XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDecoded
通过基因组解码的内生策略和fusarium nematophilum菌株NQ8GII4
结果：我们的发现表明NQ8GII4在遗传上与F. solani密切相关，这表明它与拟菌病的分歧。在共生建立的早期阶段，编码糖基转移酶（GTS），真菌细胞壁降解酶（FCWDES）和类固醇14α-甲基酶（CYP51）的基因显着下调，潜在地下降，潜在地下降，潜在地下降，抑制了弹ant的潜在抑制。一旦建立了共生，NQ8GII4分泌的效应子激活了植物免疫，进而可以减慢真菌的生长。涉及继发代谢产物生物合成的基因，例如I型聚酮化合酶合酶（T1PK）和非核糖体肽合酶（NRPS），显着下调。自噬相关基因（包括ATG1，ATG2，ATG11等）的同源物也被下调，这表明降解植物毒素的产生和自噬抑制作用降低是NQ8GII4共生的结果。
执行和想象的抓握动作可以从分布式非运动脑区的低维表示中解码
中尺度区域，不能捕捉到运动系统的全部信息内容。在这项工作中，我们记录了 8 名癫痫患者的颅内脑电图，包括除中央沟内或相邻电极接触外的所有电极接触。我们表明，执行运动和想象运动可以从非运动区域解码；将所有非运动接触组合成一个低维表示形式，为黎曼解码器提供了足够的信息，使其达到 0.83 ± 0.11 的曲线下面积。此外，通过在执行运动上训练我们的解码器并在想象运动上进行测试，我们证明这两种情况之间存在在 beta 频率范围内共享的分布信息。通过将来自所有区域的相关信息组合成一个低维表示形式，解码器能够在没有初级运动皮层信息的情况下实现较高的解码结果。这种表示形式使解码器对扰动、信号非平稳性和神经组织退化更具鲁棒性。我们的结果表明，超越运动皮层可以为更强大、更多功能的脑机接口开辟道路。
塑造 - Marks & Spencer
在整个企业中拥有正确的技能、能力和文化来利用我们产生的洞察力不仅仅是一件好事，也是我们转型的必需品。这就是为什么我们一直在投资于团队的技能，来自整个企业的 1,000 多名同事通过我们的数据技能途径提升了技能，这条途径是我们于 2018 年与 Decoded 合作推出的零售业首个数据学院。今天，我们有四个独立的流程，包括我们最近推出的 L7 数据科学和人工智能学徒计划，所有这些都为我们的团队提供了他们领先客户一步所需的工具和技能。我们希望树立数据主导型组织的声誉，而这些计划是我们实现这一目标的重要组成部分。
刺激后编码EEG中的决策信心
做出决定时，人类可以评估他们正确的可能性。如果可以从大脑活动中可靠地解码这种主观信心，则可以建立一个脑部计算机界面（BCI），该界面通过根据他们的信心自动向用户提供更多信息来改善决策绩效。，但这种可能性取决于是否可以在刺激呈现后和响应之前立即解码置信度，以便可以及时采取纠正措施。尽管先前的工作表明在大脑信号中表示决策置信度，但尚不清楚表示表示是否是刺激性锁定的或响应锁定的，以及是否足够准确地精确地启用了这种BCI。我们通过在感知决策任务中以现实的刺激收集高密度的脑电图来研究信心的神经相关性。重要的是，我们设计任务以包括刺激后差距，以防止通过响应锁定的活动刺激刺激性锁定活性，反之亦然，然后与没有此间隙的任务进行比较。我们执行与事件相关的电位（ERP）和源 - 平局分析。我们的分析表明，置信度的神经相关性是刺激锁定的，并且缺乏刺激后间隙可能会导致这些相关性错误地显示为响应锁定。通过防止与响应相关的活性混淆刺激性锁定活性，我们表明，单独使用单次试验刺激锁定的前响应前脑电图可以可靠地解码置信度。我们还通过比较一系列算法来确定高性能分类算法。最后，我们设计了一个模拟的BCI框架，以表明脑电图分类足够准确，可以构建BCI，并且可以使用解码的信心来提高决策绩效，尤其是在任务难度和错误成本很高时。我们的结果显示了非侵入性脑电图的BCI可行性，可以改善人类决策。
wg1n89059-CTQ-JPEG 基于人工智能学习的图像编码通用测试条件 1.0
将使用双刺激连续质量量表 (DSCQS) 方法，受试者并排观看原始图像和受损解码图像，并在连续量表中对两者进行评分。该量表分为五个相等的长度，与正常的 ITU-R 五点质量量表相对应，即优秀、良好、一般、较差和差。该方法需要评估每个测试图像的原始版本和受损版本。观察者不知道哪一个是参考图像，并且参考图像的位置以伪随机顺序更改。受试者通过在垂直刻度上插入标记来评估原始图像和解码图像的整体质量。垂直刻度成对打印，以适应每个测试图片的双重呈现。
从人类脑内颅内记录中解码连续的目标指导运动
摘要。伸出手是一种轻松而复杂的行为，在日常生活中是必不可少的。因此，恢复ARM功能是四肢瘫痪者的重点。最近，已经观察到并在运动皮层之外观察到了运动的神经相关性，但是运动表示的程度和粒度尚未完全了解。在这里，我们通过将神经相关性解码为目标定向行为的12种不同的运动学来探讨与大脑运动相关的神经活动的神经含量。植入立体定向脑电图电极植入的18名参与者执行了游戏化的3D目标运动任务。我们证明，可以使用优先子空间识别（PSID）中的所有参与者中的低，中和高频信息从分布式记录中解码连续运动运动学。运动的神经相关性分布在整个大脑中，包括诸如基底神经节和岛状等较深的结构。此外，我们表明只能使用目标指导的参考框架对手位置进行解码，这表明广泛的低频活动与运动的高阶处理有关。我们的结果加强了众多大脑区域存在广泛的运动相关动力学的证据，可用于连续解码运动。结果可能会为运动皮层受损的个体，例如中风后或用于自适应闭环系统中的控制信号。
使用多元EEG分析解码秘密空间注意的时间动态：原始振幅和α功率的贡献
可以在不需要眼动的而无需眼睛运动的情况下将注意力定向在空间中。我们使用多元模式分类分析（MVPA）来研究是否可以从EEG Alpha Power和原始活动痕迹中解码秘密空间注意的时间过程。从这些信号中解码注意力可以帮助确定原始的EEG信号和α功率是否反映了注意选择的相同或不同特征。使用经典的提示任务，我们证明了秘密空间注意力的方向可以通过两个信号来解码。但是，原始活动和α功率可能反映出空间注意力的不同特征，而α功率与空间中秘密注意力的方向和原始活动的方向相关，而对感知过程的关注感也影响。
避免情感接近的元脑意识
1日本京都2临床心理学，大阪大学，日本苏亚大学3号临床心理学，日本，日本健康与医学研究小组，智力坦克研究小组，日本智能研究小组，KDDI Research，Inc.，Kddi Research，Inc.，Kddi Research，Inc。