XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System联想
联想提示异步BCI诱导中风患者的皮质可塑性
目的：我们提出了一种新型的基于提示的异步大脑 - 计算机间（BCI）通过内源性运动皮质活性与体感途径的激活配对进行神经调节。方法：拟议的BCI检测到实时从单审EEG信号移动的意图，但是与经典的异步BCI系统相反，该检测仅在患者被提出移动时发生时间间隔。将这种基于提示的异步BCI与两种传统的BCI模式（异步BCI和非线同步BCI）进行了比较，并在慢性中风患者中进行了对照干预。记录其大脑信号时，患者在每种干预措施中进行了脚踝肢体的脚踝背部运动。BCI干预措施通过电刺激解码了运动尝试并激活传入途径。皮质运动的兴奋性是在干预后，通过经颅磁刺激引起的胫骨前肌中的运动诱发电位评估的。结果：与先前开发的异步BCI相比，提出的基于提示的异步BCI的假阳性/分钟和误报/真实阳性（％）的较少较少。线性混合模式显示，与对照条件相比，干预后所有BCI模式后，运动诱发的电势幅度增加（p <0.05）。拟议的基于提示的异步BCI导致所有干预措施中的峰值峰值运动诱发潜力振幅（141％33％）的相对增加最大，并持续30分钟（111％33％）。解释：这些发现证明了新提出的基于提示的异步BCI干预的高性能。在此范式中，个人收到精确的说明（CUE）来促进参与度，而精确检测到大脑活动的时机以建立与可塑性诱导的感觉输入的精确关联。
联想 Q24i-20 显示器 - 超薄，壮观！
轻薄、时尚、性能卓越——联想 Q24i-20 显示器不仅能满足您的所有需求，还能满足您的更多需求。23.8 英寸 FHD（1920 x 1080）超大平面转换显示屏可满足您的所有需求——无论您是学生还是在家办公的专业人士。借助 120% sRGB 色彩空间显示屏，即使从广视角也可以看到鲜艳的色彩。该显示器配有时尚的镀铬高度可调支架，可提供极致的观看舒适度。其独特的设计是一项非凡的工程壮举，兼具风格和功能性。此外，支架还配有一个方便的集成手机支架，可安全放置您的智能手机。它采用自然低蓝光技术（经 TÜV Eyesafe 和 TÜV Hardware Low Blue Light 认证），可减少有害蓝光，不会产生任何色彩失真，并且无需任何设置，对眼睛无害。这款显示器采用超薄的 7.1 毫米外形，简约而美观。配备强劲的双 3W 扬声器系统，让您获得身临其境的体验。这款显示器在软件方面也非常强大。它与联想 Artery 软件兼容¹，可让您快速轻松地调整显示器控件。现在，您可以校准显示器显示性能、选择高级显示设置并定义颜色范围。查看联想 Q24i-20。您不太可能想看看其他产品。
自动分组全脑短联想网...
表 1 两种受试者间标记方法之间的可重复性值。左列标明方法（匈牙利或 QB）、半球（左或右）和阈值（12 毫米、18 毫米或 21 毫米）。第二列列出了 20 个最可重复的束中束的最大受试者数量。第三列和第四列分别显示可重复性大于或等于 50% 和 75% 的束的数量。
参考架构：联想 ThinkSystem 边缘计算和存储解决方案，适用于 AI 推理工作负载
公司越来越多地在网络边缘生成大量数据。为了从智能传感器和物联网数据中获得最大的商业价值，组织正在寻找支持边缘计算的实时事件流解决方案。计算要求高的工作越来越多地在数据中心之外的边缘执行。人工智能 (AI) 推理是这一趋势的驱动因素之一。边缘服务器为这些工作负载提供了足够的计算能力，尤其是在使用加速器时，但有限的存储通常是一个问题，尤其是在多服务器环境中。在这里，我们展示了如何在边缘环境中部署共享存储，以及它如何在不影响性能的情况下使 AI 推理工作负载受益。
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
配对联想刺激无法诱导自由行为完整大鼠的可塑性
摘要 配对联想刺激 (PAS) 已被用于人类，作为一种非侵入性工具来驱动可塑性并促进神经损伤后的恢复。需要更彻底地了解 PAS 诱导的可塑性，以充分利用它作为临床工具。在这里，我们在清醒大鼠模型中测试了具有多个刺激间隔的 PAS 的有效性，以研究联想可塑性的原理。通过在运动皮层和前肢长期植入电极，我们探索了 PAS 参数以有效驱动可塑性。我们使用闭环 EMG 控制的皮质刺激范式评估了皮质运动兴奋性的变化。我们测试了 11 个 PAS 间隔，选择这些间隔来强制大鼠运动皮层和脊髓中的神经元活动与与赫布尖峰时间依赖性可塑性原理相关的时间相一致。然而，尽管刺激配对数量相对较多（300），但没有一个测试间隔能够可靠地改变皮质脊髓兴奋性相对于控制条件。我们的研究结果对这些条件下 PAS 的有效性提出了质疑。