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决策线索如何改变我们的感知和信心
了解个人在做出感知决策时如何利用社交信息以及社交信息如何影响他们的决策信心在社会中至关重要。迄今为止，人们对人类的感知决策以及受社会影响的相关神经介质知之甚少。本研究提供了个人在执行面部/汽车识别任务时如何被他人决策操纵的经验证据。受试者受到他们认为是其他受试者的决定的显著影响，而实际上，线索是独立于刺激而操纵的。一般来说，当受试者的个人决定与线索一致时，他们的决策信心往往会增加，而当线索与他们的个人判断相冲突时，他们的信心会降低，这往往导致决策逆转。使用一种新颖的统计模型，可以根据受试者受线索影响的倾向对他们进行排名。随后通过对他们的神经数据的分析证实了这一点。神经时间序列分析表明，在早期阶段，使用社交线索进行决策并没有显著差异，这与使用预测线索的神经预期研究不同。神经数据的多变量模式分析暗示额叶皮层在视觉处理的后期阶段可能发挥着作用，它似乎编码了线索对感知决策的影响。具体来说，内侧额叶皮层似乎在促进冲突线索之前的感知决策方面发挥着作用。
第 13 盘
在孤立的、隔离的局域网 (LAN) 中，依赖外部更新和基于签名的检测的传统安全方法不足以抵御不断演变的网络威胁、零日攻击和内部威胁。缺乏互联网连接限制了实时更新，使这些网络变得脆弱。此外，一旦用户会话启动，基于密码的身份验证等静态安全机制就无法检测到持续的异常或内部活动。为了应对这些挑战，一个专注于 LAN 安全的全面 AI 驱动解决方案至关重要。该系统将在离线环境中自主运行，利用先进的用户和实体行为分析 (UEBA) 来持续监控用户操作、系统交互、LAN 流量和关键 LAN 参数。通过实时检测偏离正常行为的情况，该解决方案可以识别内部威胁、帐户接管和未经授权的操作。集成的异常检测算法将增强主动威胁识别和风险缓解。该解决方案利用模式分析和行为分析等技术，确保持续监控网络活动、有效跟踪 USB 设备，并提供先进的下一代防病毒 (NGAV) 功能，以便在隔离的 LAN 内全面检测恶意软件。这种基于 AI 的防御机制将动态保护敏感数据和关键任务系统免受现代网络威胁（包括未经授权的 USB 设备连接和恶意软件渗透），从而显著改善隔离网络的整体安全状况。
人脑中的解码面部识别能力
为什么有些人更好地识别面孔？发现支持面部识别能力的神经机制已被证明难以捉摸。为了应对这一挑战，我们使用了一种多模式数据驱动的方法，该方法结合了神经影像，计算建模和行为测试。我们记录了具有非凡的面部识别能力的个体的高密度脑电图脑活动 - 超级识别器 - 以及典型的识别剂，以应对各种视觉刺激。使用多元模式分析，我们从1 s的大脑活动中解码了面部识别能力，精度最高为80％。为了更好地理解该解码的机制，我们将参与者的大脑中的表示形式与人工神经网络模型的视觉和语义模型以及参与人类形状和含义相似性的判断的人进行了比较。与典型的识别者相比，我们发现超级识别器的早期大脑表示与视觉模型的中级表示以及形状相似性判断之间的相关性更强。此外，我们发现超级识别器的晚期大脑表示与人工语义模型的表示之间以及含义相似性判断之间的更强关联。总体而言，这些结果表明，大脑处理中的重要个体变化，包括神经计算扩展到纯粹的视觉过程，支持面部识别能力的差异。他们为语义计算与面部识别能力之间的关联提供了第一个经验证据。我们认为，这种多模式数据驱动的方法可能会在进一步揭示人脑中特质识别的复杂性方面发挥关键作用。
电气与电子工程专业
先生。博士Ahmad Ashrif A Bakar B.EEE（UNITEN）、M.Sc（UPM）、Ph.D（UQ）、SM.IEEE、M.OSA、M.IEM 光学传感器设计与系统、激光反馈干涉术与等离子体博士。 Aini Hussain BScEEL（路易斯安那州立大学）、MSc（密苏里理工大学）、PhD（英国马来西亚）、MIEEE Tau Beta Pi 智能信号处理、智能识别与模式分析博士。 Huda Abdullah BSc.（UM）、MSc.（UPM）、PhD（UPM）、MIEEE、MMASS、MIFM、YSN-ASM 薄膜、用于传感器和能源应用的纳米功能材料、半导体材料、磁性材料、陶瓷和材料理论数学与建模 Ir。博士Mandeep Singh A/L Jit Singh MSc(USM),PhD(USM) 无线电波传播，卫星 Ir。博士Mardina Abdullah BEng（琉球）、SmSn（英国马来西亚）、PhD（利兹）电离层研究和卫星方向指导；工程制造与智能系统 (电离层研究与导航卫星 (GPS)；工业工程与专家系统 (AI)) Dato' Ir.博士Mohd Marzuki Mustafa 工程学士（塔斯马尼亚州）、理学硕士（曼彻斯特理工大学）、博士（索尔福德）计算机控制系统和仪器博士马里兰州Mamun bin Ibne Reaz 理学学士和理学硕士（拉杰沙希大学），工程博士（茨城大学）VLSI 设计、生物医学传感器、智能家居
纳米医学和AI
摘要制药纳米技术是一种开创性的，最近新兴的医学知识领域，涉及使用纳米级配件作为药用输送系统和/或独立设备。可以利用纳米递送设备来改善精确药物的专注，特定的精确药物给药。纳米技术和人工智能（AI）是两个不同的学科，对于实施完美药物的想法至关重要，适应每个癌症实例的时尚疗法。这两个领域之间的最新交叉允许更大的病例数据获取并改善了理想癌症药物的纳米材料创建。使用单个纳米颗粒进行了特定的投诉概况，然后通过多种补救纳米技术来利用此概况来改善治疗结果的结果。尽管个人和补救平台的逻辑设计及其关系的研究非常困难，但由于具有实质性的肿瘤内和室内异质性。利用模式分析和括号算法改善了个体和补救精致，AI技术的整合可以缩小这一差距。通过优化与目标药物，天然液体，脆弱系统，脉管系统和细胞膜的预测关系有关的材料数据包，所有这些都会影响治疗功效，纳米医学设计也受益于AI的运行。随后检查了纳米技术与AI对完美癌症药物的未来相结合的好处和希望，然后研究AI中的临时概括。关键字 - 人工智能，纳米医学，基于AI的药物修饰
比较脑成像揭示了人类和狗的类似和不同的物种和面部敏感性
在社会感知中的同种偏见对于多种感觉方式和许多物种来说都是显而易见的。还有一个专门的神经网络用于灵长类动物的面部处理。然而，在视觉社会处理中，神经物种敏感性和面部灵敏度的进化起源和相对作用在很大程度上是未知的。在这项比较研究中，使用对狗（n = 20; 45％女性）和人类（n = 30; 50％女性）的功能磁共振检查，检查了对相同视觉刺激的物种敏感性和对相同视觉刺激的敏感性（人脸和狗面和枕骨的敏感性）。在狗中，双侧上丙基节的回和表现出偏见，没有区域表现出偏爱，并且大多数视觉响应的皮层比面部偏爱更大。在人类中，同种推荐区域（右杏仁核/海马和后颞上沟）也显示出面部偏爱，并且许多视觉响应的皮层表现出比偏好更大的面部偏爱。多元模式分析（MVPA）鉴定了这两个物种的物种敏感区域，但仅在人类中进行面向现场区域。各个物种的表示相似性分析（RSA）揭示了与其他对比相比，狗和人类反应模式之间的对应关系更强，以区分异种面孔。结果揭示了狗和人类的同性恋处理过程中的类比，但表明，面部感知的皮质专业化可能不会在整个哺乳动物中无处不在。
治疗模式
背景和目标：使用现实世界中的数据来说明如何在现实生活中治疗患有特定医疗状况的患者。对当前治疗方法的见解有助于改善和量身定制患者护理，但通常由于缺乏数据互操作性和高级所需资源而受阻。我们旨在提供一种简单的工具，以克服这些障碍，以支持各种医疗状况的治疗模式的标准化开发和分析。方法：我们正式定义了构建治疗途径的过程，并在开放式R套餐处理patesspatterns（https://github.com/mi-erasmusmc/treatmentpatterns）中实现了这一过程，以启用对治疗模式的可重复分析和及时分析。结果：开发的软件包支持研究研究人群的治疗模式的分析。，我们通过分析荷兰语整个初级保健信息（IPCI）数据库中三种常见慢性疾病（II型糖尿病，高血压和抑郁症）的治疗模式（II型糖尿病，高血压和抑郁症）来证明包装的功能。结论：治疗模式是一种使对治疗模式分析更容易访问，更标准化和更友好的工具。我们希望这有助于跨疾病领域的现实治疗模式的知识积累。我们鼓励研究人员根据他们的研究需求进一步调整R包中的自定义分析。©2022作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
fMRI数据的解码参数grip -force预期
抽象的先前功能磁共振成像（fMRI）研究表明，前运动和顶脑区域的活性具有即将到来的抓地力强度。但是，尚不清楚如何在电动机执行之前最初表示有关预期的握力强度的信息，然后随后将其转换为电机代码。在这项fMRI研究中，我们使用多毒素模式分析（MVPA）来解码有关抓地力强度的信息以及何时在大脑中参数编码的有关抓地力强度的信息。 人类参与者执行了延迟的抓地力任务，其中在工作记忆（WM）中，必须在工作记忆（WM）中维持四个提示的握力强度之一，这是在9-S延迟到达前的电动机执行之前。 使用探照灯方法和支持向量回归的时间分辨MVPA，我们测试了哪些大脑区域显示出预期的握力强度的多元WM代码。 在早期延迟期间，我们观察到在腹侧额叶前皮层（VMPFC）中进行了高度的解码。 在晚期延迟期间，我们发现了一个动作特异性大脑区域的网络，包括双侧腔内沟（IPS），左背前皮层（L-PMD）和补充运动区域。 此外，还采用了交叉回归解码来测试早期和晚期延迟期之间激活模式的时间概括，并在提示表现和电动机执行过程中使用这些分解。 交叉回归解码表明在VMPFC中对提示周期的时间概括以及L-IPS和L-PMD中的运动执行。在这项fMRI研究中，我们使用多毒素模式分析（MVPA）来解码有关抓地力强度的信息以及何时在大脑中参数编码的有关抓地力强度的信息。人类参与者执行了延迟的抓地力任务，其中在工作记忆（WM）中，必须在工作记忆（WM）中维持四个提示的握力强度之一，这是在9-S延迟到达前的电动机执行之前。使用探照灯方法和支持向量回归的时间分辨MVPA，我们测试了哪些大脑区域显示出预期的握力强度的多元WM代码。在早期延迟期间，我们观察到在腹侧额叶前皮层（VMPFC）中进行了高度的解码。在晚期延迟期间，我们发现了一个动作特异性大脑区域的网络，包括双侧腔内沟（IPS），左背前皮层（L-PMD）和补充运动区域。此外，还采用了交叉回归解码来测试早期和晚期延迟期之间激活模式的时间概括，并在提示表现和电动机执行过程中使用这些分解。交叉回归解码表明在VMPFC中对提示周期的时间概括以及L-IPS和L-PMD中的运动执行。一起，这些发现表明，抓地力强度的WM表示会发生转换，其中VMPFC编码有关预期的握力的信息，后来在执行前将其转换为L-PIP和L-PMD中的电机代码。
使用人工智能进行基于声化的从头蛋白质设计、使用分子建模进行结构预测和分析
我们报告了使用深度学习模型设计从头蛋白质的方法，该方法基于基本构件通过分层模式相互作用。深度神经网络模型基于将蛋白质序列和结构信息转换成乐谱，该乐谱的特点是每种氨基酸具有不同的音高，音符长度和音符音量的变化反映了二级结构信息以及有关链长和不同蛋白质分子的信息。我们训练了一个深度学习模型，该模型的架构由几个长期短期记忆单元组成，这些数据来自由按某些特征分类的蛋白质的音乐表示组成的数据，这里重点关注富含 α 螺旋的蛋白质。然后，我们使用深度学习模型生成从头乐谱，并将音高信息和链长转换成氨基酸序列。我们使用基本局部比对搜索工具将预测的氨基酸序列与已知蛋白质进行比较，并使用优化蛋白质折叠识别方法 (ORION) 和 MODELLER 估计折叠蛋白质结构。我们发现，这里提出的方法可用于设计尚不存在的从头蛋白质，并且设计的蛋白质会折叠成指定的二级结构。我们通过在显式水中进行分子动力学平衡，然后使用正常模式分析进行表征，验证了新预测的蛋白质。该方法提供了一种设计新型蛋白质材料的工具，这些材料可以作为生物、医学和工程领域的材料得到有用的应用。
解码人类大脑的面部识别能力
为什么有些人更擅长识别人脸？揭示支持人脸识别能力的神经机制一直难以捉摸。为了应对这一挑战，我们使用了一种多模态数据驱动的方法，结合了神经成像、计算建模和行为测试。我们记录了具有非凡人脸识别能力的个体（超级识别者）和典型识别者对各种视觉刺激的高密度脑电图活动。使用多元模式分析，我们从 1 秒的大脑活动中解码了人脸识别能力，准确率高达 80%。为了更好地理解这种解码的机制，我们将参与者大脑中的表征与视觉和语义的人工神经网络模型中的表征以及与人类对形状和含义相似性判断有关的表征进行了比较。与典型识别者相比，我们发现超级识别者的早期大脑表征与视觉模型以及形状相似性判断的中级表征之间存在更强的关联。此外，我们发现超级识别者的晚期大脑表征与人工语义模型表征以及意义相似性判断之间存在更强的关联。总体而言，这些结果表明，大脑处理过程中的重要个体差异（包括超越纯视觉过程的神经计算）支持了人脸识别能力的差异。它们为语义计算与人脸识别能力之间的关联提供了第一个经验证据。我们相信，这种多模态数据驱动的方法很可能在进一步揭示人类大脑中特殊人脸识别的复杂性方面发挥关键作用。