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腹侧视觉流的无监督神经网络模型
深层神经网络目前提供了整个灵长类动物腹视觉流中神经元反应模式的最佳定量模型。然而，作为腹侧流的开发模型，此类网络仍然令人难以置信，部分原因是它们是经过超级可见的方法培训的，需要比婴儿在发育过程中可以使用更多标签的方法。在这里，我们报告说，无监督学习的最新进展在很大程度上缩小了这一差距。我们发现，在多个腹侧视觉皮质皮质区域中，神经网络模型以深层的对比性嵌入方法获得了神经预测的准确性，该区域等于或超过了使用当今最佳监督方法得出的模型，并且这些神经网络模型的映射是神经层在整个通风流中的神经层。令人惊讶的是，我们发现这些方法即使仅接受从头部安装的相机收集的实际人类儿童发育数据进行训练，即使这些数据集很嘈杂且有限，也会产生类似的表示形式。我们还发现，半佩里的深层对比嵌入可以利用少量标记的示例来产生代表，具有大大改善人类行为的错误模式一致性。综上所述，这些结果说明了无监督学习的使用，以提供穆尔氏皮质脑系统的定量模型，并为灵长类动物感觉学习的生物学上合理的计算理论提供了强有力的候选者。
辅仁大学外语学院生成式AI使用原则说明
■ 如果您提供最少努力的提示，您将获得低质量的结果。您需要改进提示以获得良好的结果。这需要努力。■ 不要相信它说的任何话。如果它给您一个数字或事实，除非您知道答案或可以向其他来源核实，否则假设它是错误的。您将对该工具提供的任何错误或遗漏负责。它最适合您理解的主题。■ AI 是一种工具，但您需要承认使用它。请在任何使用 AI 的作业末尾附上一段，解释您使用 AI 的用途以及您使用什么提示来获得结果。不这样做违反了学术诚信政策。■ 请仔细考虑此工具何时有用。如果它不适合案例或情况，请不要使用它。
预置式免疫 - 式 - 式学习者.pdf
申请人/学习者：需要此表格的信息，因为您在汉密尔顿健康科学（HHS）中拥有即将到来的学习经验。请让您的医疗保健提供者填写以下所有详细信息！亲爱的医疗保健提供者，安大略省医院协会和安大略省医学协会（OHA/OMA）要求医院工作的每个人都满足以下要求。感谢您为此个人完成此免疫表格。
腹主动脉瘤和胸主动脉瘤风险因素的差异
结果：VIP/MONICA 队列中前瞻性收集了 96,196 名受试者的数据，其中 236 名 AAA 患者（181 名男性和 55 名女性）和 935 名匹配对照，168 名 TAA 患者（115 名男性和 53 名女性）和 662 名对照。AAA 病例和对照的基线检查平均年龄为 57.0 ± 5.7 岁，TAA 病例和对照的基线检查平均年龄为 52.1 ± 8.8 岁。AAA/TAA 基线检查和诊断之间的平均时间分别为 12.1 年和 11.7 年。AAA 和 TAA 之间的风险因素谱存在明显差异。吸烟、高血压和冠状动脉疾病与 AAA 的后期诊断有显著相关性，吸烟史的 aOR 最高（aOR，10.3；95% 置信区间 [CI]，6.3-16.8）。对于 TAA，高血压是唯一的阳性风险因素（aOR，1.7；95% CI，1.1-2.7），而吸烟则无关。糖尿病与 AAA 或 TAA 均无关；自我报告的体力活动也无关。
中国人工智能服务管理暂行办法2023（目录）...
第 3 章 服务规范 （第 9 条 至 第 15 条） 第 4 章 监督检查和法律责任 （第 16 条 至 第 21 条） 第 5 章 附 则 （第 22 条 至 第 24 条）
私人船舶营运管理业务（客船）表格及填写说明...
- 由于业务收支计划等用于判断提案中各项条件及投标价格是否合适，因此必须进行准确的计算，以确认其一致性。 - 请注意，如果业务收支计划等内容与提议内容和投标价格存在很大差异，您的投标可能会无效。 - 须依照文件4：服务费计算及支付方式的内容准备业务收支计划等。 - 计算的财政年度必须与国家财政年度相对应。 - 必须记录实施该项目所需的所有资金和费用。 - 编制事业收支计划等时，除非另有指示，否则应不含消费税。 - 根据相关法规、法律和规定，通过适当的会计和税务程序编制。 - 如果计算依据等的计算过程比较复杂，请将计算过程准备在单独的表格中并附加（提交包含计算公式和其他表格的链接的数据）。
大脑的腹侧视觉通路能计算物体的形状吗？
大量行为文献表明，人类的物体识别是由形状表征支持的，这种表征能够容忍物体外观的变化。这种“全局”形状表征是通过描述物体局部特征或结构的空间排列而不是特征本身的外观来实现的。然而，越来越多的证据表明，腹侧视觉通路（物体识别的主要基础）可能并不代表整体形状。相反，腹侧表征可能更适合描述为局部图像特征的基础集。我们认为，这一证据迫使人们重新评估腹侧通路在物体感知中的作用，并提出了一个更广泛的形状感知网络，其中包括来自背侧通路的贡献。
灵长类视觉腹侧流任务优化模型的缩放定律
在足够大的对象分类数据集上进行训练时，特定的人工神经网络模型可以合理匹配核心对象识别 (COR) 行为和灵长类视觉腹侧流 (VVS) 中的潜在神经反应模式。机器学习的最新发现表明，在更大的数据集上训练更大的模型并投入更多的计算预算可以提高任务性能，但目前尚不清楚规模如何影响大脑对齐。我们在此研究了灵长类 VVS 建模的缩放定律，这些定律涉及以受控方式训练的 300 多个模型中数据集和模型大小的计算最优分配。为了评估模型的大脑对齐，我们使用了一组涵盖整个 VVS 和 COR 行为的基准。我们发现，虽然增加模型参数的数量最初会改善大脑对齐，但更大的模型最终会导致收益递减。增加数据集大小可以从经验上持续改善对齐，但我们推断，这里的规模对于非常大的数据集也会趋于平稳。将我们对模型和数据大小的最佳计算预算分配与缩放定律相结合，我们预测单凭规模不会导致大脑与当前架构和数据集的一致性取得实质性进展。
肺癌患者的横断面研究是腹主动脉瘤的潜在高风险因素
颈部周长（NC）是诊断代谢综合征（MS）的预测度量。本研究的目的是基于根据IDF和NCEP-ATP III标准，基于MS组成部分建立NC的截止点，以作为MS在巴西农村工人中的存在的预测指标。这是一项与巴西Espı´rito Santo州圣玛丽亚·德·jetiba市的农村工人进行的横断面研究。计算了ROC曲线，并使用确定MS的不同标准方法，从NC中识别出NC的截止点，并从NC中识别出NC。灵敏度，特异性，正和阴性预测值以及Youden指数。所采用的显着性水平为5％。根据IDF标准，男性的截止点不同，根据NCEP-ATP III c症状，导致39.550 cm（AUC 0.832）和39.125 cm（AUC 0.888）。对于女性，截止值相似，导致单个截止值为34.725 cm（NCEP-ATP III的AUC 0.862，IDF为0.849）。针对NC的男性和女性定义的截止点显示出良好的灵敏度和特异性，可预测研究人群中的MS。NC的测量被证明是评估巴西农村工人中这种发病率的简单，低成本和准确的措施。
