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iMLGAM：基于集成机器学习和遗传算法驱动的多组学分析 ...
iMeta 期刊 ( 影响因子 23.8 ) 由宏科学、千名华人科学家和威立出版，主编刘双江和傅静远教授。目标为生物 医学国际综合顶刊群 ( 对标 Nature/Cell) ，任何领域高影响力的研究、方法和综述均欢迎投稿，重点关注生物 技术、生信和微生物组等前沿交叉学科，已被 SCIE 、 PubMed 等收录，位列全球 SCI 期刊前千分之五，微生 物学研究类期刊全球第一；外审平均 21 天，投稿至发表中位数 57 天。 子刊 iMetaOmics ( 主编赵方庆和于君教授 ) 、 iMetaMed 定位 IF>10 的综合、医学期刊，欢迎投稿！
使用预先训练的深度学习模型对 EEG 数据进行内部学习......
内在语言是一种内化的语言，人们用这种语言思考纯粹的意义。从大脑活动数据中解码内在语言不仅可以促进残障患者的交流，还可以帮助健康人整理思路，提高对元认知的理解。在之前的研究中，一种名为 EEGNet 的 EEG 数据深度学习模型被用于内在语言解码。然而，它在 4 类分类任务中只达到了 30% 的准确率。数据稀缺和内在语言解码固有的难度可能是原因，但这项研究假设以前的研究中特征提取不足。为了提高解码内在语言的准确性，使用迁移学习被认为是更有效的；在这种学习中，模型事先在不同的数据集上进行训练，然后针对目标数据进行微调。然而，迁移学习尚未应用于内在语言，甚至尚未应用于 EEG 数据。迁移学习对不同任务的脑电图数据或非脑电图数据的有效性尚未得到充分验证。本研究通过使用不同任务的脑电图数据和非脑电图数据对公开的内部语音数据集进行迁移学习，验证了特征提取的改进。结果证实，使用来自不同受试者的数据的迁移学习可以提高内部语音的准确性，但使用来自不同任务的脑电图数据的迁移学习则不会。另一方面，对于图像数据集，通过冻结某些层可以确认准确性的提高，即使数据的性质与脑电图数据不同。
人工智能在临床诊断中的应用
1 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。人非圣贤，孰能无过。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2001。 2 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。改善医疗保健诊断。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2016。 3 ） Rajkomar A，Dean J，Kohane I。医学中的机器学习。N Engl J Med 2019；380：1347―58。 4 ） Crombie DL。诊断过程。J Coll Gen Pract 1963；6：579―89。 5 ） Sandler G。临床医学中病史的重要性以及不必要检查的成本。Am Heart J 1980； 100: 928 ― 31。6）Heneghan C，Glasziou P，Thompson M，Rose P，Balla J，Lasserson D 等. 初级保健中使用的诊断策略. BMJ 2009; 338: b946。7）Shimizu T，Tokuda Y. 枢轴和集群策略：预防诊断错误的措施. Int J Gen Med 2012; 5: 917 ― 21。
这就是音乐 2023
在庆祝成功和认识到问题之间取得平衡是《这就是音乐 2023》走的一条钢丝。报告中的三个案例研究特别生动地说明了这一点。首先，音乐经理艾米·摩根 (Amy Morgan) 解释了 Glass Animals 如何在疫情带来的挑战面前取得国际成功。其次，音乐家大卫·格鲁布 (David Grubb) 阐述了如何通过培育音乐教育途径实现可持续的音乐事业。最后，音乐律师克利夫·弗鲁特 (Cliff Fluet) 解释了为什么人工智能 (AI) 对音乐产业的影响已经出现了一段时间。
大脑中的音乐
音乐在人类文化中无处不在——作为情感和愉悦体验的源泉，它让我们在身体和情感上都深受感动——学习演奏音乐可以塑造大脑的结构和功能。大脑中的音乐处理——即对旋律、和声和节奏的感知——传统上被研究为一种听觉现象，使用被动聆听范式。然而，在听音乐时，我们会主动预测接下来可能发生的事情。这种行为方面使我们对涉及动作、情感和学习的大脑结构的音乐处理有了更全面的理解。在这里，我们回顾了音乐感知的认知神经科学文献。我们表明，音乐感知、动作、情感和学习都依赖于人类大脑的基本预测能力——由音乐预测编码模型所形成。这篇评论阐明了这种对个人音乐感知和专业知识的表述如何扩展到解释集体音乐创作的动态和潜在的大脑机制。这反过来对音乐即兴创作所体现的人类创造力具有重要意义。这些最新进展从神经科学的角度为我们理解音乐的意义提供了新的见解。
音乐发展计划
•所有年份的小组都参加了圣诞节表演，其中涉及唱歌，跳舞和戏剧•我们参加了德文郡音乐教育枢纽的活动，例如“访问音乐家的工作坊”•每个圣诞节，复活节，复活节和夏季，Y2儿童在Portmill Court Court退休家庭中表演•我们邀请父母音乐家在儿童中表演孩子，并谈论他们所选择的乐器。•每年我们举办音乐共享集会，并邀请所有学习乐器表演的孩子•每年的所有四所皮尔顿学校（Pilton Bluecoat Academy，Pilton婴儿，Palton School和Pilton Community College）的每年夏季的孩子，父母和员工都被邀请组建一个在Pilton Green Man Festival上表演的社区合唱团；每周排练在Pilton Bluecoat Hall
