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GMAG通讯
在2024年2月的新闻通讯中，我们最近的APS/GMAG活动和计划得到了强调。我们最期待的活动将在2024年APS 3月会议上举行，我们将继续以面对面和虚拟模式继续进行。我们希望在2024年3月4日至8日在明尼苏达州明尼阿波利斯见到您。这是一次特别的游行会议，因为我们将庆祝APS 125年！我们继续磁性科学和GMAG带来的增长和兴奋为会议计划带来。虚拟体验包括每天从人力活动和所有学科中的虚拟会话中进行选择的实时课程。虚拟演示者也可以在明尼阿波利斯的面对面参加者在线观看。您可能会在此处几乎可以获得有关参加2024年3月的会议的更多信息：https：//march.aps.org/attendees-主持人/virtual-meeting-meting-meting-meting-meting-meting-metience我们的GMAG计划主席克里斯蒂安·巴蒂斯塔（Cristian Batista）及其团队非常努力地努力工作，努力工作，涵盖了许多杰出的进步，涵盖了许多巨大的巨大进步。我想特别邀请您参加3月5日（星期二L09，6:15 pm – 7 pm – 7 pm – 7 pm cst，CST，101b室）的年度GMAG业务会议。在会议期间，我们将为我们新当选的GMAG赞助的APS研究员正式表现并鼓掌，欢迎我们新当选的GMAG官员，并介绍学生论文和旅行奖奖得主，其名称在下面列出。来加入您的“磁性”物理学家，享受一些茶点，同时赶上朋友，与新同事建立联系，并庆祝GMAG成功的一年。在其他新闻中，GMAG将再次提供外展赠款，并欢迎提出建议，以教育非科学家和公众关于磁性的项目。请注意，该新闻通讯结束时列出的各种截止日期。特别是，GMAG赞助的奖学金提名截止日期是2024年6月3日。与往常一样，GMAG努力发展其成员资格，因为我们正在以临界质量为基础，成为新的APS。当前的APS会员可以利用一年的免费GMAG会员资格的优势，如下所述。请注意，GMAG会员始终是APS成员的学生。gmag总是对新活动的一般建议和想法开放。我们鼓励您通过GMAG Angage网站（https://engage.aps.org/gmag/contactus）与您联系。
神经群体活动的动态约束
神经群体活动的动态约束 Emily R. Oby* 1,2 、Alan D. Degenhart* 2,3 、Erinn M. Grigsby* 1,2,4,5 、Asma Motiwala 2,3 、Nicole T. McClain 1,2 、Patrick J. Marino 1,2 、Byron M. Yu** 2,3,6 、Aaron P. Batista** 1,2 1 匹兹堡大学生物工程系；美国匹兹堡 2 认知神经基础中心；美国匹兹堡 3 卡内基梅隆大学电气与计算机工程系；美国匹兹堡 4 匹兹堡大学物理医学与康复系；美国匹兹堡 5 匹兹堡大学康复与神经工程实验室；美国匹兹堡 6 卡内基梅隆大学生物医学工程系；美国匹兹堡 * 表示共同第一作者 ** 表示共同资深作者和通讯作者 通信地址：aaron.batista@pitt.edu, byronyu@cmu.edu 摘要 神经活动随时间展开的方式被认为是大脑感觉、运动和认知功能的核心。网络模型长期以来一直认为大脑的计算涉及由底层网络塑造的活动时间进程。从这个观点可以预测，活动时间进程应该很难被违反。我们利用脑机接口 (BCI) 挑战猴子违反我们在运动皮层观察到的自然发生的神经群体活动时间进程。这包括挑战动物以时间逆转的方式穿越神经活动的自然时间进程。当直接受到挑战时，动物无法违反神经活动的自然时间进程。这些结果为以下观点提供了实证支持：在大脑中观察到的活动时间过程确实反映了它们所实现的底层网络级计算机制。 简介神经群体活动的时间演变，也称为神经动力学，被认为是许多大脑功能的基础，包括运动控制 1 、感觉知觉 2-4 、决策 5-8 、时间安排 9,10 和记忆 11,12 等 13 。例如，决策可能是由神经活动汇聚到点或线吸引子 6-8 形成的；记忆可以通过神经活动放松到点吸引子 12,14 来恢复；手臂运动可能涉及表现出旋转动力学的神经活动 1 。网络模型 6-8,10,14-17 和大脑 1,2,6-8,10 产生的时间结构化群体活动之间的相似性为大脑如何通过动力学实现计算提供了诱人的证据 18-22 。在网络模型中，活动的时间演变由网络的连通性 23 决定。也就是说，每个节点在某一时间点的活动由网络的活动决定。
COVID‐19 与人工智能
5. Han SS, Park GH, Lim W 等人。深度神经网络在甲癣诊断方面表现出与皮肤科医生相当甚至更好的表现：通过基于区域的卷积深度神经网络自动构建甲癣数据集。PLoS ONE。2018；13：e0191493。6. Seite S、Khammari A、Benzaquen M、Moyal D、Dreno B。一种用于从智能手机照片中对痤疮进行分级的人工智能算法的开发及其准确性。Exp Dermatol。2019；28：1252-1257。doi：10.1111/exd.14022 7. Min S、Kong HJ、Yoon C、Kim HC、Suh DH。使用数字图像处理开发和评估自动痤疮病变检测程序。皮肤研究技术。 2013；19：e423-e432。doi:10.1111/j.1600-0846.2012.00660.x 8. Gustafson E、Pacheco J、Wehbe F、Silverberg J、Thompson W。一种从电子健康记录中识别成人特应性皮炎的机器学习算法。IEEE Int Conf Healthc Inform。2017；83-90。doi:10.1109/ICHI.2017.31 9. De Guzman LCD、Maglaque RPC、Torres VMB、Zapido SPA、Cordel MO。用于湿疹皮肤病变检测的多模型、多层次人工神经网络的设计和评估。2015 年第三届人工智能、建模和仿真国际会议（AIMS）。2015：42-7。 10. Guimarães P、Batista A、Zieger M、Kaatz M、Koenig K。多光子断层扫描中的人工智能：特应性皮炎诊断。Sci Rep。2020；10：7968。11. Wu H、Yin H、Chen H 等人。一种基于深度学习的图像自动诊断炎症性皮肤病的方法。Ann Transl Med。2020；8(9)：581。doi:10.21037/atm.2020.04.39 12. Meskó B、Hetényi G、Győrffy Z。人工智能能否解决医疗保健领域的人力资源危机？BMC Health Serv Res。2018；18：545。 doi:10.1186/s12913-018-3359-4 13. Bullock, J.、Luccioni, A.、Pham, KH、Lam, CSN、Luengo-Oroz, M. (2020)。绘制人工智能应对 COVID-19 应用前景图。ArXiv。2020 年。https://arxiv.org/abs/2003.11336v1 14. Hollister M。人工智能可以帮助应对 COVID-19 危机 - 但正确的人力投入是关键。世界经济论坛，3 月 30 日。Taulli, T. (2020)。正在抗击 COVID-19 大流行的 AI（人工智能）公司。福布斯，2020 年 3 月 28 日。 15. Genovese G、Moltrasio C、Berti E、Marzano AV。与 COVID-19 相关的皮肤表现：当前知识和未来展望。皮肤病学。2021；237:1-12。16. Freeman EE、McMahon DE、Fitzgerald ME 等人。美国皮肤病学会 COVID-19 登记处：COVID-19 时代的众包皮肤病学。美国皮肤病学杂志。2020；83(2):509-510。17. van Damme C、Berlingin E、Saussez S、Accaputo O。急性荨麻疹和发热是 COVID-19 感染的首发表现。欧洲皮肤病学杂志。2020；34(7):e300-e301。18. Galván Casas C、Català A、Carretero Hernández G 等人。 COVID-19 皮肤表现的分类：西班牙一项涉及 375 例病例的快速前瞻性全国性共识研究。Br J Dermatol。2020；183(1):71-77。19. Freeman EE、McMahon DE、Lipoff JB 等人。与 COVID-19 相关的冻疮样皮肤病变：来自 8 个国家的 318 名患者的病例系列。J Am Acad Dermatol。2020；83(2):486-492。20. Young S、Fernandez AP。COVID-19 的皮肤表现。Cleve Clin J Med。2020。doi:10.3949/ccjm.87a.ccc031。提前在线发表。21. Mathur J、Chouhan V、Pangti R、Kumar S、Gupta S。用于识别 COVID-19 皮肤表现的卷积神经网络架构。皮肤病学治疗。2021；34(2):e14902。doi:10.1111/dth.14902 22. Christopher JJ、Nehemiah HK、Arputharaj K、Moses GL。用于诊断荨麻疹的计算机辅助医疗决策系统。MDM 政策实践。2016；1(1):2381468316677752。doi:10.1177/2381468316677752
阿贾耶·德乌干 Ka Gana 平台
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