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使用模拟模型了解未解析的驻留空间物体的光谱-时间特征变化
地面高光谱成像仪能够在观察期内测量未解析驻留空间物体 (URSO) 的光谱特征随时间的变化（或光谱时间特征）。了解特征对 URSO 属性的依赖性可用于开发用于识别物体的信息提取算法，并推断、分类、预测和诊断其状况和健康状况。鉴于 URSO 光谱时间数据的可用性有限，地面遥感观测可以通过基于物理的模拟模型和实验室数据进行补充，以支持特征利用算法的设计、开发、实施和验证。这在训练需要大量数据的机器学习模型时尤为重要。
膜片钳控制果蝇大脑神经元
果蝇被广泛用作所有生物医学研究领域的模型生物。在神经科学领域，人们利用这种小果蝇获得了大量信息，包括识别调节行为的神经回路、揭示其遗传基础以及所涉及的分子机制。尽管有大量遗传工具可用于操纵和推断神经元活动，但对果蝇神经元电特性的直接测量却落后了。这是因为在果蝇中枢神经元等小细胞中进行电记录非常复杂。膜片钳技术提供了直接测量果蝇神经元电特性的独特可能性。此分步方案提供了掌握此技术的详细建议。
AI 数据中心：扩大规模和扩展规模 | AFL Hyperscale
机器学习 (ML) 训练算法来推断含义并对独特提示提供准确的类似人类的响应。深度学习 (DL) 是无需人工干预的 ML。DL 使用称为人工神经网络 (ANN) 的算法，该算法分多个阶段处理输入刺激并可以辨别复杂数据集中的关系。大型语言模型 (LLM) 是处理语言的专用 DL 模型。DL 算法可以处理任何具有元素间关系的数字化信息。例如，LLM 可以生成对查询或提示的人类语言响应（例如 GPT-4），也可以在某些非语言空间（如图像和编码）中工作。
生物制药领域的人工智能 - 2024 年 4 月 15 日
所有 GPT 模型基本上都遵循“注意力就是你所需要的一切”（Vaswani 等人，2017）中建立的 Transformer 架构，它有一个编码器来处理输入序列，还有一个解码器来生成输出序列。原始 Transformer 中的编码器和解码器都具有多头自注意力机制，该机制允许模型对序列的各个部分进行差异加权以推断含义和上下文。*作为原始 Transformer 的演变，GPT 模型利用带有掩码自注意力头的仅解码器变压器。使用仅解码器框架是因为 GPT 的主要目标是生成连贯且与上下文相关的文本。由解码器处理的自回归解码允许模型维护上下文并一次一个标记地生成序列。
缩小技术应用于高维，低样本量神经生理数据集
抽象背景：神经生理信号处理中的一个常见问题是从高维，低样本量数据（HDLSS）中提取有意义的信息。我们提出了Roldsis（低维跨度输入空间的回归），这是一种基于降低性降低的回归技术，将解决方案限制在可用观测值所跨越的子空间中。这避免了收缩回归方法中需要的回归过程中的正则参数。结果：我们将Roldsis应用于语音识别实验中收集的EEG数据。在实验中，连续/da/–/ta/中的变形音节作为声学刺激显示给参与者，并记录与事件相关的电位（ERP），然后通过离散小波转换在时间频率结构域中作为一组特征表示。从参与者执行的初步识别任务中选择每组刺激。身体和心理物理属性与每个刺激有关。roldsis推断与每个属性相关的特征空间中的神经生理轴。我们表明，这些轴可以可靠地估计，并且它们的分离与语音分类的个体强度相关。Roldsis提供的结果在时频域中可以解释，可用于推断语音分类的神经物理学相关性。通过交叉验证进行了与常用的正则回归技术的比较。结论：Roldsis获得的预测误差与脊回归获得的预测误差相当，并且比用Lasso和SPLS获得的预测误差较小。然而，Roldsis无需交叉验证就可以实现这一目标，该程序需要从数据中提取大量观测值，并且在平均试验时，降低了信噪比的降低。我们表明，即使Roldsis是一种简单的技术，它也适用于神经生理信号的处理和解释。关键字：脑电图，事件相关电位，线性回归，高尺寸低样本量问题，尺寸减小，音素分类，离散小波转换
Covenant HealthCare 扩大 AI 的使用范围以减少...
Covenant 求助于 MedHx 和 SmartSig 从多个来源（包括本地和独立药房）收集全面的用药历史数据，清理数据，包括必要的处方说明 (sig)，并将数据导入其 Epic EHR。SmartSig 是一种获得专利的 AI 引擎，可分析药物记录中的数据不一致和空白。它使用自然语言处理和机器学习来临床安全地推断不完整和缺失的药物详细信息和说明，并将自由文本信息编纂成任何系统都可以理解的离散数据元素，无需人工干预。临床医生使用这些信息进行药物核对，联合委员会要求每次患者入院、转院或出院时都要进行药物核对。
野生动植物和化学污染的微生物 - 珍珠
摘要化学污染对野生动植物微生物的影响很少受到关注。一个新概念正在出现，其中微生物组对于托管动物或植物健康至关重要，对生态系统至关重要。数据主要是关于哺乳动物，鸟类和鱼类的。改变环境条件（例如盐度，pH，季节）和暴露于化学物质会改变g，肠和皮肤微生物组的组成。肠道微生物组也受饮食调节，并暴露于包括金属，纳米材料，杀菌剂或微塑料的化学物质。但是，微生物组的变化不一定会推断出对宿主的不利影响，并有一些共同适应的证据。应通过微生物组宿主相互作用来重新审视杀生物剂和新纳米材料的环境风险评估，以更好地保护野生动植物和生态系统。
理学硕士（神经心理学）
CO1 - 展示对联合行动背景下社会认知、感知和行动之间关系的理解。CO2 - 解释视觉运动适应的概念，并应用时间延迟重新校准的知识来分析和解决处理连续运动中的时间延迟的挑战。CO3 - 检查自下而上/自上而下的感知和显着性图模型的作用，并推断现实搜索任务中的注视控制，以预测和分析各种场景中的眼球运动模式。CO4 - 理解配置编码的概念及其在视觉错觉中的作用，并使用配置处理的知识来分析和解释照明对视觉错觉的影响。CO5 - 分析存在感在 VR 体验中的影响，并评估它如何影响心理学研究中的参与者行为和反应。