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自动感官预测
人类大脑具有惊人的能力，可以整合来自环境的感官信息流，并自动对未来事件做出预测。尽管最初是为视觉处理而开发的，但大部分预测编码研究后来都集中在听觉处理上，著名的失配负性信号可能是最受研究的意外或预测误差 (PE) 信号特征。听觉 PE 存在于各种意识状态中。有趣的是，它们的存在和特征与意识的残留水平和意识的恢复有关。在这篇综述中，我们首先概述了听觉模态中预测过程的神经基础及其与意识的关系。然后，我们关注不同的意识状态——清醒、睡眠、麻醉、昏迷、冥想和催眠——以及预测处理能够揭示大脑在这些状态下运作的奥秘。我们回顾了研究听觉预测的神经特征如何受到意识减弱或缺乏状态的调节的研究。作为未来的展望，我们提出将电生理学和计算技术结合起来，以便研究当意识消失时哪些感觉预测过程能够得以维持。
有意识的多感官整合
意识在人类认知和适应行为中发挥着重要作用，尽管其在多感觉整合中的作用尚未完全了解，因此，仍存在一些问题：大脑如何整合来自不同外部环境的多感觉信号？如何定义这些多感觉信号的角色以遵循预期的环境行为约束？这项工作旨在阐明一种关于意识多感觉整合 (CMI) 的新理论，以解决上述研究挑战。具体而言，锥体细胞中已建立的情境场 (CF) 和相干信息最大理论（Kay 等人，1998；Kay 和 Phillips，2011）被分为两个功能不同的整合输入场：局部情境场 (LCF) 和通用情境场 (UCF)。 LCF 定义来自大脑其他部分（原则上来自时空的任何地方）的调节性感觉信号，而 UCF 定义外部环境和预期行为（基于过去的学习和推理）。LCF 和 UCF 都与受体场 (RF) 相结合，以开发一类新的情境自适应神经元 (CAN)，以适应不断变化的环境。使用人类情境视听 (AV) 语音建模来评估所提出的理论。模拟结果为情境调节和选择性多感觉信息放大/抑制提供了新的见解。这里回顾的中心假设表明，除了经典的兴奋和抑制信号外，锥体细胞还接收 LCF 和 UCF 输入。UCF（作为转向力或调谐器）在精确选择是否放大/抑制相关/不相关前馈信号的传输而不改变内容方面起着决定性的作用，例如，哪些信息值得更多关注？与现有深度神经网络 (DNN) 中的无条件兴奋和抑制活动相反，这被称为条件放大/抑制。
多感官人工智能基础
当今大多数人工智能系统只能感知世界的一小部分。例如，人工智能助手只能从我们说的话中推断人类的意图，而不能从我们的语气和细微的面部表情中推断。在医疗保健领域，虽然人工智能可以感知医学扫描等单一模态，但它们无法全面了解病史、阅读扫描和生命体征，也无法监测患者行为以协助医疗保健专业人员。我的科学目标是了解多感官智能的机器学习原理，以便设计出能够整合、学习并与各种现实世界感官模态交互的实用人工智能系统。多感官人工智能可以带来许多实际好处，包括 (1) 能够感知语言、视觉、音频和触觉以与人类交流并执行复杂任务的自主代理，(2) 通过口头和非口头交流、智能手机和可穿戴设备安全地改善人类身体、情感和社会健康的技术，以及 (3) 分析监测计算机和信息系统健康状况的传感器。
多感官人工智能基础
构建能够从多种感官输入（例如文本、语音、视频、现实世界的传感器、可穿戴设备和医疗数据）中学习的多感官人工智能系统有望对许多科学领域产生影响并带来实际好处，例如支持人类健康和福祉、实现多媒体内容处理以及增强现实世界的自主代理。然而，多模态研究进展的广度使得很难确定该领域的共同主题和悬而未决的问题。通过综合一系列理论框架和应用领域，本论文旨在推进多模态机器学习的基础。我们首先定义多模态问题中经常出现的三个关键原则：模态异质性、连接和交互[371]。以这些原则为基础，我们提出了多模态研究中六个核心挑战的分类：表示、对齐、推理、生成、转移和量化。我们将通过这种分类法介绍最新的技术成果，使研究人员能够了解不同方法之间的异同，并确定未来研究的开放问题。本论文的主要内容涵盖了我们在解决多模态学习中的两个关键问题方面的最新进展：多模态交互的机器学习基础，以及构建可推广到现实世界中许多模态和任务的多感官基础模型的实用方法。在第一部分，我们研究多模态交互的基础：模态如何结合起来为某项任务产生新信息的基本原理。我们提出了一个理论框架，形式化了模态如何相互作用从而为某项任务产生新信息，例如从口语单词和声音表达之间的不一致中识别出的讽刺 [372]。利用这个理论框架，我们提出了两个实用的估计量来量化现实世界数据集中的交互。量化多模态任务所需的交互类型，使研究人员能够决定收集哪种模态[376]，设计合适的方法来学习这些交互[374]，并分析他们的模型是否成功学习[375]。在第二部分中，我们研究了实用的多模态基础模型的设计，这些模型可以推广到许多模态和任务，这为将大型语言模型应用到现实世界的感知模态迈出了一步。我们首先介绍 M ULTI B ENCH，这是一个统一的大规模基准，涵盖了广泛的模态、任务和研究领域[367]。我们还将介绍跨模态注意[101,359]和多模态变换器[613]架构，它们现在是许多当今多模态基础模型的基础。在 M ULTI B ENCH 上扩展这些架构，可以创建跨各种任务的通用多模态多任务模型，我们与实践者进行了广泛合作，将这些模型应用于情感计算、心理健康和癌症预后等现实世界的影响。我们通过讨论未来的工作如何利用这些想法实现更通用、互动性更强、更安全的多模态人工智能来结束这篇论文。
产品描述 感官/外观
产品符合 犹太洁食标准 有机认证 -> IIII 3333666600005555 仅仅仅仅 未通过公平贸易认证 适合素食主义者和纯素食主义者 不含转基因成分 产品在生产过程中未直接或间接进行基因改造。标签/可追溯性要求（根据 EC 1829/2003 和 1830/2003）不适用。 保质期 交货后 18 个月，正确储存 储存条件 黑暗干燥 中等温度（10 – 27 °C） 相对湿度（55 – 65 %）
