Background The beneficial effects of brain training games are expected to transfer to other cognitive functions, but these beneficial effects are poorly understood. Here we investigate the impact of the brain training game (Brain Age) on cognitive functions in the elderly. Methods and Results Thirty-two elderly volunteers were recruited through an advertisement in the local newspaper and randomly assigned to either of two game groups (Brain Age, Tetris). This study was completed by 14 of the 16 members in the Brain Age group and 14 of the 16 members in the Tetris group. To maximize the benefit of the interventions, all participants were non-gamers who reported playing less than one hour of video games per week over the past 2 years. Participants in both the Brain Age and the Tetris groups played their game for about 15 minutes per day, at least 5 days per week, for 4 weeks. Each group played for a total of about 20 days. Measures of the cognitive functions were conducted before and after training. Measures of the cognitive functions fell into four categories (global cognitive status, executive functions, attention, and processing speed). Results showed that the effects of the brain training game were transferred to executive functions and to processing speed. However, the brain training game showed no transfer effect on any global cognitive status nor attention. Conclusions Our results showed that playing Brain Age for 4 weeks could lead to improve cognitive functions (executive functions and processing speed) in the elderly. This result indicated that there is a possibility which the elderly could improve executive functions and processing speed in short term training. The results need replication in large samples. Long-term effects and relevance for every-day functioning remain uncertain as yet. Trial Registration UMIN Clinical Trial Registry 000002825

Do brain training games work? The beneficial effects of brain training games are expected to transfer to other cognitive functions. Yet in all honesty, beneficial transfer effects of the commercial brain training games in young adults have little scientific basis. Here we investigated the impact of the brain training game (Brain Age) on a wide range of cognitive functions in young adults.We conducted a double-blind (de facto masking) randomized controlled trial using a popular brain training game (Brain Age) and a popular puzzle game (Tetris). Thirty-two volunteers were recruited through an advertisement in the local newspaper and randomly assigned to either of two game groups (Brain Age, Tetris). Participants in both the Brain Age and the Tetris groups played their game for about 15 minutes per day, at least 5 days per week, for 4 weeks. Measures of the cognitive functions were conducted before and after training. Measures of the cognitive functions fell into eight categories (fluid intelligence, executive function, working memory, short-term memory, attention, processing speed, visual ability, and reading ability).Our results showed that commercial brain training game improves executive functions, working memory, and processing speed in young adults. Moreover, the popular puzzle game can engender improvement attention and visuo-spatial ability compared to playing the brain training game. The present study showed the scientific evidence which the brain training game had the beneficial effects on cognitive functions (executive functions, working memory and processing speed) in the healthy young adults.Our results do not indicate that everyone should play brain training games. However, the commercial brain training game might be a simple and convenient means to improve some cognitive functions. We believe that our findings are highly relevant to applications in educational and clinical fields.UMIN Clinical Trial Registry 000005618.

The development of chemically amplified resists requires many experiments to optimize the chemical composition, which includes the type of monomer molecules and their component ratios, initiator concentration, and process conditions. In addition, the optimization process requires extensive knowledge and experience. In this paper, we apply deep learning to predict the exposure properties, such as sensitivity and contrast, of KrF chemically amplified resists and to optimize the ratio of monomer components. The experimental data are used to predict photoresist development properties by deep learning using in-house code. To achieve this goal, we synthesized several photoresist resins with different proportions. Each resin was then used to prepare photoresist formulations, which were subsequently subjected to exposure and development testing under various energy conditions. Using the film thickness data obtained, we trained our deep learning system to more comprehensively predict the exposure and development curves of photoresists under different resin component conditions. The results of validation experiments showed that the predicted results were consistent with the experimental results, and the predictions for the exposure and development characteristics of different monomer component ratios were quite accurate, confirming that the deep learning outcomes possess high credibility and feasibility.

It has been reported that the good correlation in sensitivity and resolution between EUV exposure and EB exposure because of the similar mechanism of the photochemical-reaction in photoresists during exposure. However, in the early stages of EUV resist development, there are problems on the points of the cost and time-consuming to evaluate all EUV resist materials by EB exposure. Therefore, we investigated the possibility of using KrF exposure as the initial screening of EUV resists. In former report, we evaluated the correlation of sensitivity between KrF and EUV exposure, KrF and EB exposure, EB and EUV exposure respectively by using various type of resists. Then we could find there is some correlation between each exposure. In this report, we formulated some types of KrF resist and investigated whether there is a correlation of sensitivity between KrF and EUV exposures.