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涉及感觉运动控制的多任务处理过程中的错误相关电位：脑机接口的 ERP 和离线解码研究
人类通过感知和应对错误来实现高效的行为。错误相关电位 (ErrP) 是在感知错误时发生的电生理反应。有人提出利用 ErrP 来提高脑机接口 (BCI) 的准确性，利用大脑的自然错误检测过程来提高系统性能。然而，外部和环境因素对 ErrP 可检测性的影响仍然不太清楚，特别是在涉及 BCI 操作和感觉运动控制的多任务场景中。在此，我们假设感觉运动控制的困难会导致多任务处理中的神经资源分散，从而导致 ErrP 特征的减少。为了检验这一点，我们进行了一项实验，其中指示参与者将球保持在板上的指定区域内，同时尝试通过运动想象控制显示屏上的光标。BCI 以 30% 的随机概率提供错误反馈。根据感觉运动控制的难度，我们采用了三种场景——无球（单任务）、轻量球（简单任务）和重量球（困难任务）——来描述 ErrP。此外，为了研究多任务对 ErrP-BCI 性能的影响，我们离线分析了单次试验分类准确度。与我们的假设相反，改变感觉运动控制的难度不会导致 ErrP 特征发生显著变化。然而，多任务会显著影响 ErrP 分类准确度。事后分析显示，在单任务 ErrP 上训练的分类器在困难任务场景下准确度降低。据我们所知，这项研究是首次在离线框架内研究在涉及感觉运动控制和 BCI 操作的多任务环境中 ErrP 是如何被调节的。尽管 ErrP 特征保持不变，但观察到的准确度变化表明，在实现基于 ErrP 的实时 BCI 之前，需要设计考虑任务负荷的分类器。
利用我们的AI-Immunology TM平台解码人体免疫系统，开发针对癌症和传染病的新型疫苗
本演示文稿包含经修订的 1933 年证券法第 27A 条和经修订的 1934 年证券交易法第 21E 条所定义的前瞻性陈述。“目标”、“相信”、“预期”、“希望”、“旨在”、“打算”、“可能”、“或许”、“预期”、“考虑”、“继续”、“估计”、“计划”、“潜在”、“预测”、“预计”、“将”、“可能有”、“可能”、“应该”、“会”、“可以”和其他具有类似含义的词语或术语可识别前瞻性陈述。由于各种因素，实际结果可能与此类前瞻性陈述所示的结果存在重大差异，包括但不限于与以下方面相关的风险：我们的财务状况和对额外资本的需求；我们的开发工作；我们的产品开发活动以及临床前和临床试验的成本和成功；将使用我们的AI平台技术开发的任何获批药品商业化，包括我们候选产品的市场接受率和程度；我们对第三方的依赖，包括进行临床试验和产品制造；我们无法建立合作伙伴关系；政府监管；保护我们的知识产权；员工事务和增长管理；我们的美国存托凭证和普通股，国际经济、政治、法律、合规、社会和商业因素（包括通货膨胀）的影响，以及其他重大地缘政治和宏观经济事件对我们业务的影响；以及影响我们业务运营和财务状况的其他不确定因素。有关这些风险的进一步讨论，请参阅我们最近的20-F表年度报告和向美国证券交易委员会（SEC）提交的其他文件中包含的风险因素，这些文件可在www.sec.gov上查阅。除法律要求外，我们不承担更新任何前瞻性陈述的义务。
量子擦除通道上颜色代码的修剪解码
纠错是构建量子计算机的关键步骤。量子系统会因退相干和噪声而产生误差。通过使用量子纠错，可以防止量子计算设备中的量子信息被破坏。人们为开发和研究量子纠错码做出了许多努力和改进。其中，拓扑码（如表面码 [1], [2]）因其高阈值和局部性 [3] 而有望用于构建实用的量子计算机。色码 [4] 是另一种有前途的用于容错量子计算的拓扑量子纠错码。它们提供的阈值相对较好，略低于表面码 [5], [6], [7]。然而，与表面码不同，横向 Clifford 运算可以充当逻辑 Clifford 运算 [8]。量子擦除通道 [9], [10] 是简单的噪声模型，其中一些量子位被擦除，并且我们已知哪些量子位被擦除。当一个量子比特被擦除时，该量子比特被认为会受到随机选择的泡利误差的影响。了解哪些量子比特被擦除可能会使开发解码算法变得不那么复杂。最近，有人提出了在量子擦除信道上以线性时间对表面码进行最大似然 (ML) 解码 [11]，它被用作表面码和色码的近线性时间解码算法的子程序 [6]，通过将它们投影到表面码 [12]、[7] 上来纠正泡利误差和擦除。在本文中，我们证明了当一组被擦除的量子比特满足某个可修剪性条件时，在量子擦除信道上对色码进行线性时间 ML 解码是可能的，并提出了一种解码算法，我们称之为修剪解码。我们还提供了当不遵守可修剪性约束时如何使用修剪解码的方法。
数字生活解码的马来西亚2024 -Telenor Asia
智能手机的所有权在泰国的Ternet用户中是普遍的（99％），在所有人口统计中都具有一致性。93％的人说他们的手机是他们用于访问Internet的最重要设备。截至2024年，泰国互联网用户每天通过Mo Bile设备平均在线待近五个小时：比东南亚平均水平多了近半小时（4:35）。尽管自2020年以来一直处于平稳状态，但自2016年以来，每日使用量已超过50分钟。
![使您的梦想成为现实：将梦想解码为fMRI信号的连贯的视频故事[2]](/simg/b/b1d093755ec8fd74b78a3e76f0bbef0b4a3c52f7.webp)
使您的梦想成为现实：将梦想解码为fMRI信号的连贯的视频故事[2]
本文研究了多媒体社区的勇敢新想法，并提出了一个新颖的框架，将梦想转化为使用fMRI数据的连贯的视频叙事。本质上，梦想已经吸引了人类数百年的历史，使我们的潜意识瞥见了我们的潜意识。大脑成像的最新进展，尤其是功能磁共振成像（fMRI），为探索梦的神经基础提供了新的方法。通过将主观梦的体验与客观的神经生理数据相结合，我们旨在了解梦想的视觉方面并创建完整的视频叙事。我们的过程涉及三个主要步骤：重建视觉感知，解码梦想图像和整合梦想故事。在fMRI分析和语言建模中使用创新技术，我们试图突破梦想研究的界限，并在睡眠期间对视觉体验进行更深入的了解。本技术报告介绍了一种新颖的方法，可以使用fMRI信号并将梦想视觉效果编织到使用语言模型的叙事中。我们收集了一个梦的数据集以及描述以评估框架的有效性。
AMEEGNet：基于注意力机制的多尺度 EEGNet，用于有效运动想象 EEG 解码
近年来，基于运动想象 (MI) 的脑电图 (EEG) 在脑机接口 (BCI) 技术中得到了显著的关注，特别用于瘫痪患者的康复。但 MI EEG 的低信噪比使其难以有效解码，阻碍了 BCI 的发展。本文提出了一种基于注意的多尺度 EEGNet (AMEEGNet) 方法来提高 MI-EEG 的解码性能。首先，采用三个并行的融合传输方法的 EEGNets 从多个尺度提取 EEG 数据的高质量时空特征。然后，高效通道注意 (ECA) 模块通过一种加权关键通道的轻量级方法增强了对更具辨别性的空间特征的获取。实验结果表明，所提出的模型在 BCI-2a、2b 和 HGD 数据集上的解码准确率分别为 81.17%、89.83% 和 95.49%。结果表明，所提出的 AMEEGNet 有效地解码了时空特征，为 MI-EEG 解码提供了新的视角，并推动了未来的 BCI 应用。
通过自我增强神经退行性脑电图解码...
摘要 —EEG 解码算法的发展面临着数据稀疏性、受试者多变性和精确注释需求等挑战，所有这些对于推进脑机接口和增强疾病诊断都至关重要。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的两阶段方法，称为自监督状态重建-启动黎曼动力学（EEG-ReMinD），该方法减轻了对监督学习的依赖并整合了固有的几何特征。这种方法可以有效地处理 EEG 数据损坏并减少对标签的依赖。EEG-ReMinD 利用自监督和几何学习技术以及注意机制，在黎曼几何框架内分析 EEG 特征的时间动态，称为黎曼动力学。对两种不同神经退行性疾病的完整和损坏数据集的比较分析强调了 EEG-ReMinD 的增强性能。
通过基因组解码的内生策略和fusarium nematophilum菌株NQ8GII4
结果：我们的发现表明NQ8GII4在遗传上与F. solani密切相关，这表明它与拟菌病的分歧。在共生建立的早期阶段，编码糖基转移酶（GTS），真菌细胞壁降解酶（FCWDES）和类固醇14α-甲基酶（CYP51）的基因显着下调，潜在地下降，潜在地下降，潜在地下降，抑制了弹ant的潜在抑制。一旦建立了共生，NQ8GII4分泌的效应子激活了植物免疫，进而可以减慢真菌的生长。涉及继发代谢产物生物合成的基因，例如I型聚酮化合酶合酶（T1PK）和非核糖体肽合酶（NRPS），显着下调。自噬相关基因（包括ATG1，ATG2，ATG11等）的同源物也被下调，这表明降解植物毒素的产生和自噬抑制作用降低是NQ8GII4共生的结果。
解码基因网络控制下丘脑和丘脑神经元发展
源自胚胎下丘脑和prethalamus的神经元亚型调节了许多基本的生理过程，但是控制其发育的基因调节网络仍然很熟悉。使用单细胞RNA和ATAC序列，我们分析了小鼠的下丘脑和原丘脑发育，从胚胎第11天到产后第8天，总共分析了660,000个细胞。此确定的关键转录和染色质动力学驱动区域化，神经发生和分化。这确定了多个不同的神经祖细胞种群，以及控制其空间和时间身份的基因调节网络，并将其末端分化为主要的神经元亚型。将这些结果与大规模基因组关联研究数据融为一体，我们确定了控制超氨甲藻下丘脑发育的转录因子的核心作用。反复出现的交叉调节关系，另一方面是乳房和超甲状腺下丘脑同一性的转录因子。在产后动物中，发现DLX1/2在下丘脑和prethalamus中严重破坏了GABA能神经元规格，从而导致丘脑神经元抑制，过敏性过敏，对寒冷和行为多活跃。通过确定控制主要下丘脑和丘脑神经元细胞类型的规范和区分的核心基因调节网络，本研究为未来的努力提供了路线图，旨在防止和治疗广泛的稳态和认知障碍。
Google DeepMind 开发基于 AI 的解码器，可识别量子计算错误
过去几年，谷歌人工智能部门一直在开发和研究一款名为 Sycamore 的量子计算机。为了进行量子计算，它使用多个硬件量子位创建单个逻辑量子位，这些量子位用于运行程序，同时执行错误校正。在这项新工作中，该团队开发了一种查找和纠正此类错误的新方法，并将其命名为 AlphaQubit