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结合机器学习、知识表示和符号推理的神经符号......
为了处理现实世界中的噪声数据和不完整信息，我们将机器学习的通用性和抗噪性与知识表示和符号推理的严谨性和可重用性相结合，构建能够灵活应对未知情况的强大人工智能。我们还旨在将AI应用到以前从未应用过的领域，例如估计COVID-19的基因网络，预测辐射下的细胞动态以及基于媒体数据分析行为。
用于人类治疗的精准神经技术
越来越明显的是，与人类神经系统进行有针对性的互动可以改善人类多种疾病状态和认知领域的状况。深部脑刺激 (DBS) 就是一个存在的证据，它已经获得美国食品和药物管理局的批准，用于治疗帕金森病和特发性震颤 [3] 等运动障碍，以及癫痫 [4] 等神经系统疾病。新兴研究表明，DBS 可以有效治疗比以前预想的更广泛的疾病，包括难治性抑郁症 [5] 、情绪障碍和焦虑症 [6] 、创伤后应激障碍 [7] 、物质成瘾 [8] ，甚至可能是阿尔茨海默病 [9] ，这表明广大民众都可能从神经技术中受益。
接种 COVID-19 疫苗后新发精神病
结果：共有 21 篇文章描述了 24 例接种 COVID-19 疫苗后出现新发精神病症状的病例。这些病例中，54.2% 为女性，平均年龄为 33.71 ± 12.02 岁。33.3% 的病例可能由 mRNA BNT162b2 疫苗诱发精神事件，25% 的病例在接种病毒载体 ChAdOx1 nCoV- 19 疫苗后出现精神病症状。平均发病时间为 5.75 ± 8.14 天，大多发生在第一剂或第二剂后。精神病症状持续时间为 1 至 2 个月，平均为 52.48 ± 60.07 天。50% 的病例出现血液检查异常，主要是轻度至中度白细胞增多和 C 反应蛋白升高。 20.8% 的患者磁共振成像结果异常，通常表现为白质液体衰减反转恢复高信号。治疗包括 83.3% 的患者使用非典型抗精神病药物，37.5% 的患者使用典型抗精神病药物，50% 的患者使用苯二氮卓类药物，20.8% 的患者使用类固醇，25% 的患者使用抗癫痫药物。总体而言，50% 的患者完全康复。
Neuralink SFR
患有脊髓损伤/脊髓损伤的退伍军人在日常生活中面临重大障碍，包括行动不便、慢性疼痛和一系列继发性健康问题，对他们的独立性和生活质量产生不利影响。尽管医学科学和康复护理取得了进展，但现有的干预措施不足以完全解决这些多方面的挑战。我们必须探索和投资创新技术，为恢复我国退伍军人的自主权提供新的可能性。
Jason M. Eisner-约翰·霍普金斯计算机科学可鲁棒分析的神经纹理可变形网格 -
人类的视野比在分布外情景下表现出的鲁棒性更高。它已经通过逐个合成的分析来猜想这种鲁棒性益处。我们的论文通过通过渲染和能力算法在神经特征上进行近似分析，以一致的方式制定三重视觉任务。在这项工作中，我们引入了神经丝线可变形的网格（NTDM），该网格涉及具有变形几何形状的OBJECT模型，该模型允许对摄像机参数和对象几何形状进行优化。可变形的网格被参数化为神经场，并被全表面神经纹理图所覆盖，该图被训练以具有空间歧视性。在推断过程中，我们使用可区分渲染来最大程度地重建目标特征映射，从而提取测试图像的特征图，然后对模型的3D姿势和形状参数进行优化。我们表明，在现实世界图像，甚至在挑战分布外情景（例如闭塞和主要转变）上进行评估时，我们的分析比传统的神经网络更强大。在经常性能测试测试时，我们的算法与标准算法具有竞争力。
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