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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。
三、人工智能与经济：对央行的影响
大型语言模型 (LLM) 的出现使生成式人工智能 (gen AI) 成为热门话题。LLM 改变了人们与计算机交互的方式——从代码和编程接口转向普通文本和语音。这种通过普通语言进行交流的能力以及 gen AI 类似人类的内容创建能力已经吸引了我们的集体想象力。从表面来看，最新 AI 模型的底层数学遵循了早期计算机科学家所熟悉的基本原理。单词或句子被转换成数字数组，使其适合计算机擅长的算术运算和几何操作。新功能是能够将大规模数学顺序带入日常非结构化数据，无论是文本、图像、视频还是音乐。最近的 AI 发展得益于两个因素。首先是大量数据的积累。最新的 LLM 利用了互联网上可用的全部文本和视听信息。其次是最新一代硬件的强大计算能力。这些元素将人工智能模型变成了高度精确的预测机器，具有检测数据模式和填补空白的非凡能力。关于增强模式识别是否足以接近“通用人工智能”（AGI），使人工智能具有完全类似人类的认知能力，人们正在展开激烈的争论。无论能否实现 AGI，将结构强加于非结构化数据的能力已经在许多任务中释放了新功能，而这些功能是前几代人工智能工具无法实现的。1 新一代人工智能模型可能会改变许多活动，并对更广泛的经济和金融体系产生深远影响。同样重要的是，这些相同的能力
CHATGPT，生成语言模型和人工智能在医学教育中的作用：与Chatgpt的对话和呼吁论文
ChatGpt是由OpenAI于2022年11月30日推出的生成语言模型工具，使公众能够与一台在广泛主题的机器交谈。在2023年1月，Chatgpt吸引了超过1亿用户，使其成为迄今为止增长最快的消费者应用程序。对Chatgpt的采访是对Chatgpt进行更大访谈的第2部分。它提供了Chatgpt当前功能的快照，并说明了医学教育，研究和实践的巨大潜力，但也暗示了当前的问题和局限性。在与JMIR Publications的创始人兼出版商Gunther Eysenbach的对话中，Chatgpt产生了一些有关如何在医学教育中使用聊天机器人的想法。它还说明了其为医学生生成虚拟患者模拟和测验的能力；批评了模拟的医生沟通，并试图总结研究文章（原来是捏造的）；评论了检测机器生成的文本以确保学术完整性的方法；为卫生专业人员生成了一个课程，以了解人工智能（AI）；并帮助起草了在chatgpt的JMIR医学教育中发起的新主题问题论文的呼吁。对话还强调了适当的“提示”的重要性。尽管语言发生器确实偶尔会出现错误，但在受到挑战时会承认这些错误。当Chatgpt捏造的参考文献时，大语模型的众所周知的令人不安的幻觉趋势变得明显。访谈可瞥见Chatgpt的能力和局限性以及AI支持的医学教育的未来。由于这项新技术对医学教育的影响，JMIR医学教育正在发起呼吁新的电子收集和主题问题的论文。论文呼吁的最初草案完全是由Chatgpt生成的，但将由主题问题的人类客人编辑进行编辑。
生物机器人迈向大脑与身体共同适应
机器人工程师希望设计出具有动物运动能力的步行机器人。然而，弥合工业环境与真实的非结构化世界之间的鸿沟仍然是一个挑战。要在现实世界中茁壮成长，机器人和动物一样，需要具有适应性强的物理结构和计算机算法。“机器人 Morti”是一款四足机器人，由马克斯·普朗克智能系统研究所的 Felix Ruppert 和 Alexander Badri-Spröwitz 博士开发 1 ，它学会使用两个类似于神经适应的反馈回路来使用腿部的被动动力学。机器人 Morti 的开发是一个令人兴奋的演示，展示了运动关键物理和算法组件的“类似动物”的适应性。它的关节具有生物启发的灵活性，同时使用数据驱动的分层控制算法来实现不同功能级别的短期和长期学习和适应。因此，Morti 是运动体现智能的一个例子，它通过调整身体的物理特性来减少能耗。就像刚出生的小马驹一样，机器人 Morti 经过约 1 小时的自我驱动试错训练后，可以在实验室环境中以合理的能量效率学会走路。看到最新的计算思维与生物学的基本原理（大脑和身体的共同适应）相结合的工作尤其令人鼓舞。传统机器人技术的方法和观点强调使用规定的计算机算法来控制刚体。相比之下，动物的神经回路和身体在物种层面上共同进化，在个体层面上共同适应，以达到令人羡慕的身体表现水平。受动物多才多艺的启发而制造机器的动力（图 1），以及将动物视为机器的相反想法，在 15 世纪列奥纳多·达芬奇和 16 世纪乔瓦尼·阿方索·博雷利的生物力学著作（和绘画）中已经明确表达出来。
基于智能纳米复合材料的三维材料建模......
智能复合材料 (SC) 用于执行器和能量收集器等机电系统。通常，薄壁部件（例如梁、板和壳）被用作结构元件，以实现这些复合材料所需的机械行为。SC 表现出各种高级特性，从压电和压磁等低阶现象到挠电和挠磁等高阶效应。最近在智能复合材料中发现的挠磁现象是在有限条件下进行研究的。对现有文献的回顾表明，当存在挠磁效应 (FM) 时，缺乏对 SC 的三维 (3D) 弹性分析的评估。为了解决这个问题，控制方程将包含项 ∂ / ∂ z ，其中 z 表示厚度坐标。变分技术将指导我们进一步开发这些控制方程。我们将利用各种假设和理论，如3D梁模型、von K'arm'an应变非线性、Hamilton原理以及成熟的正、逆FM模型，推导出厚复合梁的本构方程。进行3D分析意味着应变和应变梯度张量必须以3D形式表示。加入项∂/∂z需要构建不同的模型。值得注意的是，目前的商用有限元代码无法准确、充分地处理微米和纳米级固体，因此使用这些程序来模拟挠磁复合结构是不切实际的。因此，我们将推导出的特征线性三维弯曲方程转换为3D半解析多项式域以获得数值结果。这项研究证明了进行三维力学分析对于探索智能结构中多种物理现象的耦合效应的重要性。
入学信息
感谢您对Aku-ied的兴趣。如果您有能力考虑申请大学，那么您已经处于特权位置，尤其是在我们国家。一所大学是逻辑力量胜过权力逻辑的地方，并且在问题，可能性和询问中占据了至高无上的统治。在大学学习是一个机会，除其他外，还可以遵循理性的命令，以同理心和正直的感觉，精确地交谈，并发展能力，以提出和回答以平等性的问题和批评。简而言之，这是一种带来IT职责的特权。与您选择追求的教育领域相比，对特权和责任的校准更重要。教育是在一个人身上表现出最好的，并为蓬勃发展的生活做出了贡献。同时是一个有远见的和务实的领域。在您从事学习时，我希望这两个教育的感觉都将与您同在。在其生存的31年中，Aku-ied通过其教学课程（学位，文凭和短期课程）与数千名学生合作。每个学生对我们都很重要，您也是如此。一定会给您机会，使您与我们在一起的年份非常值得。反过来，我们将期望您的奉献精神和快乐的努力。当我鼓励您申请时，我想重申我们对所有应得的人都可以接受优质教育的愿景。在本招股说明书中，您将找到有关我们提供的计划，可以申请的方式以及将为您提供的财务支持的信息，如果您需要进行学习。祝福！Farid Panjwani博士和Dean
构建人类表型组多基因评分与循环代谢生物标志物之间的关联图谱
背景：多基因评分 (PGS) 正成为一种预测复杂疾病风险的越来越流行的方法，尽管它们也有可能深入了解具有较高遗传易感性疾病的患者的分子谱。方法：我们试图构建一个关联图谱，该图谱使用全基因组关联研究的结果得出 125 种不同的 PGS 与英国生物库中多达 83,004 名参与者的 249 种循环代谢物之间的关联。结果：为了证明该图谱的价值，我们对与糖蛋白乙酰基 (GlycA)（一种炎症生物标志物）的所有关联进行了无假设评估。使用双向孟德尔随机化，我们发现突出显示的关联可能反映了肥胖或吸烟倾向等风险因素对全身炎症的影响，而不是相反的方向。此外，我们在年龄层中重复了图谱中的所有分析，以调查碰撞偏差的潜在来源，例如药物使用。通过比较最年轻和最年长年龄层中脂蛋白脂质谱与冠状动脉疾病 PGS 之间的关联可以证明这一点，这两个年龄层接受他汀类药物治疗的个体比例不同。最后，我们生成了所有 PGS-代谢物关联，并按性别分层，并在排除 13 个已确定的脂质相关基因座后单独进行，以进一步评估研究结果的稳健性。结论：我们设想，我们研究中构建的结果图谱将激发未来的假设生成，并有助于优先考虑和降低循环代谢特征的优先级，以便进行深入研究。所有结果都可以在 http://mrcieu.mrsoftware.org/metabolites_PRS_atlas 进行可视化和下载。资金：这项工作得到了威康信托基金、英国心脏基金会和医学研究委员会综合流行病学部的资助。
航空考古
n履行其责任，使读者成为可能的最重要，各种各样和相关的文章，Lidar Magazine全年都参加会议和展览，不仅是要与行业和行业保持最新，还可以与预期的贡献者见面和匡威。我们享受了出乎意料的令人着迷的讨论，在某些情况下，这些会变成文章。今年，我们的小组计划参加超过15个重大的地理空间活动 - 如果您要参加一个，那么我们也很有可能会见面。可悲的是，我们不得不错过3月下旬在法国蒙彼利埃（Montpelier）举行的无人机2019年用户会议的Yellowscan Lidar，吸引了这位良好成熟的无人机集成商的许多客户；我们自己的刘易斯·格雷厄姆（Lewis Graham）发表了主题演讲。我还必须提及Nframes的用户会议，这是Stuttgart的启动，它提供了世界领先的软件，用于从图像中生成点云和派生产品，并且最近添加了LiDAR功能。2019年始于丹佛的Geo Week。尽管这是两个多月前，但它在我们的记忆中仍然刻在我们的记忆中，原因有两个：成功；以及第二次介绍激光雷达领袖奖。我们的LIDAR领导奖的合伙人，多元化的通讯宣布，美国50个州和33个国家的出席人数为1,682。在出席的人中，有53％的人首次参加了该活动。去年，ILMF和ASPRS年度会议是为2019年国际激光雷达映射论坛（ILMF）与MAPPS冬季会议和美国摄影测量和遥感学会（ASPRS）年度会议一起举行。
不同干扰历史的亚热带森林植物生命史策略各异：生物多样性、生物量和功能评估
干扰会改变森林的环境条件。生长在不同干扰历史和不同环境中的植物可能采取不同的生活史策略，但关注这一效应的研究较少。本研究全面调查了中国东部两种不同干扰历史的亚热带森林的植物多样性、生物量和功能性状，以探讨其生活史策略的差异。受干扰森林的生物多样性略高于受保护森林。受保护常绿阔叶林的生物量显著高于受干扰常绿阔叶林（P < 0.05）。保护林的叶组织密度 (LTD) 显著高于受干扰林，而叶片厚度 (LT)、叶片干物质含量 (LDMC)、小枝组织密度 (TTD)、小枝干物质含量 (TDMC)、树皮组织密度 (BTD) 和干物质含量 (BDMC) 以及茎组织密度 (STD) 和干物质含量 (SDMC) 均显著低于受干扰林（ P < 0.05）。在相关的植物多样性、生物量和功能性状方面，保护林采取资源获取策略，降低生物多样性，发展高叶面积和比叶面积以及低 LT、LDMC、TTD、TDMC、BTD、BDMC、STD 和 SDMC 等多种功能性状以支持较高的生物量积累速率。受干扰林采取资源保护策略，提高生物多样性，发展相反的性状组合，降低生物量积累速率。对受保护森林和受干扰森林中植物的多样性、生物量和功能性状进行全面调查，并随后评估植物的生活史策略，将有助于调查区域生物多样性和碳储量，为TRY和中国植物性状数据库提供数据，并改善中国东部的生态管理和恢复工作。
2013 年 8 月 25 日至 29 日 - SPIE
众所周知，变换光学程序是精确的——在底层流形变形下麦克斯韦方程的不变性为电磁场的实际成形规定了一个精确的介质配方。为什么该程序在电磁学中如此独特地成功仍然有些不清楚（尽管我们有一个很好的候选猜想，它简明扼要地捕捉了电磁学的数学特征，而这些特征不会延续到声学和水波等中）。因此，如果我们希望开发一种用于变换介质的通用方法，我们必须从精确的场方程下降到与其他物理理论具有共同特征的更近似的理论。最有希望的攻击水平似乎是在射线水平。射线行为的处方开发了给定指数分布的射线。但是，对于给定的射线变形，找到指数分布的逆问题只能针对保角变换给出。尽管存在这种明显严格的限制，但当变换到以各向异性度量为特征的空间时，可以实现显著的泛化。然后，我们可以对任何所需的射线变形进行反演，原则上适用于广泛的物理系统，例如声学、薛定谔波、热波、水波等。事实上，可以解决任何上下文，其中各向异性“指数”可以定义为通量与能量密度的有向比。几何公式化也意味着我们不再受底层欧几里得空间的束缚，例如，可以使用我们的方法来设计球体上的斗篷。我们的方法还定量地评估了所需变形与诱导黎曼曲率之间的关系，进而评估了制造黑洞、白洞、聚光器和许多其他有用设备的标准。此次演讲将具有普遍吸引力，并将设定历史隐形范例的背景，例如 Pendry/Leonhardt 空间隐形斗篷，当然还有时空隐形斗篷。