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World File Search System面部的
用于虚幻面部检测的大脑网络
1 关于术语的一些说明：在整篇文章中，我们将使用“幻觉面部检测任务”这一术语来表示一种范式，在该范式中，受试者被指示在纯噪声图像中检测面部。重要的是要记住，这项任务不同于典型的“幻觉范式”。在典型的幻觉中（例如 Kanizsa 三角形中的幻觉轮廓），对感官输入的误解主要是由呈现的刺激的特定方面引起的，而在幻觉面部检测任务中，面部感知主要由指令驱动。此外，在一些研究中，术语“幻想性错视任务”与“幻觉面部检测任务”同义使用。幻想性错视被定义为“将感官输入误认为另一个不相关的对象、模式或含义的现象”。最常见的例子是面部幻想性错视，即对日常物体中面部的幻觉感知。使用此定义，“幻觉面部检测”范式可能被归类为“面部幻想性错视”范式。然而，在神经影像学文献中，面部幻想性错视通常使用具有类似面部特征的刺激物以不同的范式进行评估（例如 Dolan 等人 1997 年；Kanwisher 等人 1998 年；Wardle 等人 2020 年）。为了使用一致的术语，我们使用术语“幻觉面部检测”而不是“面部幻想性错视”。
罗德岛枪支法
头部和面部的清晰照片。请在每张照片背面打印申请人的姓名。不接受覆膜照片。4. 新申请和续签申请都需要三 (3) 位推荐人和推荐信，并须与申请一起提交。所有三位推荐人都要为枪支许可证申请写一封打字信 — 所有信件都必须签名、注明日期并经过公证 5. 必须提供经认证的武器教练（即 NRA 教练或警察射击场教练）的资格证明，以及 NRA/FBI 枪械教练证书的副本。6. 必须提交两种类型的正面身份证明，复印、签名并注明日期，由公证人证明其为真实副本。7. 本部门签发的所有新手枪许可证都必须有申请人的全套指纹，并附在申请中附带的 FBI 指纹申请人卡上。指纹卡必须由申请人签名。续签申请无需签名。 8. 如果许可证用于就业，则必须使用雇主的信纸打印一份解释信，并附在申请中。此外，请附上营业执照副本，以证明企业存在。9. 如果许可证不用于就业，申请人必须提交一份打印的信函，说明全职需要许可证的原因。所有信件必须签名、注明日期并经过公证。我们不接受任何签名的复印件。10. 根据第 11-47-18 条申请的退休警察必须提交其退休部门警察局长的核实信，说明他们已完成 20 年的良好服务。
表面激光疗法 - 机械上的影响 -
用长脉冲激光器在植入学中使用的钛及其合金的抽象表面修饰可以改变SUR面部的地形，但它也会导致所得地下层中应力符号和大小的变化。用ND：YAG：YAG激光器的激光器ti6al4v和Ti13nb13zr和纯钛和纯钛在激光恢复激光后，旨在评估压力状态。使用扫描电子显微镜（Sem），x-ray diffraction（xrd）（xrd），获得的表面层表征。研究。 基于纳米引导测试后获得的结果，计算并确定融化层中产生的应力特征。 激光处理导致表面层厚度在191-320 µm之间，表面粗糙度在2.89–5.40 µm之间。 激光处理引起了硬度的增加，并且观察到钛合金TI13NB13ZR - 5.18 GPA的最高值。在激光处理之后，抗拉力应力呈现，并增加了激光升高，升高的激光功率高达钛的最高值。旨在评估压力状态。使用扫描电子显微镜（Sem），x-ray diffraction（xrd）（xrd），获得的表面层表征。研究。基于纳米引导测试后获得的结果，计算并确定融化层中产生的应力特征。激光处理导致表面层厚度在191-320 µm之间，表面粗糙度在2.89–5.40 µm之间。激光处理引起了硬度的增加，并且观察到钛合金TI13NB13ZR - 5.18 GPA的最高值。在激光处理之后，抗拉力应力呈现，并增加了激光升高，升高的激光功率高达钛的最高值。
第一原理和实验-Repositum
过饱和（Ti，al）的N材料，带有面部的立方（FCC）结构提供了热稳定性和机械性能的独特组合。但是，它们的热诱导的分解过程对于提取其全部潜力至关重要。通过X射线衍射和转移电子显微镜进行了详细的实验研究表明，热力学稳定的Wurtzite型W- ALN的形成以1000 c在100 c的退火温度下（t a）开始，在使用锡（TI，Al）n/tin Multililayerays施加多层式时，以1000 c的形成（t a）。尽管如此，（Ti，al）N/Tin多层的硬度比（Ti，Al）N涂层高100 c t a（900 c），在100 c t a（900 c）下达到32.3±1.0 gpa的峰值，并且硬度下降的趋势随着t的增加而下降。这是因为（ti，al）n分解朝着富含Al和Ti的区域的分层结构，当时与FCC-TIN相干生长。从头算的计算强调，在（Ti，al）N层中的Al优先扩散与锡层相干界面。因此，在一个（ti，al）n层中，更多的层形成，即使在富含质量层的相位变形到w-aln的相变，它们的分层结构仍然存在。一起，计算和实验结果表明，分层的排列具有更高的抵抗力对位错滑行的阻力，并且对涂料完整性是有益的。2022由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http：//creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
生成的AI增加了老年人的网络安全风险
我们评估生成的AI如何加剧老年人面临的网络风险。我们评估了强大的LLM可以轻易地配置为恶意目的的风险，而诸如黑客或蠕虫之类的平台可以促进低技能的脚本孩子来复制高技能威胁参与者的有效性。我们对85名老年人进行了调查，发现孤独和低网络素养的结合使其中87％的人被黑客入侵。我们的调查进一步表明，有67％的老年人已经接触了潜在的可剥削数字侵犯，只有22％的老年人对风险有足够的意识，要求询问技术识字以寻求补救援助。我们的风险分析表明，现有的攻击向量可以通过AI增强，以创建高度个性化且可信的数字漏洞，对于老年人来说极为困难，将其与合法互动区分开来。技术进步允许复制熟悉的声音，面部的实时数字重建，个性化定位和记录伪造。一旦确定了攻击载体，某些生成多态性功能就可以快速突变和混淆来提供独特的有效载荷。存在入站和出站风险。除了个人威胁行为者的入站尝试外，老年人还容易受到中毒的LLM的出站攻击，例如威胁GPT或POISONGPT。生成的AI可能会恶意更改数据库，以向寻求出站数字指导的可易受损的老年人提供不正确的信息或妥协指示。通过分析老年人通过AI的新发展有剥削风险的程度，该论文将有助于制定有效的战略来保护这一脆弱人群。
颅内脑电图和深度神经网络揭示面部身份和表情表征的共同基础
根据面部感知的经典观点（ Bruce and Young, 1986 ; Haxby et al., 2000 ），面部身份和面部表情识别由不同的神经基质（分别为腹侧和外侧颞叶面部选择区域）执行。然而，最近的研究挑战了这一观点，表明表达效价也可以从腹侧区域解码（ Skerry and Saxe, 2014 ; Li et al., 2019 ），身份也可以从外侧区域解码（ Anzellotti and Caramazza, 2017 ）。如果专门负责一项任务（身份或表情）的区域包含另一项任务的少量信息（从而实现高于机会的解码），则这些发现可以与经典观点相一致。在这种情况下，我们预计侧面区域的表征与经过训练以识别面部表情的深度卷积神经网络 (DCNN) 中的表征更相似，而不是经过训练以识别面部身份的 DCNN 中的表征（对于腹侧区域，情况应该相反）。我们通过分析对不同身份和表情的面部的神经反应来检验这一假设。将从人类颅内记录（n = 11 名成年人；7 名女性）计算得出的表征相异矩阵 (RDM) 与经过训练以标记身份或表情的 DCNN 的 RDM 进行了比较。我们发现，在所有测试区域中，经过训练以识别身份的 DCNN 的 RDM 与颅内记录的相关性更强——即使在传统上假设专门用于表情的区域也是如此。这些结果偏离了传统观点，表明面部选择性腹侧和侧面区域有助于身份和表情的表征。
神经科学方法杂志 - 研究资料库
背景：面部反馈效应研究通常采用道具或摆出的面部表情，这些表情通常缺乏时间精确性和肌肉特异性。新方法：面部神经肌肉电刺激 (fNMES) 可以控制面部肌肉收缩的影响，可用于提高我们对面部反馈效应的理解，尤其是与脑电图 (EEG) 结合使用时。然而，电刺激会引入显著的干扰，可能会掩盖潜在的大脑动态。现有的信号处理方法是否可以减少上述干扰，同时保留感兴趣的效果，仍未得到探索。结果：我们针对经典的 N170 视觉诱发电位（一种面部敏感的大脑成分）解决了这些问题：20 名参与者观看了房屋以及悲伤、快乐和中性面孔的图像。在半数试验中，在呈现视觉刺激时，fNMES 被传送到双侧下脸肌肉。与房屋相比，面部的 N170 幅度更大。有趣的是，无论是否移除 fNMES 伪影，在 fNMES 期间和不使用 fNMES 期间都是如此。此外，无论是否使用 fNMES，悲伤面部表情都会比中性面部表情引起更大的 N170 振幅。与现有方法的比较：fNMES 提供了一种更精确的方法来操纵面部肌肉的本体感受反馈，这为面部反馈效应研究的实验设计提供了更大的多样性。结论：我们表明，fNMES 和 EEG 的结合是可以实现的，并且可以作为探索受控本体感受输入对各种认知处理类型影响的有力手段。
光学质量方面和波导硅平台中的机械划分
简介：氮化硅（SIN X）具有高折射率和光学透明度，从大约250 nm到7 µm，可以实现跨越紫外线的低损失平面综合设备，直到中型中型。作为一个平台，SIN X受益于晶圆尺度制造，免费的金属氧化物 - 氧化物 - 副导体（CMOS）兼容过程，并且可以针对不同的应用（包括非线性光学功能）定制[1]。但是，与许多集成的光子平台一样，可以在无法使用光栅耦合器时进行处理方面以进行最终耦合。传统的抛光可能会证明是耗时的，尤其是当从晶圆上处理数十个光子设备时，还证明了精确放置的刻面部的挑战。涉及多个薄层不同材料的层压结构，在抛光过程中的波导层的碎屑和分层也导致产量差。近年来，钻石加工通常使用DICING锯，开辟了通往各种脆性材料的光学质量表面的路线[2，3]。在延性状态下的加工可以拆除塑料样的材料，从而导致碎屑下的碎屑低和低表面粗糙度。我们以前已经证明了诸如二氧化硅和硅等散装材料的光学质量加工，以及尼贝特锂中的山脊波导和面的划分[4-7]。在这项工作中，我们将这些技术重新列为二合一质量质量的片段，该平台由多个层（底物 - 氧化物sin x-封顶层）组成，不需要抛光。我们将此技术扩展到了侧向定义的波导，这些波导证明了层压层的精确度，保存和凹入锯技术的低表面碎屑。我们的DICING例程还提供了一个过程来验证延性加工的参数。
患有和以后的自闭症的婴儿的细心脑状态
抽象的早期困难在使细心的大脑状态参与社会环境中可能会影响学习并对社会发展产生级联影响。我们在8个月大的婴儿（FH，n = 91）和没有（NOFH，n = 40）的自闭症谱系障碍（ASD）的家族史（ASD）中，使用多通道脑电图在面部/非面部范式中进行了多通道脑电图（ASD）。在3岁时接受ASD诊断为ASD的FH婴儿（FH-ASD; n = 19），与事件相关的潜在组成部分进行了NC的比较（FH- NOASD; n = 72）和NOFH的婴儿（也没有，也没有，也没有，也没有，Heafter nofhnoafhnoassd; n = 40;“原型”微晶格，并与后来的分类和维度结果进行了检查。机器学习用于识别最佳预测ASD和社会适应技巧的微晶特征。结果表明，尽管大脑状态时机的度量与分类ASD结果有关，但大脑状态强度与社会功能的维度测量有关。特别是，FH-ASD组相对于其他组显示出较短的NC潜伏期，而对面部的细节响应的持续时间对于分类结果预测提供了信息。降低了直接凝视的面部面孔与专注微晶格的非社会控制刺激和强度对面孔的强度的降低，这有助于预测社交技能的维度变化。在一起，这提供了一致的证据，表明非典型关注参与在社会化中困难的出现，并表明，使用全脑激活的时空特征来在婴儿期定义脑状态，为理解导致ASD的神经发育机制提供了一种重要的新方法。
朝着光网络中的可解释的强化学习：RMSA用例
为了优化激光诱导的石墨烯（LIG）JANUS膜，本研究研究了膜孔结构，聚二甲基硅氧烷（PDMS）涂层序列以及银（AG）纳米颗粒对膜蒸馏（MD）性能的影响。这项研究旨在增强石墨烯的光热特性，同时使用固有的电导率进行同时照相和电热MD。在相同的照片和电热功率输入中操作，lig janus membrane用较小的毛孔（即闪亮的一面）处理膜面部的膜膜，可改善53.6％的透气性能，并降低特定能量的特定能量35.4％，而与膜相比，用较大的毛孔（i.e.e.e.e.e.e.e.e.e.e）来治疗膜面孔。PDMS涂层序列的效果也取决于孔结构。对于具有较小孔结构的面部，激光照射前的涂层PDM（PDMS-BLSS）与激光照射后的涂层PDMS相比，与涂层PDMS相比，磁通量的提高高达24.5％，特异性能量降低了19.7％（PDMS-ALS）。至于孔结构较大的面部，激光照射前的涂层PDM（PDMS-BLDS）导致与辐照后涂层PDMS相比，与涂层PDMS相比，通量降低高达20.8％，比能量增加了27.1％（PDMS-ALDS）。带有Ag纳米颗粒的LIG JANUS膜导致光热特性提高，将通量提高43.1 - 65.8％，并使特定能量降低15.2 - 30.5％，同时维持相似的电热热特性。进行同时进行照相和电热量MD表明，只有Ag掺杂的Janus Lig膜产生协同作用，从而使组合加热模式的通量高于在单个加热模式下运行时获得的通量的求和。