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NeuroMorse：用于神经形态计算的时间结构化数据集
神经形态工程旨在通过模仿大脑的有效处理来推动计算，其中数据被编码为异步时间事件。这消除了对同步时钟的需求，并在不存在数据时最小化功耗。但是，神经形态算法的许多基准主要集中在空间特征上，忽略了大多数基于序列任务的时间动力学。此差距可能导致评估无法完全捕获神经形态系统的独特优势和特征。在本文中，我们提出了一种旨在基准神经形态学习系统的时间结构化数据集。Neuromorse将英语的前50个单词转换为暂时的摩尔斯密码峰序列。尽管仅使用两个输入尖峰通道来用于摩尔斯点和破折号，但通过数据中的时间模式对复杂的信息进行了编码。所提出的基准在多个时间尺度上包含特征层次结构，这些时间尺度测试了神经形态算法将输入模式分解为空间和时间层次结构的能力。我们证明，使用线性分类器对我们的训练集进行挑战，并且使用常规方法很难识别测试集中的关键字。NeuroMorse数据集可在10.5281/Zenodo.12702379上获得，我们的随附代码在https://github.com/jc427648/neuromorse上获得。
了解有关在2024财年发表的HRP研究的更多信息
NASA的人类研究计划（HRP）通过进行研究和开发技术来维护太空任务期间的健康和安全，在支持人类太空飞行方面起着至关重要的作用。该计划主要侧重于了解与长期空间旅行相关的身体，心理和行为挑战，这对于NASA任务和不断增长的商业空间行业至关重要。HRP支持的研究提供了有关太空飞行环境（包括暴露于微重力和辐射）如何影响人体的有价值的信息。疾病，例如骨密度丧失，肌肉萎缩以及暴露于空间辐射的影响。HRP还制定了减轻太空飞行对宇航员的影响的策略，这些策略包括运动计划，药物和保护技术。此外，HRP还制定了培训计划，以确保宇航员保持健康并在任务期间表现最佳。HRP的发现和创新在确保当前太空飞行任务的安全性和成功方面起着至关重要的作用，并将在未来的长期长期轨道任务中保护宇航员。HRP的科学整合办公室（SIO）已确定了5,000多个出版物，描述了2006年至2024年10月1日发表的HRP资助研究。这些报告代表了10,000多名研究人员的工作，并被100,000多篇文章引用。
设计更安全，更智能和更连接的电池管理系统（Rev. A）
重要通知：本文所述的德克萨斯州仪器及其子公司的产品和服务由TI的标准销售条款和条件出售。建议客户在下订单之前获得有关TI产品和服务的最新信息。ti对应用程序帮助，客户的应用或产品设计，软件性能或专利侵权不承担任何责任。发布有关任何其他公司产品或服务的信息并不构成TI的批准，保修或认可。
机器人，聊天机器人，自动驾驶汽车：人工智能的思想和道德的感知
AI系统已经快速高级，多元化和扩散，但是我们对人们对他们的思想和道德的看法的了解仍然有限，尽管它对人们是否信任AIS以及他们如何分配AI引起的危害的责任。在一项预先进行的在线研究中，有975名参与者对26个AI和非AI实体进行了评价。总的来说，AI被认为具有低到中度的代理（例如，计划，行动），无生命的物体和蚂蚁之间以及低经验（例如，感应，感觉）。例如，Chatgpt的评分只能像岩石一样能够感到愉悦和痛苦。类似的道德能源，道德机构（做对与错）和道德专案（正确或错误地对待）较高，更多样化，尤其是道德机构：最高评级的AI，Tesla Full自动驾驶的汽车，被认为是道德上的危害，以危害作为黑猩猩。我们讨论了设计选择如何帮助管理感知，尤其是在高度的道德背景下。
Guillaume Ursat，Morgane Corda，Julien Ryard，Christophe Guillet，Caroline Guigou，Cindy Tissier，Alexis Bozorg Bozorg Grayeli-Virli-Virtual-Virtual-Reality-ealthanced Man
过去曾尝试过用于医师培训的替代方法，例如使用人体模型来训练紧急居民，以进行Omron等人所说的头部冲动测试。（13）。尽管尚未发布结果，但该摘要为我们提供了有关使用外部工具来提高知识和信心（或舒适）的潜在附加价值的提示。MacDougall等人开发了另一个用于头部脉冲测试的训练工具。在2012年[Avor（iPhone和iPad应用程序）。1.1 Ed。 Apple App Store：自由信息技术]，用于培训和理解虚拟头脉冲测试（14）。 该应用程序代表了医生了解半圆形赤字和对追赶扫视的影响，但不允许操纵培训的有因果关系的重要理论工作支持。1.1 Ed。Apple App Store：自由信息技术]，用于培训和理解虚拟头脉冲测试（14）。该应用程序代表了医生了解半圆形赤字和对追赶扫视的影响，但不允许操纵培训的有因果关系的重要理论工作支持。
社区音乐可以为更公平的社会做出贡献...
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：// creativecommons.org/licenses/4.0/。
Morpion Solitaire的深度加固学习
摘要。基于蒙特 - 卡洛算法的效率很大程度上依赖于随机搜索启发式，该搜索通常是使用域知识手工制作的。为了提高这些方法的通用性，新算法（例如嵌套推出策略适应（NRPA））已使用在搜索过程中收集的数据在线培训的手工制作的启发式方法代替了手工制作的启发式方法。尽管策略模型的表现力有限，但NRPA还是能够超过传统的蒙特卡洛算法（即不学习）在包括Morpion Solitaire在内的各种游戏中。在本文中，我们将蒙特卡罗搜索与基于事先训练的神经网络的更加紧迫的非线性策略模型相结合。然后，我们演示了如何使用此网络以通过Morpion Solitaire游戏的这种新技术获得最先进的结果。我们还使用NeuralNRPA作为专家来培训专家迭代的模型。
基于机器学习的预测算法，用于缓解尼日利亚三级医院孕产妇和胎儿死亡率
I.引言尼日利亚的医疗保健系统在降低产妇和胎儿死亡率方面面临重大挑战。尽管进行了许多干预措施，但由于诸如医疗基础设施不足，获得优质护理的机会以及熟练的医疗保健人员不足之类的因素，这些速度仍然令人震惊。产妇和胎儿死亡率是医疗系统有效性和可及性的关键指标。尽管努力提高尼日利亚的孕产妇和儿童健康，但第三级医院的死亡率仍然很高（Ikeoha等，2022）。为了应对这些挑战，利用机器学习（ML）和人工智能（AI）等技术非常重要（Khuluq，2023）。根据Okpala和Okpala（2024），AI与医疗保健的整合“需要软件的应用和机器学习的算法，使用输入数据得出近似结论，通过模仿人类对人类的评估和诊断的良好程度，以诊断人类的能力，以诊断有效性，以促进人类的能力，以至于有效地诊断了有效性的范围。疾病。”
更少的是：用基因组学中的最小化素描绘制
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在伴侣的信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：// creativecommons.org/licenses/4.0/。
PRDM16缺失与性依赖性心肌病和心脏死亡率有关：一种翻译，多机构的队列研究
结果：回顾性队列包括71名患者。在删除PRDM16的个体中，有34.5％的心肌病发展，而未删除的PRDM16的个体中有7.7％（p = 0.1）。在回顾性和系统评价队列中（n = 134），PRDM16缺失 - 相关的心肌病风险被概括且显着（29.1％对10.8％，p = 0.03）。PRDM16缺失与死亡，心脏移植或VAD的风险增加有关（p = 0.04）。在删除的PRDM16中，有34.5％的女性发展为心肌病，而其男性同行的16.7％（p = 0.2）。我们发现女性PRDM16 CKO小鼠的收缩功能障碍和纤维化的发生率和严重程度的性别差异。此外，雌性PRDM16 CKO小鼠的死亡率显着升高（p = 0.0003）。