Neuro-Symbolic Fraud Detection: Catching Concept Drift Before F1 Drops (Label-Free)
本文询问接下来会发生什么。该模型将其欺诈知识编码为符号规则。 V14 低于阈值意味着欺诈。当这种关系开始改变时会发生什么？规则可以起到金丝雀的作用吗？换句话说：神经符号概念漂移监控能否在没有标签的情况下在推理时工作？混合神经符号欺诈检测的完整架构背景：用域规则引导神经网络以及神经网络如何学习自己的欺诈规则：神经符号人工智能实验。您将在没有它们的情况下阅读本文，但机制部分在上下文中更有意义。神经符号欺诈检测：在 F1 下降之前捕获概念漂移（无标签）首先出现在走向数据科学上。
Beyond reasonable adjustments: a blueprint for neuro-inclusive assessment in UK higher education
本博客由 Apex 学院校园负责人兼项目负责人 Imran Mir 友情撰写 在过去的十年中，英国大学在认识学生群体的神经多样性方面取得了重大进展。残疾披露数据一直在稳步增长，来自学生办公室的数据清楚地表明，2023-24 年，五分之一的残疾披露数据（19.9 […]超越合理调整：英国高等教育神经包容性评估蓝图首先出现在 HEPI 上。
Johns Hopkins awarded $15M to develop platform to study neurological diseases, screen chemicals
研究人员将加入 NIH 支持的新网络，致力于开发补充或替代动物测试的新方法
Researchers Solve Long-Standing Puzzle of Rare Neurological Disorder
一种免疫相关基因现已与一种罕见的遗传性神经系统疾病联系在一起，揭示了神经系统中一个被忽视的途径。即使使用当今的高通量测序工具，许多罕见的运动障碍仍然没有明确的遗传解释。波鸿和蒂宾根研究人员的一项研究现在指出了另一个答案。分析后 [...]
Direct nervous system link promises more natural leg prostheses
查尔姆斯大学的研究人员从膝上截肢者的神经中解码了腿部运动，为具有自然控制的先进假肢铺平了道路。
The neuroscientist who wants us to be nicer to psychopaths
阿比盖尔·马什 (Abigail Marsh) 发现许多精神病患者并不想变得残忍和冷漠，并认为他们应该获得支持来帮助他们实现这一目标
How a Neural Network Learned Its Own Fraud Rules: A Neuro-Symbolic AI Experiment
大多数神经符号系统都会注入人类编写的规则。但如果神经网络本身能够发现这些规则呢？在本实验中，我使用可微规则学习模块扩展了混合神经网络，该模块在训练期间自动提取 IF-THEN 欺诈规则。在 Kaggle 信用卡欺诈数据集（欺诈率为 0.17%）上，该模型学习了可解释的规则，例如：神经网络如何学习其自己的欺诈规则：神经符号 AI 实验首先出现在《走向数据科学》上。
A new way in: Stimulating neurons without touching them
Mohali 的研究人员开发了一种使用生物相容性半导体刺激神经元的非侵入性方法。通过在没有电极或磁铁的情况下调节钙信号传导，这种方法可以为治疗神经退行性疾病和构建生物计算系统开辟新的途径。
Bursts of Neural Chaos Could Be Signs of Consciousness
Conor Feehly，Big Think 从科学的角度来看，研究意识有点像试图从......的窗口描述黑洞内部的奇点
Hybrid Neuro-Symbolic Fraud Detection: Guiding Neural Networks with Domain Rules
我真的认为我正在做一些大事：向损失函数添加几个简单的域规则，并观察超级不平衡数据上的欺诈检测猛增。第一次运行看起来很棒......直到我修复了一个偷偷摸摸的阈值错误并在五个不同的随机种子上运行了整个过程。突然之间，“巨大的胜利”几乎消失了。说实话，我最终得到的结果实际上更有用：提醒我们，在欺诈等罕见事件问题上，我们衡量成功的方式（阈值、种子、指标）比模型本身更容易欺骗我们。该规则确实使排名稍微好一点（您可以在 ROC-AUC 中一致地看到它），但真正的收益很小且脆弱。这是完整的故事 - 错误、差异、经验教训等等。混合神经符号欺诈检测：用领域规则指导神经网络首先出现在走向数据科学上。
Analog Neuromorphic Chip Powers Efficient AI
为什么重要：模拟神经形态芯片通过模仿大脑学习来实现低功耗、边缘就绪计算，为高效人工智能提供支持。
Gnaw-y by nature: U-M researchers discover neural circuit that rewards gnawing behavior in rodents
密歇根大学的研究人员发现，啮齿动物不断地啃咬不仅仅是一种反射，也不是严格饮食的结果。它还通过新发现的神经回路触发大脑中多巴胺的释放，作为生化奖励或激励。
Research hopes to uncover new vulnerabilities in glioma tumour cells
这项研究由普利茅斯大学脑肿瘤卓越研究中心的专家领导
Regenerating Synapses Could Treat Neurodegenerative Diseases
科学家神经退行性疾病是人类状况中最深刻的悲剧之一，能够以各种形式剥夺患者一生的记忆，基本...
