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Cortical networks of dynamic scene category representation in the human brain
视觉神经科学的主要目的是阐明人脑在自然场景中如何代表各种信息。对场景感知的行为研究表明，人类将场景归类为更有效地处理视觉场景中的大量信息（Greene＆Oliva，2009; Konkle，Konkle，Brady，Alvarez，＆Oliva，＆Oliva，＆Oliva，2010; Rousselet，Joubert，＆Fabre-Thorpe，2005年）。因此，场景类别上的信息可能在皮质上表示。与这一概念一致，以前的神经影像学研究表明，视觉场景的类别可以在基于血液氧气水平（大胆的）响应（大胆的）响应中的有限数量的基本类别（例如，海滩，森林，山脉）之间进行分类。 OPA), object-selective lateral occipital complex (LO), and anterior visual cortex ( Epstein & Morgan, 2012 ; Jung, Larsen, & Walther, 2018 ; Walther, Caddigan, Fei e Fei, & Beck, 2009 ; Walther, Chai, Caddigan, Beck, & Fei e Fei, 2011 ).这些研究中的一种常见方法是将视觉场景定义为几个非重叠类别。然而，自然场景可能显示出不同程度的统计相关性，并且在几个不同的类别下可能会表征现实世界的场景。此外，由于这些研究使用了静态场景，因此它们没有必要的工具来证明人类大脑中的动态场景类别是如何代表的。Stansbury等。要检查自然场景类别的统计数据，最近的一项研究（Stansbury，Naselaris和Gallant，2013年）使用了数据驱动的算法来采购广泛的场景，其中还考虑了这些类别之间的潜在相似性。在这种方法中，将每个场景类别定义为在自然场景中出现的大量组成对象的存在概率列表。一旦算法学习一组类别，就可以根据场景中的对象来推断给定场景属于每个学到的类别的可能性。据报道，与基于一些经常出现在提出的自然图像中经常出现的诊断对象的存在相比，与替代模型相比，经典面部和场景选择区域中单素大胆响应的预测得到了改进的预测（Stansbury et al。，2013年）。此结果提高了对象共发生统计构成场景的基础的可能性。通过其组成对象定义了静态场景的类别，并着重于经典场景选择区域中的类别响应，例如许多先前关于场景代表的研究（Epstein＆Morgan，2012; Jung et al。，2018; Walther等，2009，2011，2011; Jung et al。，2018; Jung et al。然而，最近的几项研究表明，大部分前视觉皮层可能是通过对视觉场景中的动作进行差异调整来组织的（Tarhan＆Konkle，2020;CáUkur，Huth，Huth，Nishimoto和Gallant，2016年）。实际上，现实世界的场景包含对象和动作之间的动态影响（Greene，Baldassano，Esteva，Beck，Beck，＆Fei E Fei，
Narclim2的设计，评估和未来预测。 ...
政府Virgillo 1,2，Jason P. Evans 2,3，Fei JI 1,3，E ASE TAM ，Motassem El Rafei 1，Rishave Goyal 1，Matthew L. Riley 1和Jyothti Lingala 4 <
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ITIB059 63 吴杰宗 135 (3) 效率办公室 ITIB060 64 吴杰宗 135 (3) 效率办公室 ITIB061 297 吴杰宗 135 (3) 效率办公室 ITIB062 763 吴杰宗 135 (2) 创新、科技及产业 ITIB063 822 吴杰宗 135 (2) 创新、科技及产业 ITIB064 823 吴杰宗 135 (2) 创新、科技及产业 ITIB065 824 吴杰宗 135 (2) 创新、科技及产业 ITIB066 825 吴杰宗 135 (2) 创新、科技及产业 ITIB067 70 吴永嘉 135 (3) 效率办公室 ITIB068 79 吴永嘉 135 (2) 创新、科技及工业 ITIB069 108 吴永嘉 135 (2) 创新、科技及工业 ITIB070 3132 吴永嘉 135 (2) 创新、科技及工业 ITIB071 1340 QUAT 伊丽莎白 135 (2) 创新、科技及工业 ITIB072 1341 QUAT 伊丽莎白 135 (2) 创新、科技及工业 ITIB073 1342 QUAT 伊丽莎白 135 (2) 创新、科技及工业 ITIB074 1343 QUAT 伊丽莎白 135 (3) 效率办公室 ITIB075 3043 QUAT伊丽莎白 135 (3) 效率办公室 ITIB076 2355 尚海龙 135 ITIB077 2359 尚海龙 135 ITIB078 2381 尚海龙 135 ITIB079 2382 尚海龙 135 (3) 效率办公室 ITIB080 3879 邵家辉 135 ITIB081 164 苏祥荣 135 (2) 创新、科技及工业 ITIB082 195 苏祥荣 135 (2) 创新、科技及工业 ITIB083 201 苏祥荣 135 (2) 创新、科技及工业 ITIB084 1904 陈光诚 135 (2) 创新、科技及工业 ITIB085 1913 陈光诚 135 (2) 创新、科技及产业 ITIB086 1916 陈晓东 135 (2) 创新、科技及产业 ITIB087 2016 谭月衡 135 (2) 创新、科技及产业 ITIB088 2146 唐飞 135 (2) 创新、科技及产业 ITIB089 2147 唐飞 135 (2) 创新、科技及产业 ITIB090 2148 唐飞 135 (2) 创新、科技及产业 ITIB091 2149 唐飞 135 (2) 创新、科技及产业
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人工智能：健康职业教育的机遇与挑战 Nilesh Kumar Mitra 1 , Ebenezer Chitra 2 , Pei Se Wong 3 , Chew Fei Sow 1 , Siti Suriani Binti Abd Razak 4 , Hui Meng Er 3,4 , Vishna Devi Nadarajah 1,4
人工智能 (AI) 是指能够通过应用算法、数据分析和计算来执行需要人类智能的任务的智能计算机系统。简而言之，AI 可以执行通常需要人类智能的认知任务。1 AI 的另一个重要方面是机器学习 (ML)，它可以通过经验学习、适应新输入并做出自主决策。机器学习模型使用大型数据集来识别模式并准确预测结果。这包括通过摄像头和传感器识别物体和面部。2 通过模仿人类智能，AI 可以解决各个领域的复杂问题，从每个应用程序中学习并提供各种解决方案来模仿智能人类行为。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了 ChatGPT（聊天生成预训练 Transformer），这是一个使用 OpenAI 的大型语言模型 (LLM) GPT-3 模型创建的高级聊天机器人，并通过监督和强化学习技术进行了细致的微调。 3 GPT-3 具有高级文本生成功能，可用于回答问题、起草电子邮件、撰写文章、创作诗歌、生成代码和翻译语言等任务。尽管 GPT-3（以及改进的 GPT-4）能够理解上下文、做出决策并处理冗长的对话，但教师们的反应喜忧参半，他们期待一种更具吸引力和可理解性的 AI 工具。4 反对者担心缺少参考资料、数据不准确以及科学回答缺乏深度，需要进一步分析。其他人开始接受这种工具，将其用于自己的学术角色，在谨慎行事的同时强调 AI 的重要性。在健康职业教育领域，
具有增强导电性、氧化稳定性和 SERS 活性的还原 Ti3C2Tx MXene 纳米片的绿色合成
完整作者列表： Limbu, Tej；北卡罗来纳中央大学，化学和生物化学 Chitara, Basant；北卡罗来纳中央大学，化学与生物化学 Orlando, Jason；北卡罗来纳中央大学 Garcia Cervantes, Martha；北卡罗来纳中央大学，化学与生物化学 Kumari, Shalini；宾夕法尼亚州立大学帕克分校，物理系 Li, Qi；宾夕法尼亚州立大学帕克分校，物理系 Tang, Yongan；北卡罗来纳中央大学，数学与物理系 Yan, Fei；北卡罗来纳中央大学，化学与生物化学