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大规模灵长类动物神经节记录的自然图像的非线性解码
从神经活动中解码感觉刺激可以提供有关神经系统如何解释物理环境的洞察力，并促进了脑机界面的发展。然而，神经解码问题仍然是一个重大的公开挑战。在这里，我们提出了一种有效的非线性解码方法，用于从视网膜神经节细胞（RGC）的尖峰活动中推断自然现场刺激。我们的方法使用神经网络来改善准确性和可扩展性的现有解码器。对来自1000多个猕猴RGC单元的真实视网膜尖峰数据进行了训练和验证，解码器证明了非线性计算的必要性，以准确地解码视觉刺激的精细结构。具体来说，自然图像的高通空间特征只能使用
di -ucla.in
[PDF]南非公立高中系统E Becker-2024的因子关系统计映射本研究为南非公立高中的学习者进步开发了与因素相关的映射，特别关注西开普和豪登省。使用2019年一般家庭调查中的数据是……[PDF]组合数据的计算和学习，张Zhang-2025二十一世纪是一个数据驱动的时代，人类的活动和行为，身体现象，科学发现，技术进步，技术进步以及几乎在世界上发生在大规模发电，收集和chug bat baug bat baug batsigance by sangey becke bection by nagiention b by nakey becke n sharke Ingrogiant by的范围中的一切。 J Lindsey，J Wu… - Arxiv预印式Arxiv…，2025年的机械解释性旨在了解网络能力的计算机制，以实现具体的科学和工程目标。因此，该领域的进展有望提供更大的……[HTML]用于供应链风险预测和干预计划M Wyrembek，G Baryannis的因果机器学习 - Barytrup -barytrup-国际生产研究杂志，2025年，Devel学习模型在供应链管理中的最终目标是使链链管理中的最终目标成为最佳干预措施。我们的结果表明，农田增加了1％会导致…However, most machine learning models identify correlations in data rather than inferring causation, making it difficult … Quantifying the Water Quality Impacts of Cropland Farming in China: A Satellite Data Approach C Tang, Y Guo, L Feng - American Journal of Agricultural Economics, 2025 We compile a unique satellite ‐ derived panel dataset to investigate the impacts of cropland coverage on the outbreak of Harmful Algal Blooms (HABs) in 2003年至2019年之间的中国。
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[PDF]南非公立高中系统E Becker-2024的因子关系统计映射本研究为南非公立高中的学习者进步开发了与因素相关的映射，特别关注西开普和豪登省。使用2019年一般家庭调查中的数据是……[PDF]组合数据的计算和学习，张Zhang-2025二十一世纪是一个数据驱动的时代，人类的活动和行为，身体现象，科学发现，技术进步，技术进步以及几乎在世界上发生在大规模发电，收集和chug bat baug bat baug batsigance by sangey becke bection by nagiention b by nakey becke n sharke Ingrogiant by的范围中的一切。 J Lindsey，J Wu… - Arxiv预印式Arxiv…，2025年的机械解释性旨在了解网络能力的计算机制，以实现具体的科学和工程目标。因此，该领域的进展有望提供更大的……[HTML]用于供应链风险预测和干预计划M Wyrembek，G Baryannis的因果机器学习 - Barytrup -barytrup-国际生产研究杂志，2025年，Devel学习模型在供应链管理中的最终目标是使链链管理中的最终目标成为最佳干预措施。我们的结果表明，农田增加了1％会导致…However, most machine learning models identify correlations in data rather than inferring causation, making it difficult … Quantifying the Water Quality Impacts of Cropland Farming in China: A Satellite Data Approach C Tang, Y Guo, L Feng - American Journal of Agricultural Economics, 2025 We compile a unique satellite ‐ derived panel dataset to investigate the impacts of cropland coverage on the outbreak of Harmful Algal Blooms (HABs) in 2003年至2019年之间的中国。
从人工智能角度看一些哲学问题
能够在世界中智能运作的计算机程序必须具有对世界的一般表示，并根据该表示来解释其输入。设计这样的程序需要承诺什么是知识以及如何获得知识。因此，人工智能中出现了一些主要的传统哲学问题。更具体地说，我们希望计算机程序能够通过形式语言推断某种策略将实现其指定目标来决定做什么。这需要将因果关系、能力和知识的概念形式化。哲学逻辑也考虑了此类形式主义。本文的第一部分以一个哲学观点开始，一旦我们认真考虑实际制造智能机器的想法，这种观点似乎就会自然而然地出现。我们继续讨论形而上学和认识论上充分的世界表示的概念，然后从世界的表示的角度解释可以、原因和知道
刺激介导的静默神经网络逆向工程
从单细胞活动中重建神经元网络连接对于理解大脑功能至关重要，但从大量静默神经元中破译连接这一难题在很大程度上尚未解决。我们展示了一种使用刺激结合监督学习算法来获取模拟静默神经元网络连接的协议，该协议能够高精度地推断连接权重，并高精度地预测单脉冲和单细胞水平的脉冲序列。我们将我们的方法应用于大鼠皮层记录，这些记录通过异质连接的漏积分和放电神经元电路馈送，这些神经元以典型的对数正态分布发声，并证明在刺激多个亚群期间性能有所提高。这些关于所需刺激数量和协议的可测试预测有望增强未来获取神经元连接的努力，并推动新的实验以更好地理解大脑功能。
从分布式和流式演示中学习多代理行为
本文考虑了通过估算其奖励功能和约束来推断出多个相互作用专家行为的问题，在这些奖励功能和约束下，分布式所证明的轨迹被顺序向一组学习者揭示。我们将问题提出为分布式在线双层优化问题，其中外部级别的问题是估计奖励功能，而内部级别的问题是学习约束和相应的策略。我们提出了一种新颖的“来自分布式和流式演示的多代理行为推断”（MA鸟）算法，该算法使学习者可以通过间歇性通信在单个循环中解决外部级别和内部水平问题。我们正式保证分布式学习者就奖励功能，判断和政策达成共识，平均本地遗憾（在在线迭代中）以O（1 /n 1-η1+1 /n 1 +1 /n 1-η1-η2+1 /n）的速度下降，而累积约束违规会增加1 +1 +1 +1 +1 +1 +2 +nη （1/2，1）。
单细胞多...
动机：细胞的分子身份是由于异质分子层之间的复杂相互作用而产生的。单细胞测序技术的最新进展已经开放了测量这种调节分子层的可能性。结果：在这里，我们提出了鹰嘴豆泥，这是一种从单细胞多摩管数据中推断监管机制的新方法。与最先进的鹰嘴豆泥不同，鹰嘴豆泥捕获了生物学大分子之间的合作，并且可以轻松地包括分子调节的其他层。我们在配对和未配对的多摩尼斯数据集上的最先进的鹰嘴豆泥基准了鹰嘴豆泥。我们的结果证明了鹰嘴豆泥在转录因子（TF）目标，TF结合基序和调节区域预测方面提供的改进。最后，一旦应用于小鼠脑皮层的SNMC-Seq，SCATAC-SEQ和SCRNA-SEQ数据，Hummus启用了鹰嘴豆泥，可以准确地群集SCRNA轮廓并识别潜在的驱动程序TF。
正交时间频率空间调制 - 第三部分
摘要 — 本教程关于正交时频空间 (OTFS) 调制的前两部分讨论了延迟多普勒 (DD) 域通信的基本原理以及一些先进的收发器设计技术。在本文中，我们将介绍一种基于 OTFS 的集成传感和通信 (ISAC) 系统，该系统被视为下一代无线通信的一项使能技术。特别是，我们说明了 OTFS-ISAC 系统的传感和通信模型。接下来，我们表明，得益于时不变的 DD 信道，传感参数可用于推断通信信道，从而实现高效的传输方案。由于这两种功能都是在同一个 DD 域中实现的，我们简要讨论了基于 OTFS 的 ISAC 系统的几个有希望的优势，这些优势尚未完全揭晓。最后，我们将重点介绍 OTFS 在未来无线网络中的一系列潜在应用。
利用llms进行因果推理和发现
因果推断广泛应用于社会科学，以分析特定治疗的影响。因果推理工具依赖于事先发现基本因果图，这是一个称为因果发现的过程。传统上，构建因果图取决于专家领域知识。但是，嵌入大型语言模型（LLMS）中的丰富知识提供了一种有希望的选择。尽管如此，仅LLMS在推断完整的因果图方面的表现很差，这主要是因为它们无法说明因果图的定向无环性。为了解决这一限制，我们提出了一种新颖的方法，将LLM与统计因果发现算法相结合，以更好地利用LLM的专家样能力。实验结果表明，所提出的方法显着提高了因果序的准确性，并有效地减少了下游因果效应估计任务中的错误。
植物分子系统发育分析入门
通过推断进化史来重建生命之树是进化生物学的一个重要研究重点。系统发育重建还为植物学、动物学、系统地理学、考古学和生物人类学等一系列科学学科提供了有用的信息。在 20 世纪 60 年代和 70 年代蛋白质和 DNA 测序技术发展之前，系统发育重建都是基于化石记录和比较形态学/生理学分析。从那时起，分子系统发育学的进步弥补了基于表型的比较的一些不足。分子水平的比较提高了系统发育推断的准确性，因为 DNA/肽序列不受环境影响，并且序列相似性的评估不是主观的。虽然足够保守以进行系统发育推断的形态学/生理学特征数量有限，但分子数据提供了大量数据点，并能够对不同分类群进行比较。在过去 20 年里，分子