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人工智能美学和人类中心主义的创造力神话
上一页：卢西奥·丰塔纳 (Lucio Fontana) 正在制作他的一幅剪纸画，1964 年。本页：初音未来 (Hatsune Miku) 在 2020 年科切拉谷音乐与艺术节上表演。
脑电刺激和持续行为状态跟踪在行走人类中的应用
我们收集了 4 名患有药物抵抗性癫痫且植入了研究性 Medtronic Summit RC+S™ 的患者的动态 iEEG 记录，以研究新型刺激模式并追踪长期行为状态动态。患者在同时进行双侧海马 (HPC) iEEG 记录时接受了治疗性 ANT DBS。我们评估了在三天同时进行的 iEEG 和多导睡眠图 (PSG) 期间，使用专家睡眠注释，在不同 ANT 刺激频率 (2 Hz、7 Hz、高频 >100 Hz) [2,30–34] 下自动行为状态分类的可行性和准确性。使用朴素贝叶斯分类器 [35,36] 将 iEEG 信号分类为清醒、快速眼动 (REM) 和非 REM（非 REM：N2 和 N3）。随后，我们在 6 个月内将训练好的分类器部署在 4 名门诊患者身上。
协调还是冲突？机构的原因和后果在世界秩序分类中重叠
摘要：本文提供了一个上下文框架，以理解Covid-19-19大流行的性别维度，并强调有关其健康，社会和经济成果的一些新兴证据。该证据基于我们跟踪的数据源以及从贡献者报告的原始研究中得出的关键结果。大流行在生活中造成了巨大的损失，对人们的健康造成了巨大损失，市场中断和生计，并且在家庭中造成了深刻的回响。在112个报告了关于Covid-19案件的性行为数据的112个国家中，男性的总体感染率比女性（51.3 vs.48.7％）和死亡率更高（58.1 vs. 41.9％）的总体上更高。性别差异在风险行为，合并症，安全健康实践，职业分布和流动性上都起着作用。然而，妇女在锁定命令中受到最严重打击的妇女代表性相对较高，转化为在许多国家 /地区的女性就业下的下降，其中包括我们样本中12个国家中的10个国家。积累的证据还表明，锁定和全职订单增加了无偿护理工作量，而增加的时间在妇女肩上的数量不成比例。报告还表明，家庭暴力的频率和严重程度增加了。我们的文章还审问了公众对危机的反应，并得出结论，与男性领导的国家相比，在大流行期间，女性领导人的政策反应策略促成了更有利的结果。
计算机视觉和深度学习在水下栖息地鱼类分类中的应用：一项调查
图 5 演示了流行的 CNN 架构 UNET（Ronneberger 等人，2015 年）。UNET 的第一个组件是编码器，用于从输入图像中提取特征。第二个组件是解码器，用于输出每个像素的分数。该网络由五个不同的层组成，包括卷积层 (Conv Layer)、整流线性单元 (ReLU)、池化、反卷积层 (DeConv) 和 SoftMax。在这里，DNN 层的任务是只给输入图像中属于鱼身的像素高分，从而得到所示的白色斑点输出，显示鱼的位置
使用交互式多媒体的正向链接和反向链接方法对人类中枢神经疾病进行早期检测和诊断的专家系统
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潜水限制大脑在鲸类中的大小吗？
我们检验了长期以来的假设，称为潜水约束假设，即潜水的氧合需求对水生哺乳动物脑大小构成限制。使用23个鲸类动物的样本，我们检查了六个不同度量的相对脑大小，体大小，体积和最大潜水持续时间的不同度量之间的关系。与以前的测试不同，我们将体型作为协变量，并进行独立的对比分析以控制系统发育。我们表明潜水不会限制鲸类动物中的大脑大小，因此对潜水约束假设没有任何支持。相反，体型是鲸类动物最大潜水持续时间的主要预测指标。此外，我们的发现表明，重要的是通过采用各种因变量的度量来进行进化假设的强大检验，在这种情况下为相对的大脑大小。
人体工程学在人类中的重要性...
在所有领域不断快速变化的情况下，实现最大绩效并保持市场竞争优势。因此，在当代视野中，除了传统角色之外，人力资源管理还关注支持员工的所有活动，无论是工作条件、安全、舒适度还是员工的总体福祉。现在，与人员和组织绩效相关的所有活动都属于人力资源管理的范畴，这可以通过人体工程学干预来实现。因此，人体工程学在人力资源管理中的重要性体现在组织活动的方式、设备质量、安全性和带来舒适感和激励员工的工作条件上。
脑电刺激和持续行为状态跟踪在行走人类中的应用
1 美国明尼苏达州罗彻斯特市梅奥诊所神经病学系生物电子神经生理学和工程实验室。2 捷克布尔诺理工大学电气工程与通信学院生物医学工程系。3 捷克布拉格捷克技术大学捷克信息学、机器人学和控制论研究所，捷克共和国布拉格。4 捷克布拉格捷克技术大学生物医学工程学院，捷克共和国克拉德诺。5 捷克布尔诺圣安妮大学医院国际临床研究中心。6 美国明尼苏达州罗彻斯特市梅奥诊所医学院和梅奥诊所医学科学家培训计划。7 美国明尼苏达州罗彻斯特市梅奥诊所生物医学科学研究生院生物医学工程和生理学研究生课程。8 捷克科学院科学仪器研究所，布尔诺，捷克共和国。9 美国明尼苏达州罗彻斯特市梅奥诊所生理学和生物医学工程系。 10 英国牛津大学生物医学工程系。11 美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所神经外科系。12 明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所睡眠医学中心、神经病学和医学系、睡眠神经病学和肺部及重症监护医学科。+ 共同第一作者 * 通讯作者 电子邮件：Kremen.vaclav@mayo.edu、worrell.gregory@mayo.edu
改进单次试验分类中的意图检测......
摘要 — 意图解码是免提人机交互 (HCI) 中不可或缺的过程。传统的眼动追踪系统使用单一模型注视持续时间可能会发出忽略用户真实期望的命令。在本研究中，引入了一种眼脑混合脑机接口 (BCI) 交互系统，通过融合多模态眼动追踪和 ERP（源自 EEG 的测量）特征来检测意图。当 64 名健康参与者在 25 个图标中执行 40 分钟的定制自由搜索任务时，记录了他们的眼动追踪和 EEG 数据。提取了相应的眼动追踪和 ERP 注视持续时间。采用五个已验证的基于LDA的分类器（包括RLDA，SWLDA，BLDA，SKLDA和STDA）和广泛使用的CNN方法从离线和伪在线分析中验证特征融合的有效性，并通过调节训练集和系统响应持续时间来评估最佳方法。我们的研究表明，多模态眼动和ERP特征的输入在主动搜索任务的单次试验分类中实现了意图检测的优异性能。并且与单模型ERP特征相比，该新策略也在不同的分类器之间获得了一致的准确率。此外，与其他分类方法相比，我们发现SKLDA在离线测试（ACC=0.8783，AUC=0.9004）和不同样本量和持续时间长度的在线模拟中融合特征时表现出更优异的性能。总之，本研究揭示了一种利用眼脑混合BCI进行意图分类的新颖有效的方法，并进一步以更精确、更稳定的方式支持了免提HCI的实际应用。
基于机器学习的人工智能在心血管疾病诊断、预测和分类中的临床应用
AI 是计算机科学的一个领域，旨在模仿人类的思维过程、学习能力和知识存储。5 机器学习是实现 AI 的方法之一，通常指系统通过算法从数据中获取信息的过程。机器学习大致可分为监督学习和非监督学习。监督学习和非监督学习之间有两个主要区别。首先，监督学习使用已标记有 1 个或多个标签（如属性、特征或分类）的数据，而非监督学习使用未标记的数据。5 其次，监督学习侧重于分类，包括将观察结果分为几个子集（例如，将心电图分类为心房颤动 (AF)、窦性心律或其他），