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视觉语言模型（例如剪辑）对零拍或无标签预测的各种下流任务显示出很大的影响。但是，当涉及到低级视觉时，例如图像恢复其性能会由于输入损坏而急剧下降。在本文中，我们提出了一种退化感知的视觉模型（DA-CLIP），以更好地将预验证的视觉模型转移到低级视觉任务中，作为用于图像恢复的多任务框架。更具体地说，DA-CLIP训练一个额外的控制器，该控制器适应固定的剪辑图像编码器以预测高质量的特征嵌入。通过通过交叉注意将床上用品集成到图像恢复网络中，我们能够试行该模型以学习高保真图像重建。控制器本身还将输出与输入的真实损坏相匹配的降级功能，从而为不同的降解类型产生天然分类器。此外，我们将混合降解数据集与合成字幕结构为DA-CLIP训练。我们的方法在特定于降解和统一的图像恢复任务上提高了最先进的性能，显示出具有大规模预处理视觉模型促使图像恢复的有希望的方向。我们的代码可在https://github.com/algolzw/daclip-uir上找到。
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1加利福尼亚州立大学北林北林里奇的化学与生物化学系，加利福尼亚州北林91330，美国2化学与化学工程学院，西南石油大学，成都610500，P.R。中国3中国电子科学与工程学院，中国电子科学技术大学（UESTC），成都610054，P。R.中国4材料科学与冶金系，剑桥大学，Charles Babbage Road 27 60607，美国6地球科学系，加利福尼亚州圣塔芭芭拉分校，加利福尼亚州93106，美国†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。*可以解决信件：电子邮件：mmiao@csun.edu，rhemley@uic.edu作者贡献：M.M。设计了研究，以及C.P.，R.H。和Y.Z.完善了方法。Y.S. 和L.Z. 做出了同等的贡献并进行了计算。 M.M和Y.S. 领导了结果分析，并与R.H.和C.P.一起进行了分析。 写了手稿。Y.S.和L.Z.做出了同等的贡献并进行了计算。M.M和Y.S. 领导了结果分析，并与R.H.和C.P.一起进行了分析。 写了手稿。M.M和Y.S.领导了结果分析，并与R.H.和C.P.一起进行了分析。写了手稿。
控制、机器人和自主系统年度回顾脑机接口：自适应系统中的闭环控制
脑机接口 (BMI) 有望恢复瘫痪患者的运动和交流能力，最终使人脑与外部设备无缝交互，为新一波医疗和消费技术铺平道路。然而，神经活动会随着时间的推移而适应和变化，这对可靠的 BMI 实施提出了巨大挑战。现在，动物研究中的大规模记录使我们能够研究行为信息在多个大脑区域中的分布情况，而最先进的接口现在将大脑模型作为反馈控制器。正在进行的研究旨在了解神经可塑性对 BMI 的影响，并找到利用学习同时适应神经代码意外变化的方法。我们回顾了实验和临床 BMI 研究的现状，重点关注我们对神经代码的了解、优化闭环控制解码器的方法以及解决神经可塑性的新兴策略。
在自主控制原生手臂或脑机接口期间，神经活动分布在多个皮质区域
视觉引导的上肢运动的自主控制涉及大脑皮层多个区域的神经元活动。然而，使用尖峰记录作为输入的脑机接口 (BCI) 研究主要关注直接控制 BCI 的神经元（我们称之为 BCI 单元）被记录的区域的活动。我们假设，就像手臂和手的自主控制涉及多个皮质区域的活动一样，BCI 的自主控制也涉及多个皮质区域的活动。在两名受试者 41（猕猴）中，他们分别使用手持操纵杆和由 4 个初级运动皮层（M1）BCI 单元直接控制的 BCI 执行中心向外任务，我们记录了 M1、背侧和腹侧运动前皮层、初级体感皮层、背侧后顶叶皮层和 44 前顶内区中其他非 BCI 单元的活动。在大多数这些区域中，在操纵杆和 BCI 试验中，非 BCI 单元以相似的百分比和 45 相似的调制深度活跃。BCI 和非 BCI 单元都显示出 46 在偏好方向上的变化。此外，在两个任务中，BCI 和非 47 BCI 单元之间的有效连接的流行率相似。与操纵杆试验相比，BCI 表现较好的受试者在 BCI 期间显示 48 调制非 BCI 单元的百分比增加，调制深度增加，有效连接增加；在 BCI 表现较差的受试者中未发现这种增加。在自愿闭环控制期间，给定皮质区域中的非 BCI 单元可能发挥类似的功能，无论效应器是原生上肢还是 BCI 控制的设备。
一种新型θ控制振动触觉脑机接口用于治疗慢性疼痛：一项初步研究
慢性疼痛治疗的局限性要求采用有效、方便和安全的新型干预措施。脑机接口 (BCI) 通过将记录的神经活动转换为可感知的输出，为治疗慢性疼痛背后的神经病理学提供了一种有前途的治疗方式。最近的证据表明，额叶 θ 波功率 (4-7 Hz) 的增加反映了慢性和急性疼痛的缓解。进一步的研究表明，振动触觉刺激可在实验和临床模型中降低疼痛强度。这项纵向、非随机、开放标签的试点研究旨在使用新型振动触觉神经反馈 BCI 系统增强六名慢性上肢疼痛患者的额叶 θ 波活动。患者的 BCI 表现有所提高，反映了思维驱动的神经反馈控制，并且疼痛严重程度 (1.29 ± 0.25 MAD，p = 0.03，q = 0.05) 和疼痛干扰 (1.79 ± 1.10 MAD p = 0.03，q = 0.05) 评分显著降低，且未出现任何不良事件。疼痛缓解与额叶 θ 调制显著相关。这些发现凸显了 BCI 介导的额叶 θ 与振动触觉刺激的皮质感觉耦合在缓解慢性疼痛方面的潜力。
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
使用...增强地对机通信
地面站与机载站之间的语音通信基于模拟 DSB–AM 调制，使用 117.975–137.000 MHz 频段。为了确保正确理解消息，使用国际民用航空组织 (ICAO) 标准化的特殊用语 [1], [2]。它由一系列关键词组成（例如确认、确认、清除、确认、结束、报告、收到），需要使用特殊的拼写系统，包括字母（A – alpha、B – bravo、C – Charlie、D – delta 等）和数字（4 – fower、9 – niner），数字发音（每个数字单独发音，但允许使用“千”、“百”和“十进制”等词）。为提高可理解性，采用了特殊方案：“复读”—— 按照收到的信息重复此消息，“再说一遍”—— 重复整个传输或上次传输的一部分，“说得慢一点”—— 降低语速，“说两遍”—— 此消息中的每个单词或词组都发音两次。尽管如此，有些消息仍然会被误解，尤其是对于英语有问题的飞行员而言。 以图形方式表示消息的最重要元素（例如，飞行参数的数值，如飞行高度、航向、失控编号）将有助于理解地面站发送的消息。这需要随语音消息传输数字信息。 如何传输此类数字信息
