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在类似工作环境中推断用户面部表情 | WorkingAge
摘要 —与快乐、悲伤、恐惧、愤怒、厌恶和惊讶这六种基本情绪不同，用效价（正性 - 负性）和唤醒（强度）来建模和预测维度情感已被证明对于自然和现实世界设置更灵活、适用和有用。在本文中，我们旨在推断用户在不同难度级别（基线、简单、困难和压力条件）下从事多项工作类任务时用户的面部情感，包括（i）办公室环境，他们从事一项体力要求较低但需要更大精神压力的任务；（ii）流水线环境，需要使用精细运动技能；（iii）代表远程办公和电话会议的办公室环境。为了这个目标，我们首先设计了一项具有不同条件的研究，并收集了 12 个受试者的多模态数据。然后，我们用各种机器学习模型进行了几项实验，发现：（i）面部表情的显示和预测在非工作环境和工作环境中有所不同；（ii）使用在类似工作环境中捕获的数据集可以提高预测能力；（iii）片段级（光谱表示）信息对于改善面部表情预测至关重要。索引术语——情感状态、类似工作的任务、工作环境中的情绪
从环境DNA metabarcoding推断功能多样性
Aglieri，G.，Baillie，C.，Mariani，S.，Cattano，C.，Calò，A.，Turco，G.，Spatafora，D.，Di Franco，A.环境DNA有效地捕获了沿海鱼类社区的功能多样性。分子生态学，30（13），3127–3139。https://doi.org/10.1111/mec.15661 Albert，J。S.，Destouni，G.，Duke-Sylvester，S.M.，Magurran，A.E.（2021）。科学家对淡水生物多样性危机的人类警告。Ambio，50，85–94。https://doi.org/10.1007/s1328 0-020-01318 -8 Albert，J.S.，Tagliacollo，V.A。，＆Dagosta，F。（2020）。新热带淡水鱼的多样化。生态，进化和系统学的年度审查，51（1），27-53。https://doi.org/10.1146/annur ev- ecols YS-01162 0-031032 BELLEMAIN，E.，CARLSEN，T.，BROCHMANN，C.，COISSAC，COISSAC，E.它是真菌的环境DNA条形码：一种硅方法揭示了潜在的PCR偏见。BMC微生物学，10（189），189。https：// doi。org/10.1186/1471-2180-10-189 Boyer，F.，Mercier，C.，Bonin，A.，Le Bras，Y.，Taberlet，P。，＆Coissac，E。（2016年）。obitools：用于DNA ME- TABARCODING的UNIX启发的软件包。分子生态资源，16（1），176–182。https：//doi.org/10.1111/1755-0998.12428 Brosse，S.，Charpin，N.，Guohuan，S.，Toussaint，A.A.，Tedesco，P。和Villeger，S。（2021）。Fishmorph：淡水鱼形态特征的全球数据库。（2021）。全球生态和生物地理学，30，2330–2336。https://doi.org/10.1111/GEB.13395 Cantera，I.，Cilleros，K.，Valentini，A.，A.，A.，Dejean，A.，Dejean，T.，Iribar，A. 为热带流和河流中的鱼类库存优化环境DNA采样工作。 科学报告，9（1），3085 M.，Salguero-Gómez，R.，Vásquez-Valderrama，M。和Toussaint，A。 遍布整个生命树的全球功能多样性。 科学进步，7（13），EABF2675。 https://doi.org/10.1126/sciadv.abf2675 Cilleros，K.，Valentini，A. 使用环境DNA（EDNA）在高分化环境中解锁生物多样性和保护研究：圭亚那的测试https://doi.org/10.1111/GEB.13395 Cantera，I.，Cilleros，K.，Valentini，A.，A.，A.，Dejean，A.，Dejean，T.，Iribar，A.为热带流和河流中的鱼类库存优化环境DNA采样工作。科学报告，9（1），3085 M.，Salguero-Gómez，R.，Vásquez-Valderrama，M。和Toussaint，A。遍布整个生命树的全球功能多样性。科学进步，7（13），EABF2675。https://doi.org/10.1126/sciadv.abf2675 Cilleros，K.，Valentini，A.使用环境DNA（EDNA）在高分化环境中解锁生物多样性和保护研究：圭亚那的测试
UNIAP：通过几次学习
弱监督的时间动作本地化旨在通过仅将视频级标签作为监督来定位行动区域并同时确定未修剪视频中的动作类别。伪标签生成是解决具有挑战性的问题的一种承诺策略，但是熟悉的方法忽略了视频的自然时间结构，可以提供丰富的信息来协助这种常规过程。在本文中，我们通过推断出明显的摘要 - 特征提出了一种新型弱监督的时间动作定位方法。首先，我们设计了一个显着推理模块，该模块利用了临时邻居片段之间的变化关系以发现显着的摘要功能，这可以反映视频中的显着动态变化。其次，我们引入了一个边界改进模块，该模块通过信息介绍单元增强了显着的摘要功能。然后，引入了一个歧视增强模块，以增强摘要特征的歧视性质。最后，我们采用精致的摘要功能来制定高保真伪标签，可用于进行动作本地化网络的培训。对两个公开数据集进行的实验实验，即，Thumos14和ActivityNet V1.3，与最先进的方法相比，我们所提出的方法取得了重大改进。我们的源代码可在https://github.com/wuli555555/issf上找到。
flone：完全洛伦兹网络嵌入以推断新颖2
图1。DDT网络中层次结构的插图。以DTINET 116中的药物节点DB00050为例，它可以直接与两个靶点节点P30968和P22888结合，它也可以通过110个基于药物疾病的疾病节点和118
代尔夫特技术大学通过混合...
价值观，例如自由和安全，是指导人类的核心动机。个人归因于不同值（我们的价值偏好）的相对重要性驱动行动[32]。值对于涉及人类和人工药物的社会技术系统（STS）[28]至关重要。创建价值一致的STS的先决条件是价值Incrence，即识别价值观和有关利益相关者价值偏好的推理的过程[25]。然而，由于价值推理在认知上具有挑战[19，29]和人类思维中的影响[16，21]，因此不能仅通过构成方法来执行价值推理。混合智能（HI）[1]方法是为了指导人类意识到其价值偏好以及它们如何根据上下文而变化。在这个扩展的摘要中，我们总结了一个连接价值推理步骤的框架[25]，并激发了为什么HI方法对其成功有用。我们还强调了混合价值推理所带来的多学科研究挑战。
通过机器学习预测磷光能和推断波函数定位
sets using HIPNN and HIP-loc, training and testing parity plots of predicted versus true D E on thermal conformers sampled around equilibria of S 0 and T 1 using HIPNN and HIP-loc, RMSD of optimized geometries using the HIP-loc T 1 potential and energy error plots at those geometries, absolute errors in D E as a function of number of atoms, parity plots of predicted versus true D E for the extensibility set categorized by chemical similarity, localization of singlet – triplet transition for select molecules of the extensibility set computed from DFT spin density and HIP-loc weights, conformation-dependent localization of singlet – triplet transitions in molecules with a single torsional angle, and molecular animations of torsional scans including that of the molecule in Fig.5。参见doi：10.1039/d1Sc02136b
推断人类和猴子虚拟平衡任务中的控制目标
自然行为具有冗余性，这意味着人类和动物可以通过不同的控制目标实现其目标。仅根据行为观察，是否可以推断出受试者正在采用的控制策略？这一挑战在动物行为中尤其严峻，因为我们无法要求或指示受试者使用特定的控制策略。本研究提出了一种三管齐下的方法来从行为中推断动物的控制策略。首先，人类和猴子都执行了虚拟平衡任务，可以使用不同的控制目标。在匹配的实验条件下，在人类和猴子中观察到相应的行为。其次，开发了一个生成模型，该模型代表了实现任务目标的两种主要控制策略。模型模拟用于识别可以区分正在使用哪个控制目标的行为方面。第三，这些行为特征使我们能够推断出被指示使用一个或另一个控制目标的人类受试者所使用的控制目标。基于此验证，我们可以从动物受试者中推断策略。能够从行为中准确识别受试者的控制目标，为神经生理学家寻找感觉运动协调的神经机制提供强有力的工具。
使用数据约束的循环神经网络模型推断全脑交互
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群，甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而，要理解如此大规模的数据集，不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征，还需要原则性理论来解释这些特征。在这里，我们介绍了基于电流的分解 (CURBD)，这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法，该模型一旦经过训练，就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明，CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后，我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集（斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 ）获得的多区域神经记录，以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
使用数据约束的复发神经网络模型推断大脑互动
4加利福尼亚州帕萨迪纳市加州理工学院 *通信：kanaka.rrajan@mssm.edu抽象行为来自许多解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动。现代的实验工具允许空前访问跨越许多相互作用区域的大型神经种群。然而，了解这样的大规模数据集需要两个可扩展的计算模型来提取区域通信的有意义的特征和原则性理论来解释这些特征。在这里，我们引入了基于电流的分解（CurbD），这是一种使用数据约束的复发性神经网络模型来推断大脑相互作用的方法，该模型直接重现实验性的神经数据。Curbd利用了此类模型推断出的功能相互作用，以揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明Curbd准确地隔离了具有已知动力学的模拟网络中的区域间电流。然后，我们将路缘应用于跑步过程中从小鼠获得的多区域神经记录，在帕夫洛维亚调节过程中的猕猴以及记忆回收期间的人类，以证明Curbd在各种神经数据集中脱离了Curbd对脑部互动的广泛适用性。在发育过程中引入，即使是小生物的神经系统也会组织成非常复杂的结构。大脑具有结构模块性（例如，脑区域，层状组织，细胞类型），具有系统发育跨模块的专业化。大脑区域具有惊人的专业化和独特的功能特征。但是，单个大脑区域也经常与整个大脑中的许多其他区域相互作用2。这些宏观电路通过直接投影，多节日回路和更广泛的间接效应（例如NeuroModulator版本3）反复连接。因此，在理论上，大脑甚至在简单的行为中都处于活跃状态，从理论上讲，只有一个较小的区域4-6介导的大脑。得出对行为神经基础的理解需要考虑大脑活动的分布性质。，尽管现代实验技术提供了大规模的多区域数据集，但研究人员仍缺乏一种全面的，统一的方法来推断全脑部相互作用和信息流。在这里，我们引入了基于电流的分解（CURBD），这是一个计算框架，利用多区域神经记录的复发性神经网络（RNN）模型来推断
从神经数据中推断出随机的低级复发性神经网络
计算神经科学的核心目的是将大量神经元种群的活性与潜在的动态系统联系起来。这些神经动力学的模型理想情况下应既可以解释又适合观察到的数据。低级复发性神经网络（RNN）通过具有可拖动动力学表现出这种解释性。但是，尚不清楚如何最佳地拟合低级别的RNN与由对潜在随机系统进行嘈杂观察的数据组成的数据。在这里，我们建议与随机的低级RNN一起使用各种顺序蒙特卡洛方法。我们在由连续和尖峰神经数据组成的几个数据集上验证了我们的方法，在该数据集中，我们获得的尺寸潜在动力学比当前方法的当前状态较低。此外，对于具有分段线性非线性的低级模型，我们展示了如何有效地识别单位数量中多项式而不是指数成本的所有固定点，从而分析了针对大型RNN的推断动力学分析。我们的方法都阐明了实验记录的基础动力系统，并提供了一种生成模型，其轨迹与观察到的可变性相匹配。