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胃混合神经内分泌非...
不常见的肿瘤称为胃混合神经内分泌 - 非神经内分泌肿瘤（G-Minens）由神经内分泌癌和腺癌的一部分组成。生物学和临床特征与胃腺癌的特征不同。他们的病理生理学，诊断标准和临床行为都是漫长的辩论的主题，其命名法已经发生了多次变化。它的出现在胃肿瘤的分类和诊断中引起了新的挑战。本综述将更新有关该主题的信息，涵盖分子方面，诊断标准，治疗和预后因素发现。它还将提供历史背景，以帮助理解混合胃肿瘤的思想和命名法的演变。此外，它将为读者提供对适用于现实情况的癌症难题的透彻理解。
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过填充动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描学习此表示形式，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
Zignerf：带有可逆生成神经辐射场
生成的神经辐射场（NERF）通过学习一组未经未介绍的图像的分布来综合多视图图像，表现出非常熟练的熟练程度。尽管现有的生成nerf具有在数据分布中生成3D一致的高质量随机样本的才能，但创建单数输入图像的3D表示仍然是一个巨大的挑战。在此手稿中，我们介绍了Zignerf，这是一种创新的模型，该模型执行零击生成的对抗网（GAN）倒置，以从单个脱离分布图像中生成多视图。该模型的基础是一个新型逆变器的基础，该逆变器映射到了发电机歧管的潜在代码中。毫无意义，Zignerf能够将对象从背景中解散并执行3D操作，例如360度旋转或深度和水平翻译。使用多个实数数据集对我们的模型的效率进行验证：猫，AFHQ，Celeba，Celeba-HQ和Compcars。
NeuroTec Sitem-Insel Bern：完成神经病学的最后一英里
1 睡眠-觉醒-癫痫中心|NeuroTec，伯尔尼大学医院神经病学系，伯尔尼国际医院，伯尔尼大学医院，瑞士伯尔尼 3010；tobias.nef@artorg.unibe.ch（TN）；maxime.baud@insel.ch（MOB）；athina.tzovara@inf.unibe.ch（AT）；oriella.gnarra@insel.ch（OG）；jan.warncke@insel.ch（JDW）；markus.schmidt@insel.ch（MHS）；flavio_frohlich@med.unc.edu（FF）；claudio.bassetti@insel.ch（CLAB）2 ARTORG 生物医学工程研究中心，伯尔尼大学，瑞士伯尔尼 3008；stephan.gerber@artorg.unibe.ch（SMG）；narayan.schuetz@artorg.unibe.ch（NS）； samuel.knobel@artorg.unibe.ch (SEJK); raphael.sznitman@artorg.unibe.ch (RS) 3 Wyss 生物和神经工程中心，1202 日内瓦，瑞士 4 实验神经病学中心，神经病学系，伯尔尼医院，伯尔尼大学医院，瑞士伯尔尼 3010 5 伯尔尼大学计算机科学研究所，瑞士伯尔尼 3012 6 瑞士电子与微技术中心 (CSEM)，2002 纳沙泰尔，瑞士；guerkan.yilmaz@csem.ch 7 帕金森病和运动障碍中心，神经病学系，伯尔尼医院，伯尔尼大学医院，瑞士伯尔尼 3010 paul.krack@insel.ch (PK) 8 感觉运动系统实验室，IRIS，苏黎世联邦理工学院，8092 苏黎世，瑞士 9 北卡罗来纳大学教堂山分校，教堂山，北卡罗来纳州 27599-7250，美国 10 瑞士转化和创业医学研究所，Sitem-Insel，3010 伯尔尼，瑞士；simon.rothen@sitem-insel.ch 11 莫斯科谢东诺夫大学神经病学系，119435 莫斯科，俄罗斯 * 通讯地址：kaspar.schindler@insel.ch
证明生产的神经网络验证
a b s t r a c t - d ee p n e u r a l a l a l a l a l a t w o rk s（d nn s） EE t h e ir c o rr e c t n e ss。C o n s e qu e n t l y , t h e v e ri f i c a t i o n c o m - m un i t y h a s d e v i s e d m u l t i p l e t e c hn i qu e s a nd t oo l s f o r v e ri f y i ng D NN s .w h e n d nn v e ri f i e r s d i s d i s c o v e r a n i n i n i n i n i n p t t h t h t t t ri gg e r s a n e rr o r s a n e rr o r，t h a t h a t i s e s e s e s s y s y t o c o c o c o c o n f ir m; bu t w h e n t h e y r e p o r t t h a t n o e rr o r e x i sts , t h e r e i s n o w a y t o e n s u r e t h a t t h e v e ri f i c a t i o n t oo l i ts e l f i s n o t f l a w e d .A s m u l t i p l e e rr o r s h a v e a lr e a d y b ee n o b s e r v e d i n D NN v e ri f i c a t i o n t oo l s , t h i s c a ll s t h e a pp li c a b ili t y o f D NN v e ri f i c a t i o n i n t o qu e st i o n .I n t h i s w o rk, w e p r e s e n t a n o v e l m e c h a n i s m f o r e nh a n c i ng Si m p l e x - b a s e d D NN v e ri f i e r s wi t h p r oo f p r od u c t i o n c a p a b ili t i e s : t h e g e n e r a t i o n o f a n e a s y -t o -c h e c k wi t n e ss o f un s a t i s f i s f i a a b ili t y，w h i c h a tt e sts tt e sts t o t o t h e a a b s e a a b s e n c e n c e o f e rr s r s r s。o u r p r o f p r o o d o d o d o n i s b a s e s e n e n e n e n e n e n e f f f i c i c i c i c i e n t a d a p t a p t a t a t a t a t a t i o n o n o n o n o f t i o n o f t e w e ll -k n o w n f a rk a rk a rk a rk a rk a rk a s s'l e l e mma -li n e a r f un c t i o n s and nd nu m e ri c a l p r e c i s i o n e rr o r s。a s a p r oo f c o n c e p t e nn v e gh e d e c e d e c e c e c e c e. div>o u r e a t y s e g A. t y s a c a c a t y s e q -c ir e o n l y m i n i m o v e r h e a d a d。 div>
神经人工智能
未来几十年，人工智能 (AI) 将以与过去半个世纪的计算机革命一样深刻的方式改变社会和世界经济，甚至可能以更快的速度。这场人工智能革命提供了释放人类创造力和促进经济增长的巨大机遇，将工人从最危险和最卑微的工作中解放出来。然而，要发挥这一潜力，我们仍然需要使人工智能在功能上更像人类的进步。从历史上看，神经科学一直是人工智能改进的关键驱动力和灵感来源，特别是那些使人工智能在人类和其他动物擅长的领域更熟练的神经科学，例如视觉、基于奖励的学习、与物理世界的互动以及语言 1,2。它仍然可以发挥这一作用。为了加速人工智能的进步并实现其巨大潜力，我们必须投资“神经人工智能”的基础研究。
Alwasiti , HHA 和 Yusoff , MZ 2022, '使用深度卷积神经网络和 Mixup 进行脑机接口的运动意象分类
摘要 — 目标：构建一个可以在单个受试者的小型 EEG 训练集上进行训练的 DL 模型提出了一个有趣的挑战，这项工作正试图解决这一挑战。具体来说，本研究试图避免长时间的 EEG 数据收集过程，并且不组合多个受试者的训练数据集，因为这会对分类性能产生不利影响，因为受试者之间的个体间差异很大。方法：使用大约 120 次 EEG 试验对定制的具有混合增强功能的卷积神经网络进行训练，每个模型仅针对一个受试者。结果：经过修改的具有混合增强功能的 ResNet18 和 DenseNet121 模型分别实现了 0.920（95% 置信区间：0.908,0.933）和 0.933（95% 置信区间：0.922,0.945）的分类准确率。结论：我们表明，尽管本研究使用的训练数据集有限，但与同一数据集上先前研究中的其他 DL 分类器相比，设计的分类器具有更高的分类性能。
LiDAR4D：用于新型时空视图 LiDAR 合成的动态神经场
尽管神经辐射场 (NeRF) 在图像新视图合成 (NVS) 方面取得了成功，但 LiDAR NVS 仍然基本上未被探索。以前的 LiDAR NVS 方法采用了与图像 NVS 方法的简单转变，同时忽略了 LiDAR 点云的动态特性和大规模重建问题。鉴于此，我们提出了 LiDAR4D，这是一个可微分的 LiDAR 专用框架，用于新颖的时空 LiDAR 视图合成。考虑到稀疏性和大规模特性，我们设计了一种结合多平面和网格特征的 4D 混合表示，以由粗到细的方式实现有效重建。此外，我们引入了从点云衍生的几何约束来提高时间一致性。对于 LiDAR 点云的真实合成，我们结合了光线丢弃概率的全局优化来保留跨区域模式。在 KITTI-360 和 NuScenes 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面具有优越性。代码可在 https://github.com/ispc-lab/LiDAR4D 获得。