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直接脑记录揭示了随机刺激中结构的连续编码
即使在富裕或混乱的环境中，大脑在处理感官输入方面也表现出色。安装示例将其归因于创建环境的复杂内部模型，这些内部模型借鉴了展开的感觉输入中的统计结构。了解这种模型的发生方式和地点是统计学习中的核心问题。未知该建模如何应用于随机感觉信号。在这里，我们通过过渡概率将条件关系确定为支持随机听觉流的编码的隐式结构。我们通过将信息理论原理应用于高频活动（75至145 Hz），使用颅内脑电图记录评估这种代表。我们演示了大脑如何在听觉系统之外的网络中连续构建随机刺激之间的条件关系，包括分层组织，包括时间，额叶和海马区域。我们的结果表明，即使在随机的刺激呈现下，层次结构上组织的大脑区域连续尝试通过保持感觉输入的概率表示来进行订购信息。
肝性脑病的未来治疗
肝性脑病 (HE) 是一系列神经精神障碍，是慢性肝病的常见且高度致病的并发症。它会显著降低与健康相关的生活质量 1 ，并与总体死亡率增加有关。 2 此外，尽管传统上认为 HE 是可逆的，但新出现的证据表明，即使在纠正急性发作后，HE 仍会对认知和幸福感产生持久影响。HE 的分类和不同表现超出了本综述的范围；然而，应该注意的是，HE 可能由各种疾病引起，包括急性和慢性肝病和门体分流。同样，HE 可能是偶发性的或持续性的，并且可能存在于从细微变化（称为隐性脑病）到昏迷（显性脑病）的一系列严重程度中，根据 West Haven 标准进行分级。 3 HE 最常见于慢性肝病，其中高达 40% 的患者最终会发展为显性疾病，隐性 HE 的患病率超过 50%。4 很大一部分 HE 是由急性不稳定事件引起的，尤其是在肝硬化患者中；这些事件包括感染、出血、
使用学习动力学模型的有效基于偏好的增强学习
摘要 - 基于偏好的增强学习（PBRL）可以使机器人能够根据个人的喜好学习执行任务，而无需手工制作的重新功能。但是，现有方法要么假设访问高保真模拟器或分析模型，要么采用需要广泛的，可能是不安全在线环境互动的模型方法。在本文中，我们研究执行PBRL时使用学习动力学模型的好处和挑战。，我们提供的证据表明，在执行PBRL时，学到的动态模型提供了以下好处：（1）比无模型的PBRL相比，偏好启发和政策优化需要明显少于环境的互动，（2）可以在没有基于标准模型的RL和（3）奖励的范围内，无需逐步征服（2）各种偏好查询即可综合使用。 相互作用。我们的论文提供了经验证明，学到的动态模型使机器人能够以用户偏好的方式来学习自定义的策略，这些方式比先前的偏好学习方法更安全，更有效。补充材料和代码可在https://sites.google.com/berkeley.edu/mop-rl上找到。
抗癫痫药在人胶质母细胞瘤中的抗肿瘤潜力：药理学靶标和临床益处
摘要：胶质母细胞瘤（GBM）的特征是快速生长的细胞，遗传和表型异源基因以及放射化疗 - 疗法耐药性，有助于其令人沮丧的预后。各种医学合并症与GBM的自然历史有关。最残疾，最大程度地影响患者的生活质量是神经退行性，认知障碍和与GBM相关的癫痫（GRE）。GBM的标志包括分子固有的介体和途径，但是新兴的evence支持非机敏细胞在肿瘤微环境中在GBM攻击行为中的关键作用。在这种情况下，由谷氨酸能和GABA能失衡介导的神经元的高振荡性，有助于GBM增长增强了癌症造成的系统串扰。通过抗脑料药物（AED）及其相互作用的致病机制，临床特征和药理学管理的探索很差，但它是癌症神经科学研究中潜在的有希望的研究领域。本综述总结了肿瘤发生和癫痫发生中的新兴合作机制，重点是神经元到脱糖瘤的界面。在本文中讨论了用于管理GRE的选定AED的主要影响和效果，以及它们作为抗肿瘤治疗的潜在利益活性。总体而言，尽管仍需要阐明GBM增长和癫痫发作中的许多不清楚的过程重叠，但本综述着重于对GBM-Neuron相互作用的有趣靶向，以改善治疗GBM的挑战性结果。
观点：用于治疗新冠肺炎的药物
由冠状病毒 SARS-CoV-2 引起的 COVID-19 疫情已成为影响全球医疗保健系统的大流行威胁。迫切需要针对 SARS-CoV-2 的有效治疗方法。迄今为止，尚无针对轻度 COVID-19 的有效疗法。由于新药开发通常需要几年时间，因此重新利用临床批准的药物已被作为立即应对新发传染病的策略 [1, 2]。许多 FDA 批准的药物和基于天然产物的药物已接受抗 SARS-CoV-2 活性筛选，其中一些已被证明具有抗 SARS-CoV-2 的潜在活性 [3–6]。瑞德西韦是唯一一种经美国 FDA 注册用于治疗中度至重度 COVID-19 的抗病毒再利用药物。地塞米松、托珠单抗和沙里鲁单抗是世界卫生组织 (WHO) 推荐用于治疗重度 COVID-19 的抗炎再利用药物。 IL-6 受体阻滞剂托珠单抗和沙利鲁单抗是获准用于治疗类风湿性关节炎的单克隆抗体。一些高潜力的再利用药物，如羟氯喹、氯喹和阿奇霉素，由于研究积累的证据不支持它们在临床上用于治疗 COVID-19，因此不鼓励继续使用它们 [7]。还有几种潜在药物仍在接受研究，处于疾病严重程度的不同阶段（图 1）[7, 8]。本文介绍了用于治疗 COVID-19 的再利用药物的临床重要研究。这些信息可能有助于决定使用、停止或进一步开发这些药物。六种广泛使用的
评估可解释的 AI：哪些算法解释可以帮助用户预测模型行为？
近年来，解释机器学习模型的算法方法激增。我们进行了首次以人为本的测试，以分离算法解释对模型可解释性的关键方面（可模拟性）的影响，同时避免重要的混杂实验因素。当一个人能够预测其对新输入的行为时，该模型是可模拟的。通过两种涉及文本和表格数据的模拟测试，我们评估了五种解释方法：（1）LIME，（2）Anchor，（3）决策边界，（4）原型模型，以及（5）结合每种方法的解释的复合方法。在极少数情况下，方法的有效性得到了明确的证据：LIME 提高了表格分类的可模拟性，而我们的原型方法在反事实模拟测试中是有效的。我们还收集了解释的主观评分，但我们发现评分并不能预测解释的有用程度。我们的结果首次提供了可靠而全面的估计，表明解释如何影响各种解释方法和数据域的可模拟性。我们表明 (1) 我们需要谨慎使用用于评估解释方法的指标，(2) 当前方法还有很大的改进空间。1
分支状态是量子宇宙的新兴结构
量子达尔文主义以退相干理论为基础，解释了量子宇宙中经典行为的出现。在此框架内，我们证明了关于经典现象学出现的两个重要见解，其中心点是量子不和谐作为关联量子性的量度。首先，我们表明系统和环境的联合状态的所谓分支结构是唯一与零不和谐相容的结构。其次，我们证明，对于小但非零的不和谐以及良好但不完美的退相干，全局纯态的结构必须任意接近分支形式，并且每个分支都表现出低纠缠度。我们的结果显著改进了之前的界限，并强化了现有的证据，即这类分支状态是唯一与量子达尔文主义所描述的经典现象学的出现相容的状态。为什么世界看起来是经典的？尽管在描述我们的量子宇宙方面取得了惊人的成功，但理解量子到经典的转变仍然是一个谜。核心问题源于理解宏观行为（主要是经典行为）从微观量子动力学的特殊性中出现的过程。量子力学发展了一个多世纪后，现在在探索经典极限时提供了大量可用的技术：ℏ → 0 接近（鞍点近似
卡塔尔糖尿病与微量营养素水平之间的关联 - 一项病例 - 控制研究
摘要：目的：这项研究的目标是研究微培养水平与糖尿病之间的关联，并探索患有受控和不受控制的糖尿病患者的关联。方法：对年龄和性别匹配的病例 - 控制研究是对（病例）和没有糖尿病（对照组）的参与者进行的，这些研究是卡塔里或长期居民（≥15岁）。使用HBA1C临界值为7％的糖尿病参与者分为患有控制和不受控制的糖尿病的参与者。微量营养素的水平是从血清中测量的，并将其分为正常和异常水平。 结果：包括1118名参与者（374例和744例对照），平均年龄为41.7岁（SD 9.9），其中53.9％为女性。 患有糖尿病的患者的有229例受控糖尿病，有145例患有不受控制的糖尿病。 与没有糖尿病的患者相比，糖尿病的参与者的平均镁（0.80 mmol/L（SD 0.07）和0.84 mmol/L（SD 0.06）的平均镁显着降低，p <0.001）。 与受控糖尿病的参与者相比，在不受控制的参与者中观察到下镁和铁。 在多变量逻辑回归后，糖尿病与低磁血症（OR 3.2，95％CI 3.4-213.9）和低铁（OR 1.49，95％CI 1.03-2.15）有关。 不受控制的糖尿病表现出与低磁性血症相关的几率（OR 5.57，95％CI 3.65–8.52）。 结论：在MENA地区的AF含量环境中，糖尿病与低镁和低铁有关，并且这种关联在不受控制的糖尿病患者中更强。微量营养素的水平是从血清中测量的，并将其分为正常和异常水平。结果：包括1118名参与者（374例和744例对照），平均年龄为41.7岁（SD 9.9），其中53.9％为女性。有229例受控糖尿病，有145例患有不受控制的糖尿病。与没有糖尿病的患者相比，糖尿病的参与者的平均镁（0.80 mmol/L（SD 0.07）和0.84 mmol/L（SD 0.06）的平均镁显着降低，p <0.001）。与受控糖尿病的参与者相比，在不受控制的参与者中观察到下镁和铁。在多变量逻辑回归后，糖尿病与低磁血症（OR 3.2，95％CI 3.4-213.9）和低铁（OR 1.49，95％CI 1.03-2.15）有关。不受控制的糖尿病表现出与低磁性血症相关的几率（OR 5.57，95％CI 3.65–8.52）。结论：在MENA地区的AF含量环境中，糖尿病与低镁和低铁有关，并且这种关联在不受控制的糖尿病患者中更强。
braker3：使用RNA的完全自动基因组注释...
基因预测长期以来一直是生物信息学研究的活跃领域。仍然，大核基因组中的基因预测提出了一个挑战，必须通过新算法来解决。转录组和蛋白质组可获得的词的数量和意义在基因组，基因甚至单个基因之间都不同。需要应对此类数据异质性的用户友好，准确的注释管道。先前的注释管道Braker1和Braker2分别使用RNA-Seq或蛋白质数据，但并非两者都使用。最近发布的Genemark-ETP进行了进一步的显着改进，整合了所有三种数据类型。我们在这里提出了基于Genemark-Etp和Augustus的Braker3管道，并使用Tsebra Combiner进一步提高了准确性。braker3使用短阅读RNA-Seq和大蛋白数据库的真核基因组中的蛋白质编码基因，以及针对靶标的迭代和专门学习的统计模型。，我们在目标物种蛋白质组与可用蛋白质组的相关性水平下基于11种基因组的新管道。Braker3优于Braker1和Braker2。平均成绩单级别的F1得分平均增加约20个百分点，而对于具有较大和复杂基因组的物种，差异最为明显。Braker3还胜过其他现有工具，Maker2，FunAntotate和Finder。Braker3的代码可在GitHub上获得，作为一个现成的Docker容器，可用于使用Docker或Singularity执行。总体而言，Braker3是真核基因组注释的准确，易于使用的工具。
签证：带视觉源归因的检索增强生成
源文档的。 此类源归因042方法使用户可以检查输出的043可靠性（Asai等人。 ，2024）。 044 However, text-based generation with source attri- 045 bution faces several issues: First, citing the source 046 at the document level could impose a heavy cogni- 047 tive burden on users ( Foster , 1979 ; Sweller , 2011 ), 048 where users often struggle to locate the core ev- 049 idence at the section or passage level within the 050 dense and multi-page document. 尽管有051个粒度不匹配可以通过基于052通道引用的生成方法来解决 - 链接 - 053对特定文本块的答案，它需要非054个琐碎的额外工程工作，以匹配文档源中的块055。 此外，源文档中的视觉高-056照明文本块对用户的直观更加直观，但是它仍然具有挑战性，因为它需要控制文档渲染，这是059，它并不总是可以访问，例如PDF方案中。 060受到最新文档屏幕截图EM- 061床上用品检索范式的启发 - 放下文档 - 062 Ment Processing模块，直接使用VLM 063来保留内容完整性和编码Doc-064 UMent ument屏幕截图（Ma等人。 ，2024），065，我们询问源归因是否也可以在066中添加到如此统一的视觉范式中，以es- 067 tablish tablish tablish tablish a Tablish a Tablish a既是视觉，端到端可验证的RAG 068管道，既是用户友好且有效？ 069为此，我们提出了通过VI Sual s usce a ttribution（Visa）的检索增加的070代。。此类源归因042方法使用户可以检查输出的043可靠性（Asai等人。，2024）。044 However, text-based generation with source attri- 045 bution faces several issues: First, citing the source 046 at the document level could impose a heavy cogni- 047 tive burden on users ( Foster , 1979 ; Sweller , 2011 ), 048 where users often struggle to locate the core ev- 049 idence at the section or passage level within the 050 dense and multi-page document.尽管有051个粒度不匹配可以通过基于052通道引用的生成方法来解决 - 链接 - 053对特定文本块的答案，它需要非054个琐碎的额外工程工作，以匹配文档源中的块055。此外，源文档中的视觉高-056照明文本块对用户的直观更加直观，但是它仍然具有挑战性，因为它需要控制文档渲染，这是059，它并不总是可以访问，例如PDF方案中。060受到最新文档屏幕截图EM- 061床上用品检索范式的启发 - 放下文档 - 062 Ment Processing模块，直接使用VLM 063来保留内容完整性和编码Doc-064 UMent ument屏幕截图（Ma等人。，2024），065，我们询问源归因是否也可以在066中添加到如此统一的视觉范式中，以es- 067 tablish tablish tablish tablish a Tablish a Tablish a既是视觉，端到端可验证的RAG 068管道，既是用户友好且有效？069为此，我们提出了通过VI Sual s usce a ttribution（Visa）的检索增加的070代。071在我们的方法中，大型视觉模型072（VLM）处理单个或多个检索的文档图像，不仅为074产生了对074用户查询的答案，而且还返回了075框架内的相关区域内的相关区域。076如图1所示，此方法通过视觉上指示文档中的确切078位置来启用di-077 rect归因，从而允许用户在080原始上下文中快速检查生成答案的原始上下文中的支持证据。VLMS 081不受文档格式或渲染的限制，082