XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System怀旧感
初级体感皮层第 2 区编码整个手臂的运动
摘要 本体感觉，即对身体位置、运动和相关力量的感觉，尽管在运动中起着至关重要的作用，但仍未得到充分理解。大多数对体感皮层本体感觉区域 2 的研究只是将神经元活动与手在空间中的运动进行比较。使用运动跟踪，我们试图通过描述 2 区活动与整个手臂运动的关系来阐述这种关系。我们发现，与经典模型不同，整个手臂模型成功地预测了猴子在两个工作空间中伸手触及目标时神经活动特征的变化。然而，当我们随后在主动和被动运动中评估这个整个手臂模型时，我们发现许多神经元在两种条件下都不能一致地代表整个手臂。这些结果表明 1) 2 区中的神经活动包括伸手过程中整个手臂的代表，2) 这些神经元中的许多在主动和被动运动期间以不同的方式代表肢体状态。
人类体感皮质有助于编码新学习的运动
最近的研究表明，体感皮层参与运动学习和保留率。但是，其贡献的性质尚不清楚。一种可能性是，运动过程在运动过程中暂时参与。或者，可能会有持久的学习 - 相关的变化，这将表明在学习运动的编码中有感觉参与。这些可能性是通过在学习后破坏体感皮质来解散的，从而针对学习可能发生的相关变化。如果对体感皮质的变化有助于保留，这实际上意味着新学习的运动的各个方面是在那里编码的，那么一旦学习完成，该领域的瓦解就会导致损害。参与者在接收旋转的视觉反馈时进行了动作培训。将原发性运动皮层（M1）和一级体感皮质（S1）靶向连续的theta爆发刺激，而枕皮层的刺激则用作对照。使用主动运动繁殖或识别测试评估保留率，该测试涉及机器人产生的被动运动。体感皮质的破坏在两次测试中都会导致运动记忆受损。抑制运动皮层对保留没有影响，如对照和运动皮层条件中可比的保留水平所示。效果是在学习具体的。在训练后，将刺激应用于S1时，并没有改变反馈，运动方向，主要因变量。因此，体感皮层是有助于保留的电路的一部分，与新知识的运动（可能学习）的各个方面 - 更新的感觉状态（新的感官目标）可能用于指导运动，可以在那里编码。
V2VFormer：带有空间通道变压器的车辆到车辆合作感
摘要 - 促进感知的目的是通过利用附近连接的自动化车辆（CAV）的补充信息来实现整体感知的结构，从而赋予了更广泛的探测范围。尽管如此，如何合理地汇总自明观察仍然是一个开放的问题。在本文中，我们提出了一种新型的车辆对车辆感知框架 - 以基于TR ANSFORMER的CO Llaboration（COTR）称为V2VFormer。特别是。根据空间感知变压器（SAT）的位置相关性，它重新估算了特征的重要性，然后与通道的变压器（CWT）执行动态语义相互作用。，COTR是一个轻巧和插件的模块，可以将其无缝调整到带有可接受的计算开销的未货架3D检测器上。此外，通过各种驾驶条件进一步增强了大规模的合作感知数据集V2V-集合，从而为模型预处理提供了广泛的知识。定性和定量实验证明了我们提出的V2Vformer在模拟和现实世界情景中实现了最新的（SOTA）协作绩效，从而超过了所有对应方面的大量余量。我们希望这将推动未来网络自主驱动研究的进步。
ge/gesn纳米线用于中红外感测和成像
虽然子宫内膜异位症研究受到慢性资金不足的困扰，但这是进步的唯一限制吗？鉴于我们当前的知识，我们是否应该完全重新考虑研究方向？在这场辩论中，一些世界领先的研究人员将领导讨论这些问题。我们是否继续建立在子宫内膜异位研究的关键领域已经取得的进步，还是放弃这些途径并尝试一种全新的新方法。谁会随着子宫内膜异位症世界的这些巨人的胜利解决这个基本问题。
通过敏感性分析解读人工智能交易员的投资决策算法
随着金融科技的进步，金融机构现在广泛应用于其运营中的人工智能（AI），例如贷款决策、保险支付评估和欺诈交易检测。在资产管理领域，该技术正被用于在市场预测和投资策略中发现当前信息与未来资产价格之间存在的复杂关系，并取得了一些优异的效果。 另一方面，包括深度学习模型在内的人工智能内部的处理过程非常复杂，有人指出，存在所谓的“黑盒”问题，即不容易解释人工智能决策背后的因果关系。在资产管理领域，由于对高投资回报的期待，对能够做出超出人类理解的投资决策的人工智能的需求将不断增加。如果这导致无法由人类验证其有效性的交易增加，未来可能会出现意想不到的风险，影响金融机构的财务健全性和市场的稳定。 近年来，为了缓解人工智能的黑箱性质，人们进行了大量研究，主要在图像识别领域，以解释人工智能内部的处理过程。 在资产管理领域，人们对AI的可解释性的兴趣日益高涨，例如，Shiono（2018）通过将AI模型与理论宏观经济模型相结合，构建了一个回报预测AI，在预测准确性和可解释性之间取得了良好的平衡。 在本研究中，我们构建一个对未来日经225期货收益具有解释能力（以下称预测精度）的AI交易员，并尝试通过敏感性分析表达其输入变量（市场数据）和输出值（投资决策）之间的关系，从而解释AI的内部处理过程。
