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评估神经生理模式的相关性以预测基于运动想象的 BCI 用户的表现
摘要 —基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 允许用户仅使用大脑活动来控制计算机以执行各种应用，而大脑活动通常由脑电图 (EEG) 记录。尽管 BCI 应用众多，但由于其准确性较差，它们在实验室外的使用仍然很少。一些用户无法使用 BCI，这种现象有时被称为“BCI 文盲”，影响了大约 10% 到 30% 的 BCI 用户，他们无法产生可辨别的 EEG 模式。通过进行神经生理学分析，尤其是通过识别 BCI 性能的神经生理学预测因子，我们可以更好地理解这种现象及其原因。反过来，这也可能帮助我们更好地理解并从而可能改进 BCI 用户培训。因此，本文提出了专用于预测 MI-BCI 用户表现的统计模型，该模型基于从“睁眼放松”条件下的两分钟 EEG 记录中提取的神经生理学用户特征。我们考虑了 56 名受试者在进行 MI-BCI 实验之前在“睁眼放松”条件下记录的数据。我们使用机器学习回归算法和留一交叉验证来构建我们的预测模型。我们还计算了这些特征（神经生理预测因子）与用户的 MI-BCI 表现之间的不同相关性。我们的结果表明，此类模型可以比偶然性（p ≤ 0.01）更好地预测用户表现，但平均绝对误差相对较高，为 12.43%。我们还发现我们的一些特征与性能之间存在显着的相关性，包括之前探索的 µµµ 波段预测因子，以及这里提出的新预测因子：µµµ 峰值位置变异性。因此，这些结果有助于更好地理解和预测 BCI 文盲。但是，它们还需要进一步改进才能获得更可靠的预测。索引词 — 脑机接口 (BCI)、脑电图 (EEG)、神经生理预测指标
想象的语音可以从低
使用脑部计算机界面从神经活动中重建预期的语音对有严重言语生产的人的巨大承诺具有巨大的承诺。在解码公开的语音进展中，解码的想象语音取得了有限的成功，这主要是因为相关的神经信号与公开的语音相比较弱且可变，因此很难通过学习算法来解释。我们从13名患者那里获得了三个电视学数据集，植入了癫痫评估的电极，他们执行了公开并获得的语音生产任务。基于最新的语音神经处理理论，我们提取了可用于未来大脑计算机界面的一致和特定的神经特征，并评估了它们的性能，以在表达，语音和人声表示空间中区分语音项目。高频活动为公开语音提供了最佳信号，但低频和高频功率和局部跨频都导致了想象的语音解码，尤其是语音和人声，即知觉，空格。这些发现表明，低频功率和跨频动力学包含用于想象的语音解码的关键信息。
教育中的人工智能是对民主想象的威胁
教育中AI的整合既带来令人兴奋的可能性又提供了严重的问题。虽然AI可以个性化学习，扩大对资源的访问并提高效率，但它也引起了人们对批判性思维，创造力和民主价值观的发展的焦虑。本文探讨了AI在教育中的复杂作用，探究了其通过自适应课程和实时反馈来增强学习的潜力，同时还考虑了诸如对技术过度依赖，数据隐私问题和偏见强化的风险，AI在教育中的更广泛的社会含义强调了其对学习和认知能力的影响，以表明其对学习和认知的影响很大。但是，不一定会使教育中的AI直接破坏民主。而是要谨慎以防止某些AI应用并不会无意中（或故意）鼓励可能逐渐侵蚀民主实践和价值观的习惯和趋势。检查AI的潜在长期后果，应促进对AI在教育中的作用的更深入的了解，从而有助于为负责任的政策决策提供信息。在越来越多的AI驱动世界中，这些主题应占据参与塑造学习未来的每个人的利益。
解码心灵：跨模态感知和想象的神经差异和语义表征
本研究对与感知和想象概念相关的神经信号进行了分析，旨在提高有言语障碍人士的沟通能力。该研究利用通过 124 通道 ANT Neuro eego Mylab EEG 系统（ANT Neuro BV，亨格洛，荷兰）获取的公开可用的脑电图 (EEG) 数据。该数据集包括来自 12 名参与者的 11,554 次试验。所提出的卷积神经网络 (CNN) 模型在将 EEG 数据分类为来自感知或想象的语音任务条件方面优于其他模型，测试准确率达到 77.89%。传统的机器学习模型，包括随机森林 (RF)、支持向量分类器 (SVC) 和 XGBoost，都表现出过度拟合的趋势，导致准确率较低。至于语义解码，不幸的是，不同的模型在机会层面上执行。索引词：语音解码、EEG、BCI、语义解码
超皮质醇主义比您想象的更普遍 -
如何筛选过度皮质醇的三个测试通常用于筛选过性溶酶的证据：1毫克的过夜地塞米松SUP压机测试（DST），深夜唾液皮质醇（LNSC）和24小时的无尿液皮质醇（UFC）。每次测试16,27个测试具有优势和局限性。16然而，建议使用> 1.8 µg/dL的DST血清皮质醇临界值1毫克的DST，由于其高灵敏度（高达95％），建议将其作为最敏感的一线筛选方法。在诊断超质溶酶之前，应排除16个众所周知的假阳性DST结果。特定的药物和要注意的条件如图1所示。8也重要的是要确保充分抑制正常的垂体皮质营养功能，该功能由血清dexameth AS含量≥140ng/dl表示，与血清皮质醇一起测量。16 24小时的UFC和LNSC测试对表现较轻的患者敏感较低，但异常高的结果强烈支持了高皮质溶液的诊断。8
从“桌子”到“ doraemon”：关于新闻工作中人工智能社会技术想象的比较分析
抽象的人工智能在整个新闻周期中变得越来越普遍。响应这一趋势，本文探讨了记者关于新闻制作中AI整合的社会技术想象力，重点是他们对AI的机会和道德挑战的看法。该研究还通过对中国，日本，瑞士和英国的记者进行以问题为中心的访谈，研究了各种媒体和话语文化对这些看法的影响。通过对访谈的归纳主题分析，结果表明，这四个国家的记者承认AI在期刊中的潜在优势，例如增强的效率和改善的数据分析。但是，他们对新闻工作中人机合作的期望根据文化背景而有所不同。
CSF中的 NFL浓度是衰老和亨廷顿氏病神经退行性率的定量标记：基于半机械模型的分析 自动化核图分析，用于早期检测遗传和神经退行性疾病：一种混合机器学习方法 社论：海拔梯度的土壤微生物 用延迟差分分析解码想象的语音 线粒体展开的蛋白质反应（UPRMT） 免疫的概述和单臂荟萃分析 - trail及其心脏疾病的受体
脑脊液（CSF）和血浆中神经素制轻链（NFL）的浓度已成为许多神经退行性疾病的关键生物标志物，包括亨廷顿氏病（HD）。然而，CSF中NFL浓度的动力学与神经变性（全脑萎缩）的时间顺序之间的关系尚未以定量和机械的方式描述。在这里，我们提出了一种新型的半机械模型，该模型假定进入CSF的NFL量对应于受损神经元释放的NFL量，其退化导致大脑体积的减少。在数学术语中，该模型以脑组织的NFL浓度，整个大脑体积的变化率和CSF流量率表示了CSF的NFL浓度。为了测试我们的模型，我们使用了非线性混合效应方法来分析HD-CSF研究的NFL和大脑量数据，这是对具有前命中率HD，明显HD和健康对照的个体的24个月前瞻性研究。从MRI获得的整个大脑体积的时间顺序以二阶多项式在经验上表示，从中计算出其变化速率。CSF流量率是从最近的文献数据中获取的。 通过估计脑组织中的NFL浓度，该模型成功地描述了HD受试者和健康对照中CSF中NFL浓度的时间顺序。 此外，大脑中NFL浓度的模型衍生的估计值与最近的直接实验测量非常吻合。 讨论了我们的半机械NFL模型在其他神经退行性疾病中的应用。CSF流量率是从最近的文献数据中获取的。通过估计脑组织中的NFL浓度，该模型成功地描述了HD受试者和健康对照中CSF中NFL浓度的时间顺序。此外，大脑中NFL浓度的模型衍生的估计值与最近的直接实验测量非常吻合。讨论了我们的半机械NFL模型在其他神经退行性疾病中的应用。我们模型与NFL和脑量数据的一致性表明，CSF中的NFL浓度反映了神经变性的速率而不是范围，而NFL浓度随时间的增加是衡量与老化和HD相关的神经变性速率加速的量度。对于HD受试者，发现加速度的程度显着增加，其HTT基因上的CAG重复次数。对于HD受试者，发现加速度的程度显着增加，其HTT基因上的CAG重复次数。
用延迟差分分析解码想象的语音
线粒体是细胞最佳功能的关键细胞器。在许多功能中，它们通过自己的蛋白质抑制剂机制维持蛋白质稳态，涉及蛋白酶和伴侣，这些蛋白酶和伴侣调节线粒体内部的蛋白质进口和折叠。在2000年代初期，哺乳动物细胞首先描述了线粒体展开的蛋白质反应（UPR MT）。通过线粒体基质中展开/错误折叠蛋白的积累积累来激活这种应力反应，这导致信号向细胞核传播以增加蛋白酶和伴侣的表达，以解决异常的线粒体蛋白质负载。在发现后，在其他不同复杂性的其他生物体中也描述了这种逆行信号通路，这表明它是一种保守的应激反应。尽管生物体之间存在一些特定的差异，但这种应力反应的机制主要相似，涉及从线粒体传播从线粒体传播到核的核，从而诱导染色质重塑以允许特异性转录因子与伴侣和蛋白酶的启动子和蛋白酶的启动子的结合。在过去的十年中，已经描述了可能与UPR MT调节有关的蛋白质和信号通路，包括Wnt信号通路。此MinireView旨在总结有关UPR MT机制及其调节的知识，该机理在哺乳动物和秀丽隐杆线虫中均具有特定的规定。
学习机器人想象的学习构图世界模型
文本对视频模型在机器人决策中表现出了实质性的潜力，从而使未来的现实计划以及准确的环境模拟实现了现实计划的想象。但是，此类模型中的一个主要问题是一般化 - 模型仅限于综合视频，但受到与培训时间相似的语言指令约束的视频。这在决策中严重限制，我们寻求一个强大的世界模型来综合对象和行动的不显示的计划，以便在新环境中解决以前看不见的任务。为了解决此问题，我们介绍了Robodreamer，这是一种通过分配视频生成来学习组成世界模型的创新方法。我们利用语言的自然组成性将说明解析为一组低级原始词，我们调节一组模型以生成视频。我们通过允许我们制定新的自然语言教学作为先前看到的组成部分的组合来说明这种分解如何自然地实现组成的重新化。我们进一步展示了这样的分解如何使我们能够添加附加的多模式目标，从而使我们能够指定一个我们希望同时给定自然语言指令和目标图像生成的视频。我们的AP-PRACH可以成功地合成RT-X中看不见的目标的视频计划，在仿真中成功执行机器人，并且在视频生成方面实质上优于单片基线方法。
聆听和想象的 MEG 对旋律反应的声学特征编码
音乐意象是在没有外部听觉输入的情况下对音乐进行的内部再创造。虽然许多研究已经调查了音乐聆听和意象的神经相关性，但很少有研究探讨后者过程中声学特征的编码。在本研究中，我们采用多元时间响应函数 (mTRF) 来检查在音乐聆听和意象过程中，音符起始、包络和包络起始等旋律特征如何编码在脑磁图 (MEG) 反应中。我们的分析表明，音符起始和包络起始在聆听和意象条件下都能显著预测 MEG 反应。值得注意的是，这些声学特征和神经活动之间的相关性在群体和个体层面都很明显。此外，预测相关拓扑图显示在聆听和意象任务期间位于颞叶上方的通道中的相关值会增加。