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基于EEG的BCI疗法中的工件：朋友还是敌人？
1蒂宾根大学医院神经和中风系，德国图宾根72076； eric-james.mcdermott@medizin.uni-tuebingen.de（E.J.M.）; philipp.raggam@univie.ac.at（P.R.）; paolo.belardinelli@unitn.it（P.B.）2赫蒂临床脑研究所，图宾根大学，72076德国Tubingen 3研究小组神经信息学，计算机科学学院，维也纳大学，维也纳大学，1010 Wien，Wien，奥地利4InstitutFürGames，Hochschule derien，70569 Stuttgart，70569 Stuttgart，Germany，Fermany; kirsch@hdm-stuttgart.de 5 CIMEC，特伦托大学的思维/脑科学中心，38123，意大利特伦托38123，多伦多大学多伦多大学精神病学系，在多伦多大学，多伦多大学，M5T 1R8，M5T 1R8，加拿大7 Temerty temerty temerty脑干预中心，用于成立和心理健康，M6J ulf.ziemann@uni-tuebingen.de（U.Z）; Christoph.zrenner@utoronto.ca（C.Z.）
可再生、灵活和存储能力：朋友还是敌人？
3 关键技术参数包括：(a) 往返效率，α ∈ (0 , 1)；(b) 存储持续时间，L，即电池在耗尽其能量容量之前可以以其功率容量放电的时间；(c) 充电持续时间，L c，即完全充电耗尽的电池所需的时间；(d) 最大放电深度，l max ，即为保持电池性能而建议的最高放电量占总能量容量的百分比。由于最大放电深度，公用事业公司需要投入总能量容量 B/l max 才能获得运行能量容量 B 。相应的放电功率容量为 y B out = B/ ( l max L )；充电功率容量为 y B in = B/ ( l max L c α )。
基于EEG的BCI疗法中的伪影：朋友还是敌人？
摘要：基于脑电图的脑机接口 (BCI) 具有超越传统神经反馈训练的广阔治疗潜力，例如实现个性化和优化的虚拟现实 (VR) 神经康复范例，其中视觉体验的时间和参数与特定大脑状态同步。虽然 BCI 算法通常被设计为专注于信号中信息量最大的部分，但在这些大脑状态同步的应用中，至关重要的是，最终的解码器对代表各种心理状态的生理大脑活动敏感，而不是对诸如自然运动产生的伪影敏感。在本研究中，我们比较了从提取的大脑活动和 EEG 信号中包含的伪影中解码不同运动任务的相对分类准确度。在基于 VR 的逼真神经康复范例中，从 17 名慢性中风患者身上收集了 EEG 数据，同时执行六种不同的头部、手部和手臂运动。结果表明，在分类准确度方面，EEG 信号的伪像成分比大脑活动的信息量大得多。这一发现在不同的特征提取方法和分类流程中是一致的。虽然可以通过适当的清理程序恢复信息性脑信号，但我们建议不要仅将特征设计为最大化分类准确度，因为这可能会选择剩余的伪像成分。我们还建议使用可解释的机器学习方法来验证分类是否由生理脑状态驱动。总之，虽然信息性伪像在基于 BCI 的通信应用中是一个有用的朋友，但它们在估计生理 32 脑状态时可能是一个麻烦的敌人。33
基于EEG的BCI疗法中的工件：朋友还是敌人？
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于2021年10月29日。 https://doi.org/10.1101/2021.10.27.466131 doi：Biorxiv Preprint
朋友还是敌人？ ......领域的新技术
在这一周中，我们将从军事、技术、伦理和人道主义角度分析五个主要主题。第一个主题是：网络行动。在当代武装冲突中，使用网络工具作为作战手段和方法已成为现实。虽然某些网络工具在特定情况下可能有助于更好地区分民用物体和军事目标，从而有助于减少甚至防止对民用基础设施的破坏，但它们也存在重大风险。网络行动可能会严重扰乱重要服务的提供。近年来，主要在武装冲突之外进行的网络行动表明，恶意软件可以立即传播到全球。我们更担心的是网络行动对关键民用基础设施构成的威胁，例如电力、供水系统、医院或工业系统（包括核设施）。我们认为，国际人道法限制了武装冲突期间的网络行动，就像国际人道法限制使用任何其他作战手段和方法（无论是旧的还是新的）一样。然而，为了使国际人道法真正保护平民免受网络行动的影响，需要更清楚地解释和适用国际人道法的关键概念，例如攻击或民用物体。
知道您的敌人 - 粘液四囊的转录组蓝乳果会揭示了针对Salmo
粘液菌四链硫酸毛乳子是一种广泛扩散的内寄生虫，在鲑鱼鱼中引起寿命肾脏疾病（PKD）。我们开发了一条在硅管道中，以将苔藓味的苔藓植物的转录物与天然脊椎动物宿主的肾脏组织分开，布朗鳟鱼（Salmo trutta）。严格的过滤后，我们构建了一个部分转录组组件T. Bryosalmonae，包含3427个转录本。基于对组装寄生虫转录组和大西洋鲑鱼（Salmo Salar）蛋白质组的同源限制搜索，我们确定了四个蛋白质靶标（内糖糖果酰胺酶，豆科蛋白酶，碳酸性赤铁酶2，胰腺性性硬脂酶2，胰腺脂肪酶相关蛋白2），抗脂肪酶相关的药物2）抗肿瘤。这些蛋白质在寄生虫生物和蠕虫中的早期工作表明，所鉴定的抗寄生虫靶标也代表了针对苔藓乳豆乳杆菌的有前途的化学治疗候选，并加强了已知抑制剂可以在进化较远的生物中有效的观点。此外，我们在中度和严重感染的鱼之间鉴定了差异表达的苔藓乳绿os子基因，这表明寄生虫负荷低的鱼类中苔藓乳豆乳杆菌的孢子虫阶段增加了。总而言之，这项研究为在T. bryosalmonae中的未来基因组研究铺平了道路，并代表了开发针对PKD有效药物的重要一步。
人工智能和劳动力市场：朋友还是敌人？
2.议会指出，人工智能使人们更加担心人工智能可能取代人类从事的工作，而不是创造新的工作。这使得人们对人工智能对工人是否以及如何进入劳动力市场、谋生和拥有令人满意的职业的潜在影响产生了不确定性。不明智地使用人工智能可能会扰乱劳动力市场，分裂职业生活并加剧社会经济不平等。商业和公共实体都已使用人工智能来分析、预测、强化甚至控制人类行为。虽然人工智能可以协助和促进人类工作并使其更有效率，但它也可能操纵人类的决定或影响人类的决定，侵犯人类尊严，破坏平等机会并在就业和获取就业方面延续偏见。
符号与亚符号 AI 方法：朋友还是敌人？
符号和亚符号代表人工智能 (AI) 的两个主要分支。人工智能领域在 20 世纪 50 年代取得了巨大进步并确立了地位，在此之前，McCulloch 和 Pittes 做出了一些最著名和开创性的工作，他们在 1943 年建立了神经网络 (NN) 的基础，而 Turing 的工作则在 20 世纪 50 年代引入了机器智能测试，即图灵测试。自发明以来，该领域的发展经历了起起伏伏，俗称人工智能季节，其特点是“夏季”和“冬季”。这些起伏的具体时期尚不清楚，但是，我们根据维基百科和 Henry Kautz 在 AAAI 2020 上的演讲 1“第三个 AI 夏天”采用了中间惯例。我们在图 1 中展示了这些发展的时间表。第一个 AI 夏天，也称为黄金时代，始于 AI 诞生几年后，它基于对解决问题和推理的乐观态度。直到 20 世纪 80 年代，主导范式都是符号 AI。这时，亚符号 AI 开始占据主导地位并受到关注，直到最近几年。两种不同方法之间存在长期而未解决的争论。然而，不同人工智能领域之间的这场较量即将结束，因为我们目前正在经历第三次人工智能之夏，其中主导浪潮是
符号与亚符号人工智能方法：朋友还是敌人？
符号和亚符号代表人工智能 (AI) 的两个主要分支。人工智能领域在 20 世纪 50 年代取得了巨大进步并确立了地位，在此之前，McCulloch 和 Pittes 做出了一些最著名和开创性的工作，他们在 1943 年建立了神经网络 (NN) 的基础，而 Turing 的工作则在 20 世纪 50 年代引入了机器智能测试，即图灵测试。自发明以来，该领域的发展经历了起起伏伏，俗称人工智能季节，其特点是“夏季”和“冬季”。这些起伏的具体时期尚不清楚，但是，我们根据维基百科和 Henry Kautz 在 AAAI 2020 上的演讲 1“第三个 AI 夏天”采用了中间惯例。我们在图 1 中展示了这些发展的时间表。第一个 AI 夏天，也称为黄金时代，始于 AI 诞生几年后，它基于对解决问题和推理的乐观态度。直到 20 世纪 80 年代，主导范式都是符号 AI。这时，亚符号 AI 开始占据主导地位并受到关注，直到最近几年。两种不同方法之间存在长期而未解决的争论。然而，不同人工智能领域之间的这场较量即将结束，因为我们目前正在经历第三次人工智能之夏，其中主导浪潮是