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MindBridge：跨学科大脑解码框架
脑解码是神经科学的一个关键领域，旨在从获取的脑信号中重建刺激，主要利用功能性磁共振成像（fMRI）。目前，脑解码局限于每个受试者每个模型的范式，这限制了它对为其训练解码模型的同一个体的适用性。这种限制源于三个关键挑战：1）由于大脑大小的差异，不同受试者的输入维度存在固有的差异性；2）独特的内在神经模式，影响不同个体感知和处理感官信息的方式；3）现实世界场景中新受试者的数据可用性有限，阻碍了解码模型的性能。在本文中，我们提出了一种新方法 MindBridge，它仅使用一个模型即可实现跨受试者的脑解码。我们提出的框架建立了一个通用范式，能够通过引入生物启发的聚合函数和新颖的循环 fMRI 重建机制来应对主题不变的表征学习。值得注意的是，通过循环重新
MindBridge-Navigating-AI-Fundamentals-for-Accounting-and ...
无监督机器学习中存在各种异常检测方法。这些方法在定义和检测异常的方式上有所不同。例如，虽然一些方法在整个数据集的背景下定义异常（全局异常）——例如，与所有其他交易相比金额异常高的交易——但其他一些方法只关注数据点的“邻域”并定义与其邻居相关的异常（局部异常）——例如，与使用相同帐户和由相同用户创建的类似交易相比金额异常高的交易，但与平均交易金额相比可能并不特别高。此外，根据用例，可以使用不同的属性进行异常检测——一个用例可能查看交易数量，而另一个用例可能查看交易金额。
