摘要:联合学习(FL)是一个分布式范式,它使多个客户能够在不共享其敏感本地数据的情况下协作训练模型。在这种隐私敏感的环境中,同态加密(HE)通过对加密数据启用计算来起重要作用。这阻止了服务器在聚合过程中进行逆向工程模型更新,以推断私人客户数据,这是在医疗保健行业(患者conditions contions contementies contementies contementions pmagemation is Pamentaint''的情况下的重要关注。尽管有这些进步,但FL仍容易受到培训阶段恶意参与者的知识产权盗窃和模型泄漏的影响。为了抵消这一点,水标作为保护深神经网络(DNNS)的知识产权的解决方案。但是,传统的水印方法与HE不兼容,这主要是因为它们需要使用非溶液功能,而HE并非本地支持。在本文中,我们通过提出单个同型加密模型上的第一个白色框DNN水印调制来解决这些挑战。然后,我们将此调制扩展到符合他处理约束的服务器端FL上下文。我们的实验结果表明,所提出的水印调制的性能等效于未加密域上的水印。
心理表现咨询的 MHK 课程是加拿大唯一一个应用(课程/实习型)运动心理学课程,旨在帮助学生通过由国家认证机构委员会 (NCCA) 认可的联合 AASP/CSPA 认证课程获得认证。认证心理表现顾问® 或 CMPC® 头衔是运动心理学专业内的黄金标准证书。该证书证明并验证了与各个表现范围内的个人合作以增强心理表现、幸福感、学习和成长所需的知识、技能和能力。它向公众、雇主和组织证明从业者已达到最高的专业实践标准,包括完成教育和工作要求的组合、成功通过认证考试、同意遵守道德原则和标准以及致力于持续的专业发展。MHK 课程有助于满足该行业的最严格要求,并为学生在未来寻找该领域的工作时做好准备,使其具有竞争力。
情感两极分化及其伴随的基于裂解的分类使气候变化和其他与科学有关的问题引起了不可思议和争议性。围绕着Covid-19时期,我们研究了在Twitter和Reddit上与气候变化和气候科学的公共活动中的跨域溢出和争议性的溢出。我们找到了有力的证据表明,周围的共证范围溢出到气候变化域中。在不同的社交媒体系统中,Covid-19内容与Climente讨论中的不可活力和争议有关。这些增加的拮抗模式对大流行事件有反应,这使科学与公共政策之间的联系更加突出。我们还表明,观察到的溢出案沿流行前的政治分裂,特别是反国际民粹主义信仰,这将气候政策反对与疫苗的犹豫联系起来。我们的发现突出了根深蒂固的跨域极化的危险,表现为拮抗行为的溢出。
脑机接口 (BCI) 不仅可用于控制外部设备,还有望为研究大脑的工作提供新工具。在本研究中,我们研究了通过改变隐蔽注意力来调节大脑活动是否可以用作 BCI 的连续控制信号。隐蔽注意力是指在不改变注视方向的情况下将精神集中在外围感官刺激上的行为。当受试者在保持注视的同时隐蔽地注意移动的线索时,使用脑磁图记录了受试者的持续大脑活动。仅基于后阿尔法功率,就可以使用循环回归恢复受试者的注意方向。结果表明,在我们最好的受试者中,注意力角度可以用平均绝对偏差 510 来预测。对受试者进行平均,平均偏差约为 70°。在信息传输速率方面,用于恢复注意力方向的最佳数据长度被发现为 1700 毫秒;这导致最佳受试者的平均绝对偏差为 60°。结果是在没有任何受试者特定特征选择的情况下获得的,并且不需要事先进行受试者训练。我们的研究结果表明,由于内隐注意力的方向而引起的后阿尔法活动调节具有作为 BCI 环境中持续控制的控制信号的潜力。我们的方法将有多种应用,包括脑控计算机鼠标和改进的神经反馈方法,这些方法可以直接训练受试者调节后阿尔法活动的能力。
注意力缺失很常见,与走神有关,走神是指注意力转移到与正在进行的任务和环境需求无关的想法上,或者与大脑空白有关,大脑空白是指意识流本身停止。为了了解注意力缺失背后的神经机制,我们研究了健康参与者在执行任务时的行为、主观体验和神经活动。随机干扰促使参与者将他们的精神状态表示为专注于任务、走神或大脑空白。使用高密度脑电图,我们在此报告空间和时间局部慢波,这是一种神经活动模式,是睡眠过渡的特征,它伴随着行为标记的缺失,并先于走神和大脑空白的报告。慢波的位置可以区分迟钝和冲动行为,以及走神和大脑空白。我们的结果表明,注意力缺失有一个共同的生理起源:清醒大脑中出现局部睡眠样活动。
在过去的十年中,生成人工智能(GAI)的应用在医学,科学和日常生活中迅速增加。大语言模型(LLMS)为教育开辟了新的途径。llms已用于为学生创建互动的教育内容,刺激他们的好奇心,产生代码解释并提出评估问题(Küchemann等,2023)。但是,将GAI纳入教育时也存在一些挑战。该研究主题旨在解决使用GAI工具来推进学生认知或更广泛的能力的问题,以及如何使教师和学生都可以认真地反映使用GAI工具而不是过分依赖他们。研究主题的重点是研究基于大型语言模型的GAI工具,例如Chatgpt进行学习和认知,以促进有关如何使用GAI工具来支持教师进行形成性评估,诊断学生的努力,实现新颖的认知活动和实现个人意见和个人注意的学生的批判性转移。本社论综合了该研究主题中14项研究的见解,这些研究研究了AI在高等教育中的各种影响,强调了接受,评估,绩效比较,技能发展,互动策略和认知建模的关键主题。
摘要 注意力隧道效应,即无法察觉环境中的意外变化,已被证明会对空中交通管制产生严重影响。本研究的目的是评估专门用于缓解这种注意力不集中的认知对策的设计。红色警报认知对策依赖于短暂的橙红色闪光(300 毫秒),以 15% 的不透明度遮蔽整个屏幕。22 名空中交通管制员面临两种苛刻的情景,有或没有认知对策。志愿者没有被告知红色警报,以便在没有事先了解的情况下评估设计的直观性。行为结果表明,与传统的操作设计相比,认知对策缩短了反应时间并提高了通知的检测率。进一步的分析表明,对于一半直观地理解了这种设计目的的参与者(91.7% 的检测率)来说,这种效果甚至更强。
表示学习被广泛用于观察数据的因果量(例如,有条件的平均治疗效应)。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处,但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性,例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外,这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束,甚至可能导致估计不一致。在本文中,我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者,以在代表水平上定义的因果数量,我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势:它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计,同时提供了有利的理论属性,包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中,我们表明,在某些规律性条件下,我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知,我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架,而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
摘要 — 注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是儿童中最常见的神经发育障碍。它以多种方式影响患者的生活:注意力不集中、刺激抑制困难或运动功能调节困难。目前存在不同的治疗方法,但这些治疗方法可能会产生副作用或并非对所有亚组都有效。神经反馈 (NF) 是一种创新治疗方法,包括大脑活动显示。NF 训练可以包括虚拟现实 (VR) 视频游戏,其中参与者的注意力会影响游戏。注意力通过生理信号进行评估,主要步骤之一是设计注意力状态的估计器。我们提出了一个新颖的框架,能够记录特定注意力状态下的生理信号并能够估计相应的注意力状态。我们提出了一个由脑电图信号 (EEG) 和一个眼动仪组成的数据库,该眼动仪标有代表 32 名健康参与者注意力持续时间的分数。从信号中提取不同的特征并提出机器学习 (ML) 算法。我们的方法在注意力估计方面表现出很高的准确性,这证实了注意力状态与生理信号(即 EEG、眼动追踪信号)之间的相关性。该数据集已公开,以促进该领域的研究,我们鼓励其他科学家使用自己的方法进行注意力估计。
引言有关冥想干预措施的研究正在迅速增长,因为越来越多的人寻求改善其心理和身体健康。冥想是一种古老的习俗,已在各种宗教和教派中使用,以发现最终的真理。尽管“冥想”一词可能不能用来描述不同的精神实践,但它以各种形式和实践存在于所有宗教中。冥想是一种天生的人类经验,可能并不总是具有宗教元素。在西方文化中,冥想被概念化为一种与宗教哲学不同的心理实践。可以控制思维,这是一个强大的工具,如果不受限制,可能会造成伤害。冥想可以通过多种方式来表征,但通常与注意力,集中度,功能效率,平静和抑制负面思想的能力有关。通过向积极的方向重定向,冥想可以预防和治愈心理和心身疾病。在当今快节奏且竞争激烈的世界中,更多的重点放在产出和结果上,导致压力很大的工作文化,几乎没有时间来解决饮食和健康等个人问题。这种现代的生活方式减轻了体力系统压力,但将精神压力提高到极端水平,导致大多数人群中报告的精神疾病和心身疾病。心身疾病通常涉及心理功能障碍引起的体细胞功能障碍的表现。实现心身健康需要在心理和身体整合之间保持平衡。进行了许多关于冥想益处的研究,重点是心理和心身健康(Fan,2021; Burke,2010)。基于正念的方法已经普及,研究表明它们在促进心理健康方面的有效性(Burke,2010年)。长期冥想者已成为通过连续,规则和持续的认知