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智能环境中的远程心率监控来自带有自我监督的预训练的视频
摘要 - 深度学习的进展使得通过分析视频在智能环境中远程估算心率变得越来越可行。但是，深度学习方法的一个显着局限性是他们对广泛的标记数据集以进行有效培训的广泛依赖。为了解决这个问题，自我监督的学习已成为有前途的途径。在此基础上，我们引入了一种解决方案，该解决方案利用自我监督的对比度学习来估算远程光插曲 - 声学（PPG）和心率监测，从而降低了对标记数据的依赖性并增强性能。我们建议使用3个空间和3个时间扩增来通过对比度框架训练编码器，然后利用编码器的晚期中间嵌入来进行远程PPG和心率估计。我们在两个公开可用数据集上的实验展示了我们对几种相关作品以及监督学习基准的改进方法的改进，因为我们的结果接近了最先进的方法。我们还进行了彻底的实验，以展示使用不同设计选择的效果，例如视频表示方法，在训练阶段中使用的增强和其他选择。我们还证明了我们提出的方法对减少标记数据的监督学习方法的鲁棒性。
Colossal-AI：用于大规模并行训练的统一深度学习系统
Transformer 模型的成功将深度学习模型规模推向了数十亿参数，但单 GPU 的内存限制导致在多 GPU 集群上进行训练的需求迫切。然而，选择最优并行策略的最佳实践仍然缺乏，因为它需要深度学习和并行计算领域的专业知识。Colossal-AI 系统通过引入统一接口将模型训练的顺序代码扩展到分布式环境，解决了上述挑战。它支持数据、管道、张量和序列并行等并行训练方法，并集成了异构训练和零冗余优化器。与基线系统相比，Colossal-AI 在大规模模型上可以实现高达 2.76 倍的训练加速。
NLRP3炎症中的作用在受过训练的免疫中
炎性症是胞质多蛋白质复合物，在先天免疫系统中起着重要作用，诱导细胞因子术和凋亡。训练有素的免疫力是由于反复的炎症刺激改变了炎症反应并增加对感染或疾病的抵抗力，因此通过表观遗传重编程来诱导先天免疫细胞的记忆。虽然指定核苷酸结合寡聚结构域（NOD），富含亮氨酸的重复（LRR）和NLR家族吡啶结构域，其中含有3（NLRP3）炎症，对各种炎症刺激反应，并与受过训练的免疫相关联，但精确的关系仍然不明显。本文旨在从最近的研究中介绍有关通过细胞免疫代谢和表观遗传重编程在受过训练的免疫中的作用的最新研究数据。它还提出了一种通过炎症和训练的免疫力的补充调节来针对炎症性疾病的新治疗策略。
文章训练的肺泡巨噬细胞的免疫力通过KLF4-MERTK介导的肿瘤细胞增强了损伤
最近的研究表明，通过反复的有害刺激对先天免疫细胞（例如居住的巨噬细胞）进行培训可以增强宿主防御反应。然而，尚不清楚训练有素的组织居民巨噬细胞的免疫力是否还可以增强损伤的解决方案，以抵消增强的炎症反应。在这里，我们研究了肺部肺泡巨噬细胞（AMS），这些巨噬细胞（AMS）先于细菌内毒素或铜绿假单胞菌，并观察到这些受过训练的AMS对病原体诱导的细胞死亡的韧性更大。转录组分析和功能分析表明，受过训练的AM能力更大，用于细胞碎片和损伤分辨率。单细胞高维质量细胞仪分析和谱系跟踪表明，训练会诱导Mertk Hi Marco HI CD163 + F4/ 80低肺居民AM子集的扩展，并具有预处理表型。重编程的AMS上调了由转录因子KLF4介导的肿瘤受体MERTK的表达。这些受过训练的AMS受限制的炎症性肺损伤的收养转移在暴露于致命的铜绿假单胞菌的受体小鼠中。因此，我们的研究确定了一部分受过组织训练的巨噬细胞，这些巨噬细胞在反复发生病原体挑战后防止过度炎症并恢复组织稳态。
mnemonic训练的大脑调整为常规奇数模式子维持数字记忆
据说我们的物种使用助记符（“记忆的魔法”）在大脑中刻有大量信息。然而，尚不清楚助记符如何影响记忆和神经基础是什么。在这项脑电图研究中，我们研究了助记符训练是否提高了加工效率和/或改变编码模式以支持记忆增强的假设。通过22天的数字图像助记符（世界一流麦克努斯主义者使用的定制记忆技术）进行22天的培训，一组儿童在训练后显示出短期记忆的增加，但增益有限。这种训练导致了定期的奇数神经模式（即，在序列中数字与奇数位置的数字编码期间，P200增强和theta功率的增强）。至关重要的是，P200和Theta功率效应预测了训练引起的记忆力的改善。这些发现提供了表明，表明弹药如何改变了功能性脑组织中反映的编码模式，以支持记忆增强。
关于德国武装部队医疗服务基础训练的常见问题解答
• 基础训练期间的叫醒服务时间为05:00。个人卫生和穿衣后，进行体力报告和房间检查。之后我们将一起在军队厨房吃早餐。实际训练通常在上午 07:00 开始。午休后，服务将根据培训项目继续进行，直到下午晚些时候或晚上。关门时间通常在下午 5:00 到下午 7:00 之间。
生成训练的转换器-GPT-and-Space-Health- ...
《星球大战》（1977年）的Droid C-3PO引入了乘客的机器人调酒师（2016年），无数的科幻电影已经设想了一个具有人工智能（AI）的自动化，基于机器的程序（AI）能够对新颖的场景做出反应并提供真实生活的能力。这些科幻电影中的几部还包括提供医学指导的自动化程序，尤其是在没有活着的医学专家的情况下。随着AI的出现，我们正在接近某些AI框架可能使这一科幻概念成为更接近现实的时代。预计宇航员远离地球的空间探索，并且在较长的沟通延长的持续时间内，这些AI框架可以在地球上训练以提供实时答案。这种新兴技术可能有助于急性医疗紧急情况，尤其是在严峻而遥远的空间环境中。在本手稿中，我们概述了生成的预训练的变压器（GPT）技术，一种快速新兴的AI技术，以及这种技术对太空健康的影响，考虑因素和局限性。最近，Chatgpt（Open AI；美国加利福尼亚州旧金山）在2022年11月下旬引入后，迅速获得了受欢迎程度，这要归功于其彻底的回应和类似人类的写作技巧。1个CHAT GPT体系结构或大型语言模型（LLM）涉及一个变压器神经网络，该网络从深度学习技术，自然语言处理（NLP）和自我注意力中生成类似人类的文本
Colossal-AI：用于大规模并行训练的统一深度学习系统
Transformer 模型的成功将深度学习模型规模推向了数十亿参数，但单 GPU 的内存限制导致在多 GPU 集群上进行训练的需求迫切。然而，选择最优并行策略的最佳实践仍然缺乏，因为它需要深度学习和并行计算领域的专业知识。Colossal-AI 系统通过引入统一接口将模型训练的顺序代码扩展到分布式环境，解决了上述挑战。它支持数据、管道、张量和序列并行等并行训练方法，并集成了异构训练和零冗余优化器。与基线系统相比，Colossal-AI 在大规模模型上可以实现高达 2.76 倍的训练加速。