XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System引发
更高的认知能力是由出生时的激素引发的
甲状腺激素在出生时激活高认知能力 ~ 大脑中甲状腺激素激增和鸟类认知灵活性的发展 ~ 日本东京帝京大学的 Koichi Homma 及其同事证明，新生雏鸡表现出高认知灵活性，而印记行为会通过大脑中甲状腺激素激增来显著提高这种灵活性。印记过程中的这些激素激增通过涉及鸟类前额叶皮层的机制促进认知灵活性。科学杂志《科学进展》上的文章强调了这种生理激增对采用原始方法的雏鸡认知灵活性发展的重要性。作者提出甲状腺激素是脊椎动物大脑中保存的重要刺激物，对进化至关重要。
音乐是否会引发大脑间同步？...
摘要 音乐家在音乐活动中分享的情感体验可以与脑波同步相结合。对于患有脑性瘫痪的不会说话的人来说，言语交流可能在表达相互同情方面受到限制。因此，本案例研究通过在四次音乐和四次讲故事环节中同时测量脑性瘫痪患者（女性，18 岁）、其父母和音乐治疗师的脑间同步情况来探索他们之间的脑间同步情况。只有在青少年-父母二元组中，我们观察到音乐条件下的脑间同步水平明显高于讲故事条件下的脑间同步水平。然而，在青少年-父母和青少年-治疗师二元组中，无论条件类型如何，低频带的额叶和颞叶都出现了显著的脑间同步，这与社会情感反应有关。尽管脑间同步可能是由多种因素引起的（例如，外部刺激、共同的共情体验和内部生理节律），但音乐活动设置值得进一步研究，作为促进脑性瘫痪青少年与护理人员/医疗保健提供者之间神经生理同步的潜在因素。
情感视频片段引发的大脑状态动态
摘要 — 在过去的几十年中，情绪研究一直试图识别一种“生物标志物”或一致的大脑活动模式，以表征单一类别的情绪（例如恐惧），该模式在该类别的所有实例中都保持一致，无论个体和环境如何。在这项研究中，我们研究了人们在观看选择用来唤起特定情绪类别实例的视频片段时情绪体验过程中的变化而不是一致性。具体而言，我们开发了一种顺序概率方法来模拟参与者在观看视频期间大脑活动的时间动态。我们将这些片段期间的大脑状态描述为血氧水平依赖性（BOLD）信号模式中状态转换之间的不同状态占用期。我们发现在观看同一视频的不同个体之间状态占用概率分布存在很大差异，这支持了以下假设：当涉及到情绪体验的大脑相关性时，变化确实可能是一种常态。
1 适应 JN.1 或 KP.2 的 mRNA-1273 疫苗引发交叉...
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 12 月 26 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.12.24.629478 doi：bioRxiv preprint
无聊是人工智能走向奇点的指标吗？假设引发思考
最迟随着天网 [1] 的虚构智能的出现，人工智能 (AI) 奇点问题得到了更广泛的关注。从冯·诺依曼的评论开始，由 Ulman [2] 转述（“一次谈话集中在技术的不断加速进步和人类生活方式的变化上，这给人一种接近人类历史上某些基本奇点的感觉，超出这个奇点，我们所知的人类事务就无法继续下去。”）和 Vinge [3] 的假设，技术进步的演变和加速引发了机器何时会比人类更智能的问题。根据 [3] 等人的说法，大型计算机网络可能“醒来后成为超人智能的实体”。关于达到人工智能奇点的观点多种多样。[4] 中对这些观点进行了回顾。由于普遍接受的、详细的智力定义仍然存在争议，从技术定义的角度来看，奇点已经很模糊——认知和情感是额外的问题。尽管在心理学中，无聊被认为是人性和人类智力的重要组成部分，但据我所知，在关于智力的讨论中，人类心理属性的一个特征并没有被考虑在内：无聊。在心理学中，无聊被认为是一种重要的心理状态，通常介于完全意识和/或精神紧张的工作和/或发现的时刻等状态之间。尽管在一些出版物中提到无聊，例如[8]，以提出更好的学习结果，但它并不被认为是人工智能系统在处理其设计的分配任务时可能陷入的状态。因此，假设一个关键特征
泰勒诉维达尔案：人工智能发明引发现实问题
Vedder Price PC 隶属于在英格兰和威尔士运营的 Vedder Price LLP、在加利福尼亚州运营的 Vedder Price (CA), LLP 以及在新加坡运营的 Vedder Price Pte. Ltd.。
人工智能可能引发气候错误信息的完美风暴
信息和通信技术使世界联系日益紧密，信息几乎可以在眨眼间毫不费力地在全球传播。我们每天在屏幕上看到的内容越来越多地由推荐系统决定，这些系统旨在最大限度地提高参与度，有时更倾向于创造参与度而不是真相。有时，这种信息流动受到社交机器人的影响。信息的传播通常受到人们如何参与信息的影响，包括分享、评论、重新制作信息以及在数字媒体平台以及社交媒体和传统媒体之间传播信息。再加上生成式人工智能创造合成内容的能力，很可能会导致一场虚假信息风暴。现在是采取行动应对这些风险的时候了。
特洛伊木马重复序列引发聚酯薄膜和瓶子化学回收
合成至少 5 g PET/TH - 至少 15 kDa - 分解为至少 25 wt % 单体。 - 至少 1 g 回收的单体/低聚物将重新聚合至至少 1 kDa（通过 GPC）并通过 DSC 进行表征。
视觉刺激背景亮度对引发稳态视觉诱发电位的影响
归因于脑电图（EEG）信号的信噪比差（SNR）[3]。可以通过增加信号水平和/或降低噪声水平来改善SSVEP信号的SNR。研究人员在改善SSVEP的SNR并提高BCI性能方面取得了长足的进步。首先，研究人员通过应用高级信号处理方法改善了SNR。例如，在当前的BCI系统中广泛使用试验平均，以改善脑电图分析中的SNR [3]。空间过滤已用于将多通道脑电图数据投射到低维空间空间中，以消除任务 - 无关的组件并改善与任务相关的EEG信号的SNR [4]。对于SSVEP，规范相关分析（CCA）方法可以最大程度地提高SSVEP的检测频率[5，6]。独立的组件分析是另一种空间滤波方法，通过将与任务相关的脑电图组件与任务 - iRrelevant eeg和人为成分分开，从而增强了脑电图信号的SNR [7，8]。第二，研究人员设计了实验以获得增强的与任务相关的脑电图信号并改善SNR。例如，在有效的基于SSVEP的BCI中，与使用Checkerboard刺激获得的刺激相比，使用情感人脸的视觉刺激大大提高了SSVEP信号的振幅[9]。第三，一些研究人员调整了视觉刺激亮度的参数，以调节SSVEP响应的幅度，从而改善了SSVEP的SNR [10-12]。例如，相关研究表明，亮度对比信息对于形式，运动和深度的感知至关重要[13，14]。亮度对比或“调制深度”定义为最大亮度的比率减去最小亮度与最大亮度以及
反应性引发事故条件下核燃料行为的最新报告
燃料安全的关键领域之一是了解燃料在设计基准事故条件下的行为，例如反应性引发事故 (RIA)。2010 年，WGFS 发布了第一份关于 RIA 下燃料行为的最新报告（《反应性引发事故 (RIA) 条件下的核燃料行为：最新报告，2010》），涵盖了有关场景、与燃料行为相关的关键现象、测试方法、测试结果、预测计算机代码和最新计算机分析结果的信息。在过去十年中，RIA 中燃料行为的知识库得到了扩展，WGFS 认为有必要更新最新报告。