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六足机器人模拟器中的倾斜幻觉导致错误...
目标：我们测试六足模拟器中的某个程序是否会导致航空公司飞行员对倾斜角（即“倾斜”）做出错误假设以及对姿态指示器 (AI) 做出错误解释。背景：倾斜对解释错误的影响此前已在非飞行员中得到证实。飞行中，由于误导性的滚转提示（空间定向障碍）可能会出现错误的假设。方法：飞行员（n = 18）进行了 36 次试验，要求他们仅使用 AI 滚转至机翼水平。在显示 AI 之前，他们会收到滚转提示，在大多数试验中，提示与 AI 倾斜角方向相匹配，但在倾斜相反条件下（四次试验），提示方向相反。在基线条件下（四次试验），他们没有收到滚转提示。为了测试飞行员是否对 AI 做出反应，AI 有时会在倾斜水平条件下（四次试验）按照滚转提示显示机翼水平。结果：总体而言，飞行员在倾斜-相反条件下（19.4%）犯的错误明显多于基线条件（6.9%）或倾斜-水平条件（0.0%）。倾斜-相反条件下的学习效果明显，因为 38.9% 的飞行员在第一次接触这种条件时犯了错误。经验（即飞行小时数）没有显著影响。结论：倾斜程序可有效诱导飞行员的 AI 误解和控制输入错误。应用：该程序可用于空间定向障碍演示。
来自神经语言学的形成史
传统上说，在1861年，神经语言学的科学诞生了，当保罗·布罗卡（Paul Broca）基于对被称为“ tan”的患者的研究提出理论，因为这个音节是一个单个音节，他可以发音。在患者的尸检时，Broca发现，大脑损伤影响了大脑左半球的大脑（如今称为Broca的中心）。broca提出了两个假设：首先，心理功能位于大脑的核中，其次，语音障碍是由大脑左半球的受伤引起的，因此语音不是区域中心化的，而是相反，相反，横向。
机器学习早期发现神经退行性疾病
逻辑回归[27]是一种广泛使用的监督机器学习算法，该算法基于一组自变量，预测了基于一组自变量的变量。它采用曲线拟合方法来预测0到1范围内的概率值，作为分类或离散输入的结果。与线性回归[28]相反，它适合线性预测一个或多个因变量的线，逻辑回归预测了0到1范围内值的S形逻辑曲线。这对于分析音频数据是有利的，因为影响帕金森氏病分类（PD）的属性没有线性相关；相反，它们遵循指数模式。图16显示了逻辑分类的激活函数。
注意力调节神经特征维度图中的刺激表征
图 1：对特定特征维度的注意力如何塑造神经特征维度图？A. 优先级图理论假设各种“特征维度图”用于根据其首选特征维度内的计算来索引视野中最重要的位置，并且这些图中的激活应根据观察者的目标进行缩放。如果正在进行的任务需要检测或辨别运动（例如，识别飞镖蜂鸟的运动方向），则相应“运动图”内的激活将增加与蜂鸟位置相关的重要性。运动图可以通过两种方式优先考虑超出空间注意力预期的局部效应的信息（例如，Sprague 等人，2018 年）。可以发生局部增强，这样只有具有关注特征的刺激的位置才会被优先考虑。或者，可以发生全局增强，这样整个地图上的激活被附加缩放，从而增加对任何位置关注特征维度的敏感度。这种类型的调制仍会驱动更强的目标表征，但当运动是目标相关特征维度时，还会在没有刺激的位置导致更强的反应。这里描绘了运动维度图，但调制同样适用于其他特征维度，例如颜色。B. 评估特征（运动）图中刺激位置和相反位置的激活可以区分局部和全局增强解释。两种模型都预测，当首选特征维度相关（例如运动；左）时，刺激将在刺激位置具有最大的激活。如果增强是局部的，那么相反位置的激活不应该在各种条件下改变（中间）。但是，如果存在全局增强，那么当运动与任务相关时，相反位置的激活应该增加。通过计算刺激和相反位置之间的激活差异，可以评估基于特征的调制的空间特异性（右）。如果运动图中注意运动条件的激活差异（刺激相反）较大，则增强是局部的。然而，如果关注颜色和运动条件之间的激活差异相似，则增强在特征维度图上是全局的。
利用循环肿瘤DNA检测晚期胃癌序贯化疗过程中的分子进化过程
作为敏感基因的截断值。同样，当平均斜率再次达到曲线中点的斜率时，以这 9 个窗口中间的基因的 DMS 作为耐药基因的截断值。考虑到患者的异质性，按照每种化疗药物出现耐药或敏感治疗次数较多的规则划分耐药和敏感基因。对于 Pt-2d 和 Pt-3d，如果出现 3 种治疗且至少出现 2 次相反特征的治疗，则一个基因被归类为耐药，敏感基因也是如此。对于 PTX 和 CPT-11，如果出现至少 2 种治疗，且没有出现相反特征的治疗，则一个基因被归类为耐药或敏感。总共确定
六足机器人模拟器中的倾斜错觉导致航空公司飞行员对人工地平线做出错误反应
目标：我们测试六足模拟器中的某个程序是否会导致航空公司飞行员对倾斜角（即“倾斜”）做出错误的假设以及对姿态指示器 (AI) 做出错误的解释。背景：倾斜对解释错误的影响此前已在非飞行员中得到证实。飞行中，由于误导性的滚转提示（空间定向障碍）可能会出现错误的假设。方法：飞行员（n = 18）进行了 36 次试验，要求他们仅使用 AI 滚转至机翼水平。在显示 AI 之前，他们会收到滚转提示，在大多数试验中，提示与 AI 倾斜角方向相匹配，但在倾斜相反条件下（四次试验），提示方向相反。在基线条件下（四次试验），他们没有收到滚转提示。为了测试飞行员是否对 AI 做出反应，AI 有时会在倾斜水平条件下（四次试验）按照滚转提示显示机翼水平。结果：总体而言，飞行员在倾斜-相反条件下（19.4%）犯的错误明显多于基线条件（6.9%）或倾斜-水平条件（0.0%）。倾斜-相反条件下的学习效果明显，因为 38.9% 的飞行员在第一次接触这种条件时犯了错误。经验（即飞行小时数）没有显著影响。结论：倾斜程序可有效诱导飞行员的 AI 误解和控制输入错误。应用：该程序可用于空间定向障碍演示。结果强调了明确的显示的重要性，它应该能够快速纠正由于空间定向障碍而导致的错误假设。
