко.

– Как удалось преодолеть бюрократию?

– Никого не спрашивали.

– Что из себя технически представляет фича? Использует открытое API Музыки?

– 15 минут разработки.

– Как подобраны треки?

– У всей команды была ссылка на редактирование плейлиста. Добавляли.

– Как выкатывали? Что пошло не так в самый последний момент?

– Выкатили за пару недель до запуска. Сделали проверку по дате. В ночь релиза проверили и увидели сломанную вёрстку.

– Как удалось спасти Новый Год?

– Починили и выкатили в 2 часа ночи.

– Какой эффект от фичи в админке? Можно измерить в новогодних оленях?

– Олени рождественские 🙂 1000 ёлок из 1000!

Невозможно держать в себе хорошее настроение, поэтому мы продолжаем им делиться и с аудиторией Хабра. В 2022 году у Практикума большие цели. Мы планируем сильно вырасти и активно нанимаем фронтендеров, бэкендеров и мобильных разработчиков в команды, которые делают продукты для студентов и сотрудников.

А ещё мы, конечно же, ждём новых студентов — приходите к нам учиться.

Всех с Наступающим!

Базилик Весеннее Настроение, 0,2 г. Базилик

Нет в наличии

20.00 руб


30-40 см


да


да


20х60 см


0,2 г

Страна: Россия

Посадка в грунт: май-июнь

Посев: март-апрель

Вес плода: 150-250 г

Сбор урожая: июль-август

Местоположение: солнце, полутень

Производитель: СеДеК

Базилик Весеннее Настроение — среднеранний сорт. Растение полураскидистое, хорошо облиственное. Листья мелкие, зелёные, слабопузырчатые, с сильным перечным ароматом.Требователен к теплу и свету, высаживается на защищенных от холодного ветра и хорошо освещенных солнечных местах. Влаголюбив и отзвычив к азотным удобрениям, увеличивающим урожайность товарной массы. Используется в свежем виде в качестве салатной зелени, пряно-вкусовой добавки к различным блюдам, соленьям и маринадам. Ценность сорта: высокая урожайность, хорошие вкусовые качества, декоративность, возможность выращивания в комнатных условиях.

Отзывы о Базилик Весеннее Настроение, 0,2 г.

Оставить отзыв Copyright www.webdesigner-profi.de

7 Дней (США): шесть тайных причин плохого настроения

У вас может развиваться диабет

Диабетом болеют свыше 20 миллионов человек в Соединенных Штатах. «Нехватка сахара в крови может также усилить вашу раздражительность, — пишет Medical Daily. — Дисбаланс в уровнях сахара приводит к дисбалансу химических веществ в мозге, в том числе серотонина. Это может привести к агрессии, гневу, спутанности сознания и даже паническим атакам».

У вас начинается ПМС

Предменструальный синдром (ПМС) сказывается на настроении многих женщин. Из-за дисбаланса таких гормонов, как эстроген и прогестерон, женщины становятся более раздражительными и склонными к гневу. По данным Американского колледжа акушерства и гинекологии, ваше настроение может меняться в течение последних двух недель вашего менструального цикла, а также за две недели до начала месячных.

Вы страдаете от хронических болей

Хронические заболевания могут способствовать раздражительности, особенно если ваше текущее лечение не облегчает боли. «Люди, живущие с хронической болью, все время ощущают дискомфорт», — говорит Анита Гадхиа-Смит, психотерапевт, работающая в округе Колумбия и Бетесде, штат Мэриленд. Некоторые лекарства, в том числе опиоидные болеутоляющие средства, в качестве побочного эффекта также могут вызывать раздражительность. «Это еще больше изолирует человека, страдающего хронической болью, и это для него очень сложно», — говорит она.

Вы ведете неправильный образ жизни

Есть много физических причин, которые могут вызвать у человека плохое настроение. «Физическая боль или дискомфорт могут привести к раздражительности, то же можно сказать о недосыпании, голодании или нездоровом питании», — говорит психотерапевт Карен Дуайер-Тесориеро. Попробуйте перекусывать между приемами пищи, ограничивать использование гаджетов перед сном и уделять больше внимания фитнесу.

Возможно, вам необходимо обратиться к психотерапевту

По словам доктора Дуайер-Тесориеро, психические или эмоциональные расстройства также затрагивают настроение. «Люди, страдающие тревожностью, депрессией, биполярным расстройством или посттравматическим стрессовым расстройством (ПТСР) или возможным расстройством личности часто жалуются на плохое настроение. Часто, когда человек раздражен, он острее реагирует на внешние раздражители, что вызывает внутреннее чувство стыда или вины», — говорит она.

 

«Если вам говорят, что у вас всегда плохое настроение, не закрывайте на это глаза. Если настроение человека мешает его повседневной жизни и его межличностным отношениям со второй половинкой, детьми, друзьями или коллегами, возможно, настало время обратиться за профессиональной помощью», — советует Дуайер-Тесориеро.

Цифровые биомаркеры нарушений настроения и изменения симптомов

Участники

Двадцать три пациента (22% стационарные, 78% амбулаторные, м Возраст = 42,8, SD AGE = 11,0, 65 % с первичным БДР, 30 % с первичным биполярным расстройством II типа и 4 % с первичным биполярным расстройством I типа, 57 % мужчин, 13 % в настоящее время работают) были приглашены для участия исследовательским персоналом, когда они пришли для клинической помощи в медицинских учреждениях, и 32 контрольной группы ( М Возраст  = 38.2, SD Возраст  = 13,0, 37,5% мужчин) без аффективных или психотических симптомов в анамнезе были приглашены для участия в исследовании сотрудниками больниц, университетов или учреждений первичной медико-санитарной помощи. 5 Пятнадцать пациентов получали антидепрессанты, а некоторые одновременно принимали литий, стабилизаторы настроения, нейролептики, анксиолитики или снотворные. Восемь пациентов не употребляли психотропные препараты. Все участники дали согласие, и исследование получило одобрение местного комитета по этике (REK III, Health-West, Норвегия). 6 Данные были собраны с мая 2002 г. по февраль 2006 г.

Клиническая оценка

Участники были обследованы психиатром на предмет диагноза расстройства настроения с использованием структурированного клинического интервью для DSM-IV (SCID-I). 6 Психиатр также назначал пациентам шкалу депрессии Монтгомери-Асберга (MADRS) для оценки симптомов депрессии до и после актиграфического исследования. 6 Изменение оценивали с использованием оценок различий до и после в симптомах депрессии, а затем образцы стандартизировали для графической визуализации.

Actigraphy

Участники носили актиграф на правом запястье (actiwatch) до 2 недель, чтобы постоянно следить за движением. Актиграфы носили все время, кроме купания. Частота дискретизации составляла 32 Гц, и были зарегистрированы движения ≥ 0,05 g. Напряжение движения записывали каждую минуту. Временные рамки в 2 недели были выбраны, чтобы сбалансировать срок службы батареи устройства и количество времени, которое считалось достаточным, в качестве раннего исследования активации двигателя. 5

Запланированные анализы

Перед анализом из актиграфических данных были извлечены признаки для формирования набора цифровых биомаркеров, которые можно обобщить.Цифровые биомаркеры включали измерения на уровне человека (1) распределения интенсивности движения (т. е. минимальное, максимальное, среднее, медиана, модальность, асимметрия, эксцесс и квантили с 1-го по 99-е), (2) изменчивости интенсивности движения (т. е. квадрат последовательных разностей [RMSSD] между движением на 1–2 минуты позже, что является показателем резких сдвигов в движении через короткие интервалы времени), и стандартным отклонением движения), (3) авторегрессивные лаги интенсивности движения (т. е. постоянство движения от 1 до 100 мин позже по гладкому континууму с использованием дифференциальной модели изменяющегося во времени эффекта), 7 и (4) колебательный паттерн (т.е., спектральные плотности паттернов движения), в результате чего получается 9929 признаков. Особенности не зависели от абсолютного времени в исследовании, а скорее использовали относительные временные различия между моделями в данных. Биомаркеры были созданы на основе минимального количества минут актиграфических данных, которые были доступны для всех участников (т. е. у всех участников было 19 299 минут актиграфических данных), и, следовательно, ни в каких производных биомаркерах не было пропущенных данных.

Результаты были проанализированы с использованием экстремального повышения градиента (xgboost), которое представляет собой систему повышения на основе дерева 8 , обеспечивающую высокую точность. 9 Принадлежность к диагностической группе (т. е. пациент, контрольная группа) и изменение депрессивных симптомов были предсказаны на основе цифровых биомаркеров. Методы регуляризации моделей, перекрестная проверка с исключением одного (LOOCV) и тесты перестановки, контролируемые на предмет переобучения. Первичными показателями исхода были процент диагностической согласованности, чувствительность, специфичность и каппа Коэна при прогнозировании принадлежности к диагностической группе, а также корреляция между прогнозируемыми и фактическими значениями изменения депрессивных симптомов (т.т. е. модели предсказывали оценки различий до и после публикации, а затем стандартизировали выборку z-показателей для визуализации).

Сводка отчета

Дополнительная информация о дизайне исследования доступна в Сводке отчета об исследовании природы.

Если у меня перепады настроения, значит ли это, что у меня биполярное расстройство?

Нет, у всех бывают хорошие и не очень дни и перепады настроения. Шкала настроения биполярного расстройства в Великобритании составляет от 0 до 10, и те, у кого нет биполярного расстройства, будут испытывать перепады настроения от 4 до 6 по шкале настроения.

Если у вас биполярное расстройство, перепады вашего настроения превышают стабильные уровни где-то между 6 и 10. При биполярном расстройстве, когда вы испытываете депрессию, оно падает ниже 4 до уровня суицидальной депрессии 0. Кроме того, периоды экстремального настроения обычно длятся дольше, чем пару дней, чаще это длится недели или месяцы.

Гипомания (от 6 до 8 по шкале настроения)

Человек, страдающий гипоманией, может казаться очень уверенным в себе и эйфоричным, но может реагировать внезапным гневом, нетерпением или раздражительностью по малейшей причине.

Они могут легко отвлекаться, становятся более разговорчивыми или вызывающими.

Они могут стать более безрассудными, чем обычно, что может означать ошибочные суждения, иногда связанные с тратой слишком больших денег или взятием на себя большего, чем они могут справиться. Некоторые люди пытаются справиться с перепадами настроения, занимаясь самолечением алкоголем или наркотиками.

Мания (от 8 до 10 по шкале настроения)

Кто-то, страдающий манией, может не осознавать, что это происходит.

Они могут думать или говорить бессвязно, быстро или бессвязно или легко отвлекаться.

Другие симптомы могут включать словесную агрессию, паранойю и галлюцинации, влияющие на зрение или восприятие.

Грандиозный бред или идеи могут возникать там, где чувство идентичности и самости искажено болезнью.

Иногда для описания этих симптомов используется термин психоз (потеря связи с реальностью).

Депрессия (от 4 до 0 по шкале настроения)

Большинство людей с биполярным расстройством в какой-то момент испытывают тяжелую депрессию.Обычно это следует за периодом мании или гипомании. У некоторых людей депрессия чаще возникает в зимние месяцы.

Общие симптомы депрессии включают: чувство пустоты или никчемности (в отличие от грусти), потерю энергии и мотивации к повседневной деятельности, пессимизм и негативность. Мысли о смерти и самоубийстве также являются общими симптомами.

Опубликовано:

Обновлено:

Автор: Анонимный пользователь

%PDF-1.7 % 31 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 31 109 0000000016 00000 н 0000003003 00000 н 0000003182 00000 н 0000003224 00000 н 0000003300 00000 н 0000004507 00000 н 0000004588 00000 н 0000004724 00000 н 0000004862 00000 н 0000004999 00000 н 0000005137 00000 н 0000005339 00000 н 0000005683 00000 н 0000005796 00000 н 0000005831 00000 н 0000008479 00000 н 0000008680 00000 н 0000009025 00000 н 0000009227 00000 н 0000009569 00000 н 0000009778 00000 н 0000010124 00000 н 0000010329 00000 н 0000010671 00000 н 0000011321 00000 н 0000011898 00000 н 0000012481 00000 н 0000013093 00000 н 0000013179 00000 н 0000013771 00000 н 0000014290 00000 н 0000014373 00000 н 0000014484 00000 н 0000015760 00000 н 0000017159 00000 н 0000018469 00000 н 0000019629 00000 н 0000019953 00000 н 0000020386 00000 н 0000020846 00000 н 0000021104 00000 н 0000021238 00000 н 0000021705 00000 н 0000021730 00000 н 0000022206 00000 н 0000022612 00000 н 0000022866 00000 н 0000023104 00000 н 0000024499 00000 н 0000024907 00000 н 0000025361 00000 н 0000025792 00000 н 0000026279 00000 н 0000026362 00000 н 0000026744 00000 н 0000027064 00000 н 0000028322 00000 н 0000028682 00000 н 0000028963 00000 н 0000029100 00000 н 0000029503 00000 н 0000030739 00000 н 0000032215 00000 н 0000034826 00000 н 0000039395 00000 н 0000041906 00000 н 0000046075 00000 н 0000071269 00000 н 0000075038 00000 н 0000075410 00000 н 0000075681 00000 н 0000091504 00000 н 0000091601 00000 н 0000091671 00000 н 0000091755 00000 н 0000091839 00000 н 0000091923 00000 н 0000092007 00000 н 0000092091 00000 н 0000092161 00000 н 0000092245 00000 н 0000095876 00000 н 0000096149 00000 н 0000096317 00000 н 0000096344 00000 н 0000096645 00000 н 0000097223 00000 н 0000097510 00000 н 0000097844 00000 н 0000099498 00000 н 0000099816 00000 н 0000100184 00000 н 0000100843 00000 н 0000101132 00000 н 0000101461 00000 н 0000102266 00000 н 0000102563 00000 н 0000102905 00000 н 0000111047 00000 н 0000111315 00000 н 0000111708 00000 н 0000112791 00000 н 0000112830 00000 н 0000115934 00000 н 0000124097 00000 н 0000124182 00000 н 0000124260 00000 н 0000124334 00000 н 0000002476 00000 н трейлер ]/Предыдущая 201507>> startxref 0 %%EOF 139 0 объект >поток hb«g`d`g`

Советы по разговору с подростком о депрессии

Депрессия — это больше, чем просто грустное или раздражительное настроение.Это расстройство настроения влияет на повседневную жизнь подростка и может негативно сказаться на его успеваемости в школе и отношениях. Депрессия характеризуется нарушениями сна, изменениями аппетита, плохой концентрацией внимания, низким уровнем энергии, грустным настроением, потерей интереса к деятельности, чувством вины и суицидальными мыслями. Подростки могут проявлять агрессивное поведение, социальную изоляцию, снижение успеваемости, резкие изменения в группе сверстников и даже бунтарское поведение, которое выходит за рамки обычного.Очень важно поговорить с подростком, когда вы чувствуете, что у него проявляются некоторые признаки депрессии.

Поговорите со своим подростком о распространенных мифах о депрессии

Большинство подростков, вероятно, слышали уничижительные и ложные вещи о людях, борющихся с психическим заболеванием. Чем старше становится подросток, тем больше вероятность того, что он знаком с социальной стигмой, связанной с психическим заболеванием, и устранение этих неточностей жизненно важно для подростков, чтобы понять важность психического заболевания и то, что это болезнь, а не выбор.

Поощряйте поддерживающие отношения

Депрессия может привести к тому, что подросток уйдет в изоляцию и отстранится от своих друзей. Поощряйте вашего подростка продолжать поддерживать позитивные, поддерживающие отношения, потому что поддержание связи в сообществе может помочь подросткам и взрослым в самые тяжелые дни.

Объясните значение лечения депрессии

Информирование вашего подростка о депрессии имеет решающее значение для того, чтобы он полностью понял, что лечение может сделать для этого расстройства настроения и насколько лечение необходимо.Иногда подростки не хотят проходить лечение, потому что они не информированы и напуганы. Напомните им, что лечение заключается не только в приеме лекарств, но и в полном присутствии на сеансах терапии и ежедневной работе над жизненными навыками.

Активно слушайте своего подростка и оценивайте его чувства

Крайне важно, чтобы ваш подросток осознавал, что вы слышите и понимаете, что он/она говорит вам, это невероятно важно. Вы можете практиковать активное слушание, используя язык тела, который показывает, что вы внимательны, время от времени резюмируя проблемы вашего подростка и задавая вопросы, чтобы прояснить моменты.

Согласуйте план лечения депрессии, который подходит вам обоим

Согласование плана лечения означает, что вы и ваш подросток с большей вероятностью будете участвовать в лечении и выполнять домашние задания, сеансы терапии и группы поддержки. Подросток с большей вероятностью разработает план, если он помог его составить. Не только потому, что, если бы они участвовали, это с большей вероятностью удовлетворило бы их потребности, но и потому, что оно принадлежит им, и оно принадлежит им.

Будьте безопасным местом для вашего подростка

Как родитель, вы являетесь доверенным лицом своего подростка.Убедитесь, что ваши подростки знают, что вы рядом с ними, несмотря ни на что. Вы должны быть безопасным местом, куда они приходят домой после того, как попробовали что-то новое или после напряженного дня.

Лечение депрессии у подростков

  • Антидепрессанты, особенно селективные ингибиторы обратного захвата серотонина, известны как препараты первой линии для лечения депрессии у взрослых и подростков. Этот класс лекарств имеет риск суицидальных мыслей у подростков, поэтому настоятельно рекомендуется тщательный мониторинг этих лекарств и побочных эффектов.Флуоксетин (Прозак) и эсциталопрам (Лексапро) — два обычно назначаемых антидепрессанта, одобренных Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) для лечения депрессии у подростков.
  • Когнитивно-поведенческая терапия (КПТ): Выявляет негативные мысли, чувства и искаженные эмоции, связанные с депрессией, и использует поведенческие техники для преобразования этих негативных мыслей в позитивные взгляды и позитивные действия. Поведенческие методы включают терапию самоконтроля, решение проблем и обучение социальным навыкам.
  • Диалектическая поведенческая терапия (ДПТ): похожа на когнитивно-поведенческую терапию, но также включает методы осознанности и снижения стресса.
  • Межличностная терапия (IPT): Работает, чтобы распознать внутренние конфликты внутри себя. Выявляет конфликты в личных отношениях и внутренние переживания, связанные с самооценкой. Методы, которые включают в себя построение отношений, изучение механизмов преодоления и развитие навыков разрешения конфликтов, могут помочь уменьшить эти триггеры и сформировать реальное представление о будущих конфликтах.

Если подросток в вашей жизни борется с депрессией, и вам нужна помощь, программа Discovery Mood & Anxiety Program готова помочь и найти правильное лечение.

Связанные статьи из программы Discovery Mood & Anxiety Program

Временная репрезентация опыта в субъективном настроении

Основные версии:

1. Что касается сравнения моделей, то авторы должны показать нам, позволяют ли их критерии выбора модели правильно восстановить истинную генеративную модель в смоделированных наборах данных.Уверены ли мы, что критерии выбора модели беспристрастны в отношении двух моделей?

Спасибо за запрос на эту проверку. Это помогло нам точно настроить критерии выбора модели и достичь единого оптимального прогностического критерия (как описано ниже), который действительно позволяет нам восстановить истинную генеративную модель в смоделированных данных. Используя этот критерий отбора, мы повторили наш вывод о том, что модель Primacy является лучшим временным описанием оценок настроения, и, кроме того, мы используем этот критерий для тестирования набора новых моделей, которые мы разработали для ответа на вопросы, поднятые рецензентами.

Метод:

Мы выполнили оценку восстановления модели, чтобы подтвердить наши критерии выбора модели, сравнивая модели Primacy и Recency (Wilson and Collins, 2019). Чтобы смоделировать рейтинги настроения, мы сначала подгоняем модели первенства и недавности к данным структурированных задач. Затем мы использовали дисперсию остатков в качестве дисперсии гауссовых распределений вокруг прогнозируемых значений настроения, полученных каждой моделью. Затем мы сгенерировали смоделированные данные для каждого участника для каждой модели на основе этих распределений.Наконец, мы подогнали модели к обоим наборам смоделированных данных и оценили способность каждого из наших критериев выбора модели правильно идентифицировать модель, сгенерировавшую данные. Значимые различия по каждому критерию оценивались с помощью теста Уилкоксона, как и для нашего основного анализа.

Результаты:

В соответствии как с ошибкой обучения, так и с критериями потокового прогнозирования, модель недавности лучше работает с данными, смоделированными с помощью модели недавности, а модель первенства лучше работает с данными, смоделированными с помощью модели первенства (см. Таблицу S1).В процессе оценки восстановления модели мы обнаружили, что критерий ошибки предсказания потоковой передачи был нестабильным в первых нескольких испытаниях из-за меньшего количества доступных точек данных, поэтому мы изменили этот критерий, чтобы отбросить первые десять рейтингов настроения. Затем мы решили использовать ошибки потокового прогнозирования для сравнения моделей, так как это более достоверный критерий из-за ошибки обучения в пользу переобучения (поскольку модель с большим количеством параметров будет лучше соответствовать обучающим данным). Другие тесты производительности, такие как AIC и BIC, накладывают штраф на каждый дополнительный параметр, добавляемый в модель.Но, с другой стороны, AIC по-прежнему предпочитает переоснащение, в то время как BIC склонен быть консервативным. Кроме того, и AIC, и BIC требуют допущения о параметрическом распределении шумового члена, в то время как метрики, основанные на ошибке предсказания, не требуют такого допущения. Таким образом, мы могли применить потоковое прогнозирование непосредственно к нашим моделям, в то время как применение AIC или BIC потребовало бы от нас дополнительных предположений о форме распределения членов шума. Используемая нами ошибка предсказания потоковой передачи — это запоздалая ошибка предсказания, отражающая последовательное предсказание каждого рейтинга настроения (Hastie, Tibshirani et al., 2009). Поэтому мы использовали критерий потокового прогнозирования, чтобы воспроизвести наш предыдущий результат, а также протестировать недавно разработанные модели.

Это не перекрестная проверка, которая невозможна из-за временной зависимости наших данных.

Внесено изменений:

На странице 9 результатов:

«Критерии производительности моделей Primacy vs Recency

Затем мы выполнили оценку восстановления модели, чтобы проверить критерии выбора модели, по которым мы сравниваем производительность моделей Primacy и Recency.Сначала мы создали смоделированные наборы данных, используя каждую из моделей, а затем подогнали модели и проверили, можем ли мы правильно идентифицировать модель, сгенерировавшую данные. В соответствии как с ошибкой обучения, так и с критериями прогнозирования потоковой передачи можно было восстановить истинную модель из смоделированных данных (модель недавности работала лучше на данных, смоделированных с помощью модели недавности, и наоборот, см. Таблицу-S1). Затем мы предпочли использовать ошибку потокового прогнозирования во всех сравнениях, так как это более достоверный критерий из-за ошибки обучения в пользу переобучения (Hastie, Tibshirani et al., 2009)».

На стр. 5 введения:

«Затем мы изучаем обобщаемость производительности двух моделей на смоделированных данных в анализе восстановления модели, который защищает от предвзятости выбора модели (Hastie, Tibshirani et al., 2009)».

2. В связи с пунктом (1), могут ли авторы предоставить качественную характеристику данных о настроении, которая фальсифицирует модель недавнего времени на групповом уровне (см. Palminteri, Wyart and Koechlin, 2017). Они делают это на рисунке S2 для одного участника, но было бы важно показать такой же (или похожий) результат на уровне группы (это должно быть проще в структурированных или в структурно-адаптивных условиях).

Мы расширили наш рисунок S2 (теперь рисунок S4 на странице 48), включив в него представление рейтингов настроения на уровне группы и соответствующие параметры моделей недавности и первенства на уровне испытаний:

3. Непонятно, откуда берутся веса на графе первенства (рис. 1Б). Веса недавности имеют смысл — в модели есть коэффициент дисконтирования, который меньше 1, поэтому существует экспоненциальное дисконтирование более отдаленных прошлых событий. Однако для модели первенства ожидание, по-видимому, рассчитывается как среднее арифметическое предыдущих результатов (что предполагает фиксированный вес для предыдущих испытаний), и коэффициент дисконтирования остается.Так как же это может привести к уменьшению веса? Было бы очень полезно, если бы авторы могли разъяснить это, поскольку в настоящее время это довольно запутанно.

Этот момент очень важен, чтобы прояснить его для читателя, и поэтому мы благодарим рецензентов за то, что они попросили нас разъяснить.

Далее в статье (на стр. 6) мы объясняем, что больший вес более ранних результатов в модели первенства возникает из-за двух отдельных аспектов модели: во-первых, ожидание следующего результата основано на среднем значении всех предыдущих результатов. полученные результаты и, более того, это настроение определяется суммой всех таких прошлых ожиданий.Мы также иллюстрируем эти два аспекта модели и то, как они интегрированы во взвешивание Primacy, с помощью следующей графической иллюстрации (на стр. 40):

4. Модели различаются в зависимости от того, узнают ли они об ожидаемой ценности результатов игры или предполагают игру 50:50 (модель недавности предполагает это, модель первичности генерирует среднее значение всех испытанных результатов). Это оставляет открытой возможность того, что преимущество модели первенства заключается просто в том, что люди на самом деле в основном используют опытные результаты для формирования своих ожиданий, а не верят в вероятности результатов, отображаемые в эксперименте.Могут ли авторы исключить такую ​​возможность?

Чтобы проверить возможность того, что лучшая производительность модели первичности связана с тем, что люди используют опытные результаты для формирования своих ожиданий, а не взвешивание первенства, мы сравнили новую модель с моделью первенства: модель недавности, в которой основан термин ожидания. на предыдущем исходе, а не на возможных значениях исхода текущего испытания («Давность с исходом как моделью ожидания»).

Этот тест показал, что модель Primacy работает лучше, чем эта модель «Давность с результатом как моделью ожидания» в случайных, структурированных и структурно-адаптивных задачах в соответствии с критерием производительности потокового прогнозирования.Это также результат для дополнительной выборки подростков, которая включает субъектов с клинической депрессией, а также различные экспериментальные условия (в лаборатории, а не в Интернете). См. Таблицу 1 для сводки этих результатов.

Мы дополнительно рассмотрели эту возможность вместе с возможным компонентом обучения модели первенства в структурированных и структурно-адаптивных задачах, создав модель недавности, которая учитывает фактическую индивидуальную вероятность выигрыша, а не фиксированную вероятность выигрыша, равную 50 %. Пробный уровень Индивидуальная вероятность выигрыша — это процент предыдущих попыток с выигрышным исходом.Он рассчитывается для каждого испытания путем деления количества предыдущих испытаний, в результате которых был выигран более высокий результат, на общее количество предыдущих испытаний. Эта модель также вводит аналогичный компонент обучения из предыдущих испытаний модели Recency, что позволяет нам проверить, объясняет ли это «обучение» превосходную производительность модели Primacy, как это предлагается в пункте (5).

Эта «динамическая модель давности вероятности выигрыша» была реализована с учетом вероятности выигрыша (уравнение 4):

, где сумма в числителе подсчитывает предыдущие испытания, в которых более высокое значение H было исходом (I — двоичный вектор этого условия с 1 для исхода H и 0 для меньшего исхода L), а сумма в знаменателе учитывает предыдущие испытания, в которых участник решил сыграть (G — бинарный вектор этого условия, где 1 соответствует выбору игры и 0 — выбору определенного значения).Дополнительное смещение 5 в числителе и 10 в знаменателе реализует байесовское сокращение, соответствующее 10 предыдущим наблюдениям со средним успехом 0,5.

Термин ожидания использует динамически обновляемую вероятность выигрыша для вычисления ожидаемого результата игры (уравнение 5):

Этот тест показал, что модель Primacy работает лучше, чем эта динамическая модель недавности, для всех трех случайных, структурированных и структурно-адаптивных задач вознаграждения в соответствии с проверенным критерием прогнозирования потоковой передачи (статистику см. в Таблице 1).

Внесено изменений:

Мы суммируем эти новые результаты в Таблице 1, в которой представлены все значения подгонки модели и статистика для каждой из трех сред вознаграждения:

Мы описываем эти новые результаты в добавленном подразделе «Первенство по сравнению с другими вариантами модели недавности» результатов на странице 14:

Кроме того, эти результаты представлены в новой дополнительной Таблице-S2 на странице 46, в которой описаны составы новых альтернативных моделей Регентства:

А на новом рисунке 3B на стр. 17:

Мы также добавили в обсуждение еще один раздел, в котором мы рассматриваем дополнительные аспекты модели Primacy на странице 25:

«Наши результаты показывают, что модель Primacy превосходит модель Recency, указывая на то, что полная история предшествующих событий влияет на настроение.Однако включение результатов, взвешенных по давности, в термин RPE модели Primacy не позволяет нам сделать простой вывод о том, что ранние события более важны, чем недавние события, в конечном результате самооценки настроения. Поэтому мы также отмечаем, что при подгонке модели первичности коэффициенты термина ожидания были значительно больше, чем коэффициенты термина RPE (которые включают результаты, взвешенные по давности), подтверждая доминирование взвешивания первенства термина ожидания (парный t-критерий с т = 2.6, р = 0,009, ДИ = [0,008, 0,059]). Кроме того, могут существовать альтернативные, математически эквивалентные формулировки этих моделей, которые будут поддерживать различные интерпретации. В будущей работе следует сравнить общее влияние эффектов первичности и новизны на настроение с подходами, устойчивыми к репараметризации, такими как анализ причинно-следственного влияния предыдущих результатов на настроение с использованием структуры потенциальных результатов (Imbens and Rubin, 2015)».

5. Что касается вышеизложенного, структурированные и адаптивные среды, похоже, есть о чем поучиться (блоки с положительными и отрицательными значениями).отрицательные RPE), поэтому, возможно, неудивительно, что люди демонстрируют здесь признаки обучения, а модель с некоторым обучением превосходит модель без обучения.

Описание этих сред в настоящее время недостаточно. Могут ли авторы объяснить, как манипулировали RPE? Было ли это изменением вероятности выигрыша/проигрыша, и если да, то каким образом? Или это было путем изменения величин опций? Было ли изменение адаптивного дизайна детерминированным? И был ли результат (и, следовательно, RPE) всегда положительным, если настроение было плохим; или это было вероятностно, и если да, то с какой вероятностью? Наконец, оценивала ли модель Regency свои ожидания как 50:50, даже если это было не так? Если да, то это требует обоснования.

Мы добавили подробное объяснение различных сред вознаграждения, касающихся как манипуляций с RPE в целом, так и конкретно в адаптивной задаче.

Мы расширили и изменили описания задач следующим образом (начиная со страницы 30 раздела «Методы»):

«Случайная задача:

Участники играли в азартную игру, где они испытали серию различных значений RPE, оценивая свое настроение после каждых 2-3 попыток.В этом задании каждое испытание состояло из выбора: сыграть в азартные игры между двумя денежными значениями или получить определенную сумму. Значения RPE были случайным образом изменены [в диапазоне от -2,5 до +2,5] путем присвоения случайных значений двум играм и 50% вероятности получения одного из этих значений в качестве результата. Определенное значение было средним из двух значений азартных игр».

«Структурированная задача:

В этой версии участники испытали блоки высоких или низких значений RPE, т. е. паттерны положительных или отрицательных событий, где значения RPE были заранее определены и одинаковы для всех участников.Значения RPE были установлены путем заранее сделанного выбора двух значений игры и значения результата, так что эти значения были случайными, но значение RPE, разница между средним значением двух значений и результатом, приводило к предварительно определенному значению. (положительные блоки RPE=+5 во время первого и третьего блоков и отрицательный блок в середине RPE = –5 во время второго блока). Чтобы сохранить непредсказуемость результатов внутри блока в последней фиксированной версии, 30% испытаний были неконгруэнтны валентности блока (т.т. е. небольшие отрицательные значения -1,5 во время первого и третьего положительных блоков и положительное значение +1,5 во время второго отрицательного блока).

Некоторое значение было средним между двумя значениями ставок. Чтобы избежать предсказуемой схемы выигрышей и проигрышей, 30% испытаний представляли собой неконгруэнтных испытаний , где значения игры и исхода приводили к противоположной валентности RPE по отношению к блоку (отрицательной во время первого и третьего положительных блоков и положительной в середине). отрицательный блок), но меньшего значения (неконгруэнтность RPE = 1.5). В частности, задание состояло из трех блоков, в каждом из которых было 27 испытаний и 11–12 оценок настроения. Триал внешне был идентичен версии Random. Участники снова набрали 34 оценки настроения за 15 минут выполнения задания».

«Структурно-адаптивная задача:

Более конкретно, в каждой итерации рейтинга настроения текущее настроение M(t) сравнивалось с целевым значением настроения блока (M T ), которое было установлено перед задачей с целью создания максимальных переходов настроения .Целевое значение настроения определялось как максимальное значение настроения по шкале настроения в первом и третьем блоках и минимальное значение настроения во втором блоке. Чтобы приблизить значение настроения как можно ближе к целевому значению M T , алгоритм нацелен на минимизацию ошибки между оцененным настроением и целевым значением настроения (M E ).

[…]

Этот замкнутый цикл продолжался на протяжении всего задания, при этом каждый новый рейтинг настроения использовался для обновления значений вознаграждения для следующей серии из 2-3 испытаний.

Дизайн структурно-адаптивного задания был вероятностным, так как вероятность конгруэнтного испытания составляла 70%.

Что касается второй части вопроса («В конце концов, оценивала ли модель Регентства свои ожидания здесь как 50:50, даже когда это было не так»):

Модель Recency действительно учитывала вероятность выигрыша 50-50, чего не было в случае этой задачи. Поэтому мы подтвердили наш результат на случайном дизайне задачи, где вероятность выигрыша была 50-50.Мы также сравнили модель первенства с моделью недавности с динамической вероятностью выигрыша (см. пункт 4 выше).

6а. В дополнение к изменению срока ожидания модели недавности, модель первенства также отбрасывает срок для определенных результатов (поскольку это повышает производительность модели). Может ли это объяснить относительное преимущество модели Primacy над моделью Recency? Другими словами, если определенный термин результата также исключен из модели «Недавность», будет ли по-прежнему выигрывать модель «Первенство»? Если авторы хотят окончательно установить, что первенство является лучшей моделью, чем недавность, то, безусловно, следует сравнить больше моделей, по крайней мере, используя схему 2×2 с первенством/недавностью ожиданий/результатов.

6б. В связи с этим стандартная модель Регентства изначально была разработана таким образом, что определенный вариант C НЕ был средним значением двух азартных игр, поэтому в модели требовалось C (по крайней мере, в статье PNAS 2014 года). Здесь C — это среднее значение игр, поэтому, по-видимому, оно будет идентично E в модели Новизны и, следовательно, будет лишним как в модели Новизны, так и в модели Первенства. Выполняли ли авторы сравнение моделей, чтобы увидеть, можно ли исключить C из модели Recency? Если да, то это не еще одно различие между моделями в конце концов.

Чтобы ответить на этот вопрос, мы провели предложенный анализ и исключили термин «Определенный результат» из модели недавности, чтобы сформировать модель «Последность без определенного термина».

Мы обнаружили, что модель Primacy работает лучше, чем эта альтернативная модель, для всех трех случайных, структурированных и структурно-адаптивных задач вознаграждения в соответствии с проверенным критерием прогнозирования потоковой передачи (статистику см. в Таблице 1). Эта модель описана в новом подразделе результатов на стр. 14.

Мы ценим вклад рецензентов в указание этих альтернатив и надеемся, что наши результаты, представленные в ответ на этот пункт и предыдущие пункты, демонстрируют, что эффект первичности вряд ли является результатом этих альтернативных объяснений.

7. Структурированные и структурно-адаптивные задачи, похоже, имеют некоторые потенциальные проблемы, когда дело доходит до оценки их влияния на оценки настроения:

я. валентность блоков не была рандомизирована, а это означает, что результаты могут быть ошибочными.Например. что, если отрицательные эффекты RPE более продолжительны, чем положительные эффекты RPE? Это кажется правдоподобным, учитывая тенденцию к снижению настроения в случайной среде, несмотря на то, что средний RPE равен нулю. Может ли это также объяснить характер настроения в двух других задачах, а не первенство?

ii. масштабирование: если существует незначительно уменьшающаяся взаимосвязь между кумулятивным RPE и настроением (например, для повышения/понижения настроения на одинаковую величину требуются все большие и большие RPE), то это будет напоминать эффект первичности? Это вряд ли будет проблемой в случайной задаче, но может быть проблемой в структурированных и, конечно же, в структурно-адаптивных задачах.

III. индивидуальные различия в реакции на RPE: в структурно-адаптивной задаче оценки настроения у одних испытуемых могут быть очень чувствительными к RPE, а у других — очень нечувствительными. Можно было бы ожидать, что при наличии у алгоритма управления целевого настроения первая группа достигнет этой цели довольно быстро, а затем проведет испытания без каких-либо ОПВ, а вторая группа не достигнет целевого значения, несмотря на постоянно увеличивающееся ОПВ. В обоих случаях модель первенства предположительно выиграет из-за чувствительности к результатам в первой половине или нечувствительности к более крупным результатам во второй половине соответственно? Могут ли авторы исключить эти возможности?

Рецензенты поднимают несколько важных вопросов, связанных с потенциальными экспериментальными путаницами, которые могли привести к весовому преимуществу первенства.Мы хотели бы указать на несколько моментов, которые, по нашему мнению, решают эти проблемы (и мы также обсуждаем эти моменты в рукописи на странице 21):

Во-первых, мы согласны с тем, что отсутствие рандомизации порядка блоков является слабостью представляемых нами экспериментов, и мы добавили в обсуждение формулировки, подчеркивающие этот момент. Однако мы не находим в наших данных доказательств того, что отрицательные эффекты РПЭ более продолжительны, чем положительные. Мы находим резкое повышение настроения в начале третьего блока (от негативного настроения обратно к позитивному) в адаптивной задаче, например.Более того, поскольку отрицательный блок в адаптивной задаче является вторым, отрицательные RPE, будучи более продолжительными, напротив, будут мешать первичному взвешиванию событий, а не объяснять его.

Во-вторых, как отмечают рецензенты, мы обнаруживаем первичное взвешивание событий по настроению в случайном задании, а также в задании на структуру. Поскольку в этих задачах RPE не увеличивается адаптивно со временем, маловероятно, что это объясняет превосходную производительность модели Primacy в целом.Однако разница между моделями первенства и недавности больше в структурированных и структурированных адаптивных задачах, и часть этой разницы может быть связана с адаптацией к вознаграждениям.

В-третьих, мы согласны с тем, что взаимодействие между индивидуальным поведением и контролером в структурированной адаптивной среде может вызвать многочисленные трудности интерпретации. Однако модель Primacy также лучше подходит для структурированных и случайных задач, где задачи не реагировали на индивидуальные различия в реакции на RPE.Это указывает на то, что лучшее соответствие модели Primacy вряд ли будет зависеть исключительно от адаптивного контроллера в задаче Structured Adaptive. Однако вполне возможно, что контроллер обеспечивает преимущество модели Primacy по сравнению с моделями недавности в задаче Structured Adaptive, и мы добавили эти предостережения в обсуждение следующим образом:

На 21 странице Обсуждения:

«Вполне возможно, что то, что кажется первичным эффектом, на самом деле связано с более длительным воздействием, скажем, положительных RPE на настроение — это может быть особенно усугублено в структурированной адаптивной задаче.Однако, поскольку наш результат был устойчивым также при случайном дизайне задачи, а также при тестировании модели с переменным параметром временного окна, которое учитывало различное количество предыдущих испытаний (t max , см. рис. S3), мы не находим доказательств. для порядка валентности блоков для учета лучшей производительности модели Primacy. Кроме того, взаимодействие между индивидуальным поведением и контролером в структурно-адаптивной среде может вызвать трудности интерпретации. Поэтому важно подчеркнуть, что модель Primacy также лучше подходит для структурированных и случайных задач, где задачи не реагируют на индивидуальные различия в реакции на RPE.Тем не менее, возможно, это вклад в то, что в структурно-адаптивной задаче преимущество модели Primacy над моделями Recency больше. В структурно-адаптивной задаче также могут быть задействованы дополнительные механизмы, такие как гедонистическое исчезновение по отношению к RPE, которые объясняют некоторую повышенную производительность модели первенства по сравнению с моделью недавнего времени в этой задаче».

8. Что касается анализа фМРТ, результаты в основном тексте, похоже, являются результатом ANCOVA второго уровня, где показано, что отдельные веса модели Primacy коррелируют с активацией в префронтальной коре.Подобные анализы с использованием весов модели Недавности не дают значимых результатов при выбранном пороге. Этот анализ проблематичен по двум причинам. Во-первых, отсутствие доказательств не означает доказательств отсутствия — проводилось ли формальное сравнение коэффициентов регрессии? Во-вторых, чтобы действительно проверить модель, авторы должны показать, что корреляты ожиданий и ошибок предсказания в каждом испытании больше соответствуют модели первенства, чем модели недавности, используя параметрический анализ на уровне участников.

Чтобы ответить на этот вопрос, мы теперь объясним сравнение коэффициентов регрессии, которое мы провели более подробно. В этом анализе мы сравнили коэффициенты регрессии двух моделей и показали, что активация в префронтальной коре более сильно коррелирует с весовыми коэффициентами индивидуальных ожиданий модели Primacy по сравнению с моделью Recency (с t = 5,00, p = 0,0017, пик в [11,49,9] и размер кластера 529 вокселей). Мы объясняем этот анализ более подробно в подписи к рисунку следующим образом:

На странице 19 результатов, рис. 4:

«Было проведено формальное сравнение между активацией мозга и моделями первенства по сравнению с моделями недавности.Мы сравнили коэффициенты регрессии корреляции между активацией мозга участников и весами ожидаемого термина Primacy с коэффициентами регрессии отношения к ожидаемому термину модели Recency (см. Рисунок S5 для двух изображений до пороговой обработки и до сопоставления друг с другом)

Хотя мы полностью согласны с тем, что корреляция на уровне испытаний была бы интересным анализом, мы считаем, что количество испытаний в нашей задаче недостаточно, чтобы мы могли проверить этот вопрос с достаточной строгостью.Мы определенно согласны с тем, что этот вопрос о корреляциях на уровне испытаний будет важным для изучения, поскольку он может сообщить о другом разрешении таких отношений между задачей и мозгом, например, о временных процессах, которые происходят между испытаниями и внутри блоков. Хотя это представляет для нас большой интерес, к сожалению, это выходит за рамки собранных нами данных. Однако мы считаем, что наши текущие результаты отвечают на другой, но не менее важный вопрос, а именно на соотношение между общим индивидуальным весом срока ожидания для всей задачи и общей нейронной активацией по 34 рейтингам настроения.

9. Как и в случае с пунктом 6, трудно сделать много выводов о моделях из того факта, что модель примата E бета (но не модель недавности E бета) коррелирует с ЖИРНЫМИ ответами в префронтальном кластере, когда член модели E недавности основывается на предыдущих ожиданиях, а не на предыдущих результатах. То же самое и с прямым сравнением корреляционных изображений моделей по вокселям.

Мы благодарим рецензентов за то, что они указали на неясность нашего объяснения.Мы надеемся, что наше обновленное объяснение (легенда на рис. 4) прояснит ситуацию. Оба коэффициента 𝛽 E моделей Recency и Primacy основаны на предыдущих ожиданиях E, в то время как член E различается между моделями тем, что основан либо на текущих вариантах игры (в модели Recency), либо на среднем значении всех предыдущие результаты (в модели первенства). Как показывает наш результат (рис. 4), вес термина ожидания 𝛽 E из модели Primacy значительно коррелирует с жирными ответами в префронтальном кластере (пик на [-3,52,6], размер 132 вокселя, пик бета = 44.80, t = 3,37, порог при p = 0,0017). Затем мы напрямую проверили эту корреляцию с корреляцией 𝛽 E модели Recency и обнаружили, что модель Primacy 𝛽 E сильнее коррелирует с мозговой активностью (пик при [-11,49, 9], t = 5,00, простираясь до кластера из 529 вокселей, порог при p = 0,0017). Этот результат обеспечивает возможную нейронную основу, специфичную для математической реализации ожиданий и настроения модели Primacy.

[Примечание редактора: перед принятием были предложены дальнейшие изменения, как описано ниже.]

Основные версии:

1. Новый рисунок S1 полезен, но вызывает некоторую путаницу, поскольку описание в легенде могло бы быть более понятным. Рецензенты предполагают, что синие столбцы представляют собой весовые коэффициенты, присвоенные всем исходам (не ожиданиям) в испытаниях 1–8, и все они влияют на ожидания в испытании 8; оранжевые столбцы — это весовые коэффициенты, присвоенные всем результатам испытаний 1–7, все они влияют на ожидания в испытании 7; и так далее.Предполагая, что это понимание правильное, пожалуйста, измените текст в легенде, чтобы лучше пояснить это, а также предоставьте цветовую маркировку для рисунка, чтобы было ясно, что столбцы относятся к результатам конкретных испытаний.

Спасибо, что попросили это разъяснение, которое помогло нам улучшить ясность этого рисунка для читателей. Мы изменили текст легенды следующим образом (на стр. 46-47):

«Влияние первенства исходов на настроение. В модели Primacy срок ожидания Ej представляет собой невзвешенное среднее предыдущих результатов.При каждом испытании все предыдущие условия ожидания объединяются в экспоненциально взвешенную сумму: ∑j=1tγt−jEj. Здесь мы показываем, как это приводит к первичному взвешиванию предыдущих результатов, которое зависит от значения γ (каждый подграфик представляет разную величину экспоненциального взвешивания γ). Общая высота каждого столбца представляет влияние результата соответствующего испытания на результат экспоненциальной суммы в конце испытания 9. Каждый цвет указывает на вклады результатов, которые формируют член ожидания Ej в конце испытания .Темно-желтый блок представляет собой вклад ожидаемого члена E1 с конца испытания 1 (состоящего только из первого результата). Серые блоки представляют вклад ожидаемого члена E2, который добавляется с конца испытания 2 (который представляет собой среднее значение результатов испытаний 1 и 2 и, следовательно, появляется как в первом, так и во втором столбцах). Это продолжается для остальных условий ожидания, пока не будет добавлен последний срок ожидания E9, который формируется путем усреднения результатов испытаний с 1 по 9, как показано синими столбцами.“

2. Сравнение моделей первенства и новизны имеет решающее значение, поэтому оно помогло бы документу быть как можно более ясным. Ключевое сравнение здесь проводится между вариантом модели недавности, которая идентична модели первенства с точки зрения наличия как усвоенного результата в качестве ожидания, так и без условия определенности. Ваше сравнение моделей, кажется, проверяет эти изменения по отдельности, а не вместе (извините, если мы неправильно это поняли).

Можете ли вы объяснить, что именно в модели Primacy заставляет ее работать лучше, чем лучшая модель Recency (например,грамм. это природа того, как усваивается ожидание, или что-то еще)? Насколько мы понимаем, центральное утверждение вашей статьи состоит в том, что люди узнают термин ожидания таким образом, что фактически больший вес придается первоначальным полученным результатам, поэтому было бы действительно полезно понять, что именно в процессе обучения вызывает это. эффект, и улучшает ли он посадку модели.

Мы решили этот вопрос моделирования, построив предложенную дополнительную модель, которая имеет как изученную динамическую вероятность результата как ожидание, так и не имеет определенного термина-значения.Мы проверили эти два свойства по отдельности, прежде чем следовать простому процессу модификации, но мы полностью согласны с важностью тестирования такой объединенной модели недавности, которая больше всего похожа на модель Primacy. Поэтому мы снова провели все анализы этой рукописи с этой новой объединенной моделью (называемой недавностью как с динамическим выигрышем, так и без модели с определенным термином). Теперь мы представляем в статье эти новые результаты, которые усиливают и поддерживают вывод этой статьи, поскольку мы обнаружили, что модель Primacy также работает лучше, чем эта более похожая модель Recency.

Наш вывод о том, что влияние результатов на настроение посредством ожиданий имеет весовой коэффициент первичности в наших задачах, остается устойчивым, когда мы рассматриваем множество различных, но похожих моделей, которые либо имеют взвешивание первичности (рис. 3 — дополнение к рисунку 2), либо взвешивание недавности (таблица 1). ). Все модели с первичным взвешиванием разделяют то, что ожидание основано на среднем значении по сравнению с предыдущими результатами или потенциальными значениями результатов. Мы подчеркиваем, что ожидание само по себе не обязательно должно иметь весовой коэффициент первенства, чтобы наши выводы оставались верными.Модель первичности, которую мы выбрали в качестве репрезентативной модели первенства (из-за того, что она имеет более высокие или статистически неотличимые характеристики по сравнению с альтернативными моделями первичности), применяет равные веса ко всем прошлым результатам для формирования ожидания, но мы также пробовали модели, в которых взвешивание в пределах ожидание имело больший вес для более недавних результатов. Во всех этих случаях сочетание текущих и прошлых ожиданий по-прежнему приводит к взвешенному по первенству совокупному влиянию предыдущих результатов на настроение.Таким образом, зависимость настроения от накопления предыдущих ожиданий является причиной взвешивания первенства, поскольку первоначальные результаты оказывают большее влияние на настроение по сравнению с меньшим влиянием условий прошлых ожиданий. В интуитивном смысле эффект первичности представляет собой больший вес первого опыта в новой среде или контексте просто в силу того, что он приходит первым. У первого события нет ничего, с чем его можно было бы сравнить, второе событие имеет только себя и первое; третье событие можно сравнивать только с первыми двумя, и так далее, пока в конце концов каждое дополнительное событие не будет иметь минимального влияния перед лицом всех предшествующих событий.Чем больше испытаний мы переживаем, тем больше информации мы получаем и тем меньше значения имеет каждое событие само по себе. Этот процесс имеет четкие параллели с обучением, но наши модели не учитывают точный механизм накопления ожиданий. Вполне вероятно, что для наших моделей существуют эквивалентные формулировки, в которых ожидание является изученным параметром, контролируемым скоростью обучения. Детали этого механизма, безусловно, представляют интерес, но они должны быть выяснены в будущих исследованиях.

Мы добавили приведенную выше интерпретацию модели примата к Обсуждению на страницах 26-27.

3. Что касается вышеизложенного, ключевые сравнения между моделями Primacy и Recency в основной рукописи (например, сравнительный анализ фМРТ) должны проводиться между этими похожими моделями, а не между моделями Primacy и оригинальной моделью Recency.

Метод:

В соответствии с запросом мы выполнили все анализы в этой рукописи, используя новую объединенную модель недавности, которая больше всего похожа на модель Primacy, называемую «недавность как с динамическим выигрышем, так и без уверенности».Эти анализы включали сравнение моделей при подгонке данных из всех различных наборов данных, то есть случайных, структурированных и структурно-адаптивных задач, выборок взрослых и подростков, подростков с клинической депрессией, онлайн и лабораторных условий. Кроме того, новые коэффициенты модели использовались для повторного проведения корреляционного анализа мозговой активности, для поиска корреляций на уровне субъекта между этим объединенным вариантом модели Регентства и нейронной активностью при оценке настроения.

Результаты:

Новая модель Недавности как с динамической вероятностью выигрыша, так и без определенного термина показала лучшие результаты на всех различных наборах данных и выборках, использованных в этом исследовании, в соответствии с критерием прогнозирования потоковой передачи (см. новую таблицу 1, в которой представлены эти значения, и новый раздел Результаты, подытоживающие эту работу).

Более того, анализ мозга показал результат, аналогичный результатам исходной модели Регентства. С коэффициентами этой модели не было обнаружено значимых нейронных корреляций, а только с коэффициентами модели первичности (также не было лобных кластеров до пороговой обработки изображений, как показано на рисунке дополнения к рисунку 4, где представлены непороговые изображения этого анализа ). Мы провели как анализ на уровне всего мозга с новой объединенной моделью недавности, так и сравнили эти результирующие изображения с результирующими изображениями модели первенства, чтобы формально показать более сильную связь модели первичности с этой новой моделью новизны (см. легенда рисунка 4 для этих результатов).

Внесено изменений:

Во-первых, порядок рукописи был изменен, чтобы соответствовать представлению объединенной модели Новизны теперь во всех разделах результатов (таким образом, представлены различные модели Новизны до сообщения результатов).

Раздел результатов на стр. 10:

«Затем мы объединили динамическую вероятность выигрыша и устранение определенного термина с дополнительной моделью недавности, которая по своим характеристикам наиболее похожа на модель первенства (т.т. е. «Последнее время как с динамическим выигрышем, так и без определенной модели»). “

Таблица 1 на стр. 16: Теперь также сообщается о производительности модели Primacy по сравнению с новой моделью Recency.

Раздел результатов на стр. 18:

«Мы сопоставили выделенный жирным шрифтом сигнал с весами на уровне участников параметров модели первенства и двух моделей недавнего времени (исходной модели недавнего времени и модели недавнего времени, наиболее похожей на модель первенства, т.е. вероятность и отсутствие определенного термина).

Обозначение рис. 4, на стр. 19-20:

» (см. рисунок 4-дополнение 1 для изображений отношения к модели первенства и каждой из моделей недавности до пороговой обработки и до сопоставления друг с другом). Этот контраст показал значительно более сильную связь ожидаемого веса модели Primacy с сигналами мозга вокруг области ACC (для p = 0,0017), с 529 вокселями вокруг [-11,49,9] для исходной модели Recency и 328 вокселей вокруг [- 11.2, 48.8, 3.8] для Регентства как с динамическим выигрышем, так и без определенной терминологической модели»

https://дои.org/10.7554/eLife.62051.sa2

Mood Light — проектный комплект Pi Zero WH

Красивый современный светильник Mood Light, который будет отлично смотреться на прикроватной тумбочке, книжном шкафу или столе, а также подключен к Интернету!

Обновленная версия! Наш комплект Mood Light Kit теперь включает в себя Raspberry Pi Zero WH и совершенно новый Unicorn HAT Mini — это означает, что теперь вы получаете 119 светодиодов вместо 32, четыре программируемые кнопки и теперь абсолютно не требуется пайка. Хороший!

В нашем наборе Mood Light Kit есть все*, что вам нужно для создания элегантного светильника, напоминающего настоящий подвесной светильник, и используется наша мини-плата Unicorn HAT, оснащенная 119 крошечными RGB-светодиодами.Настройте его на один цвет, сделайте так, чтобы он переходил во все цвета радуги, или используйте встроенную беспроводную локальную сеть на Pi Zero WH. Чтобы собрать все, потребуется около 30 минут** (подробности см. в нашем руководстве по сборке).

Содержимое набора*

  • Пи Зеро WH
  • Unicorn HAT Mini с матрицей 17×7 светодиодов RGB
  • Бело-желтая подвесная стойка и рассеиватель
  • Кабель USB A — micro-B, 50 см
  • Переходник USB A (гнездо) на micro B (штекер)
  • Миниатюрный переходник на полноразмерный HDMI
  • Лист с наклейками (индивидуализируйте свой Mood Light!)
  • Поставляется в коробке многоразового использования

*Просто добавьте свою собственную карту micro-SD

В

Mood Light используется наша популярная мини-плата Unicorn HAT со 119 индивидуально управляемыми светодиодами RGB, что дает вам настоящую радугу, полную цветовых возможностей.Подставка ловко монтирует Pi Zero WH и Unicorn HAT Mini под правильным углом, чтобы направлять свет через вырез подвесного светильника и красиво рассеивать его.

Встроенная беспроводная локальная сеть на Pi Zero WH открывает множество возможностей: подключите его к своей ленте Twitter и отслеживайте настроение ваших недавних твитов или исчезайте в цветах заката и восхода солнца, как только вы нарисовали ежедневный закат. /sunrise times с вашего любимого погодного сервера.

Характеристики

  • Матрица 17×7 светодиодов RGB
  • 4 программируемые кнопки
  • 3-слойная бело-желтая подвесная стойка и рассеиватель
  • Pi Zero WH с одноядерным процессором, встроенной беспроводной локальной сетью и Bluetooth
  • Комплект переходников
  • Кабель USB A — micro-B длиной 50 см (питание Pi от существующего зарядного устройства или компьютера)
  • Библиотека Python

Программное обеспечение

Мы создали библиотеку Python для Unicorn HAT Mini, которая упрощает управление цветом и яркостью отдельных светодиодов, отображение изображений или тестирование, создание игр и многое другое.Есть несколько действительно забавных примеров того, как использовать кнопки для игр, с Саймоном Сэйсом и веселой маленькой игрой типа «Колонки» с цветными падающими блоками.

Вы можете найти руководство по началу работы с Unicorn HAT Mini здесь.

Если у вас есть Unicorn HAT Mini, вы не сможете использовать старую библиотеку Unicorn pHAT — пожалуйста, убедитесь, что вы используете ссылку, указанную выше!

Примечания

Размеры светильника Mood Light в собранном виде: 85x125x70 мм (ШxВxГ).

Настроение в сфере услуг Японии улучшается; Omicron, рост цен на облака, прогноз

Люди переходят улицу в Токио, 18 марта 2015 года.. REUTERS/Yuya Shino/File Photo

Зарегистрируйтесь сейчас и получите БЕСПЛАТНЫЙ неограниченный доступ к Reuters.com

Зарегистрируйтесь

  • Улучшение настроения крупных производителей — танкан
  • Настроение крупных фирм сферы услуг улучшилось до двухлетнего максимума
  • Компании ожидают дальнейшего ухудшения условий из-за роста затрат
  • Крупные компании ожидают увеличения капиталовложений на 9,3% в 2021 финансовом году производители остановились, как показал тщательно отслеживаемый опрос центрального банка, что является признаком того, что рост стоимости сырья влияет на восстановление экономики после пандемии.

    Крупные фирмы ожидают дальнейшего ухудшения условий, так как высокие цены на топливо и слабая иена увеличивают стоимость импорта, усиливая ожидания Японии, что она будет поддерживать массивную фискальную и монетарную поддержку, чтобы поддержать хрупкую экономику.

    «Настроение непроизводителей улучшилось после прекращения пандемии, в то время как ограничения поставок ударили по производителям», — сказал Тору Суэхиро, аналитик Daiwa Securities.

    Зарегистрируйтесь прямо сейчас и получите БЕСПЛАТНЫЙ неограниченный доступ к Reuters.com

    Зарегистрируйтесь

    «В целом деловому доверию не хватает силы, поскольку как производители, так и непроизводители ожидают ухудшения условий», — сказал он.

    Общий индекс, измеряющий настроения крупных производителей, составил плюс 18 в последнем квартале 2021 года, не изменившись по сравнению с предыдущим кварталом и ниже рыночного прогноза плюс 19, как показал опрос Танкан Банка Японии (BOJ) в понедельник.

    Рост цен и сбои в производстве автомобилей ударили по таким отраслям, как цветная металлургия, химическая промышленность и машиностроение.

    Напротив, настроения крупных непроизводителей улучшились шестой квартал подряд до плюс 9, по сравнению с плюсом 2 в сентябре и превысив рыночные прогнозы плюс 6.

    Индекс достиг самого высокого уровня с декабря 2019 года, поскольку отмена чрезвычайного положения 30 сентября для борьбы с пандемией COVID-19 подняла моральный дух среди ритейлеров.

    Но опрос, проводившийся в течение месяца до 10 декабря, скорее всего, не включал большую часть недавнего распространения варианта Omicron, поскольку почти 80% ответов поступили к 29 ноября.

    Рост цен на сырье добавить к неопределенности, выжимая прибыль фирм, только что оправившихся от удара пандемии.

    Индекс, измеряющий цены на продукцию крупных производителей, вырос до уровней, которые в последний раз наблюдались в 1980 году, хотя показатель цен на сырье также был самым высоким с 2008 года, как показал опрос, это признак того, что фирмы могут бороться за повышение цен настолько, насколько это необходимо для покрытия расходы.

    Компании ожидают, что инфляция через год достигнет 1,1%, как показал танкан, что станет самым высоким уровнем с сентября 2015 года.

    Крупные фирмы планируют увеличить капитальные расходы на 9,3% в год, заканчивающийся в марте 2022 года, что ниже рыночных прогнозов роста на 9,8%, но восстанавливается после падения на 8,3% в предыдущем году.

    Отдельные данные показали, что заказы на оборудование, опережающий индикатор капитальных затрат, выросли в октябре впервые за три месяца. читать дальше

    Танкан также показал, что корпоративное финансирование продолжает сокращаться, что дало Банку Японии возможность поэтапно отказаться от экстренной поддержки, развернутой в прошлом году для борьбы с кредитным кризисом, вызванным пандемией.читать далее

    Япония отстала от других стран, продемонстрировав сильное восстановление после прошлогодней пандемии, сократившись в годовом исчислении на 3,6% в июле-сентябре из-за низкого потребления и производства, пострадавших от всплеска инфекций и ограничений в поставках.

Написать ответ

Ваш адрес email не будет опубликован.