XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemStudying
在神经时代学习编程：只是一个疯狂的想法吗？
程序理解研究经历了兴衰起伏。20 世纪 70 年代初和 80 年代，第一批研究人员是心理学家，他们使用记忆回忆等方法来探究程序员如何在脑海中表示和处理代码。随后，人们提出了各种理论和机制，如编程计划和自下而上的理解，但并未达成明确共识，编程研究的动力也寥寥无几（包括编程方法论、语言设计或教育研究）。十多年过去了，研究并没有取得重大进展，许多人离开了该领域 [25]。21 世纪初，第二波研究人员涌现，他们选择的方法论是“大代码”。研究人员通过代码存储库（如 GitHub）中的编程活动挖掘程序理解的痕迹，并提出统计问题，例如长标识符名称还是短标识符会导致更多缺陷。虽然这些数据已被证明是有价值的，但社区离理解程序员大脑内部运作机制却越来越远，我们的
整合 TMS、EEG 和 MRI 作为研究大脑连通性的方法
近年来，网络概念（Sporns 2011）已被用来定义几乎所有领域的复杂系统，如经济学、政治学和生物学。在神经科学中，“网络”一词意味着多种系统属性，这些属性可以准确描述大脑连接的复杂性；这些属性包括高度结构化的连接模式、多尺度组织和非线性动力学。从宏观上讲，大脑的复合“接线图形成了一个由数百个大脑区域和连接这些区域的数千条白质轴突通路组成的网络”（源自 van den Heuvel 和 Sporns 2011）（参见 Sporns 2011、2013）。大脑功能源于这些通路的激活，这些通路可根据偶然需求进行动态重新配置。这种灵活性是大脑维持认知功能以及适应和调整不断变化的环境的能力的基础（Bassett 和 Sporns 2017）。神经科学研究人员对探索大脑网络连接的动态表现出了极大的兴趣。大脑连接领域可以称为“连接组学”，这一研究领域旨在提供
在神经时代学习编程：只是一个疯狂的想法？
语言或运动活动。如果我们只是观察程序员处理源代码时的情况，我们会看到很多被激活的大脑区域，但我们不知道哪些区域与程序理解行为直接相关。为了确定在程序理解过程中大脑的哪个部分被特别激活，我们应用了一种减法，如图 2 所示：我们让程序员识别代码中的语法错误作为一项基线任务，称为控制条件，它揭示了“浏览”代码与深入理解其语义之间的差异。这种减法是保守的，以便不会发现虚假的激活，这样，与程序理解行为无关的激活就会被尽可能地过滤掉。经过几年的规划和在 fMRI 扫描仪外进行的多次试点测试，我们得出了一个可以在 fMRI 机器内执行的实验设计。我们展示了我们的
Brain-IHM 数据集：研究人与人、人机对话的大脑基础的新资源
摘要 本文介绍了一个原始的受控交互数据集，重点研究反馈项目。它包括由演员扮演的医生和患者之间的不同对话的记录。在这个语料库中，患者主要是倾听者，并产生不同的反馈，其中一些反馈不一致（自愿）。此外，这些对话已在虚拟现实环境中重新合成，其中患者由人工智能代理扮演。最终的语料库由不同的人与人对话电影以及在人机环境中重播的相同对话组成，从而产生了第一个人与人/人机平行语料库。然后，语料库在语言和非语言层面上用不同的多模态注释进行了丰富。此外，这是第一个此类数据集，我们设计了一个实验，在此期间，不同的参与者必须观看电影并对互动进行评估。在此任务中，我们记录了参与者的大脑信号。然后，Brain-IHM 数据集被构思用于三重目的：1/ 通过比较一致和不一致的反馈来研究反馈 2/ 比较人与人和人机产生的反馈 3/ 研究反馈感知的大脑基础。
在社会背景下研究人工智能
Wang, Y., Xie, X., Fardouly, J., Vartanian, L. R., & Lei, L. (2019)。青少年自拍相关行为与自我客体化和外表关注之间的纵向和相互关系。新媒体与社会。https://doi.org/10.1177/1461444819894346
磁性基因：研究磁细菌生物矿化的遗传学
许多种细菌能够制造比合成材料更精细的材料。这些产品通常在细胞内产生，这些细胞内具有真核细胞器的许多特征。一群独特而优雅的生物处于细胞器形成和生物矿化机制研究的前沿。趋磁细菌 (MTB) 产生的细胞器称为磁小体，其中包含磁性材料纳米晶体，了解磁小体形成和生物矿化背后的分子机制是一个丰富的研究领域。在本综述中，我们重点关注磁小体形成和生物矿化背后的遗传学。我们介绍了 MTB 遗传学发现的历史和近年来发现的关键见解，并对 MTB 遗传学研究的未来提供了展望。
研究趋同进化以将基因型与行为表型联系起来
神经科学在利用不寻常的动物进行研究方面有着悠久而丰富的历史。在过去的几十年里，用于神经科学研究的物种一直存在技术驱动的瓶颈。然而，即将到来的适用于多种动物的技术浪潮有望使研究人员能够解决使用传统实验室动物无法解决的具有挑战性的科学问题。在这里，我们讨论了如何利用生理或行为表型的趋同进化来增强研究基因型与表型相互作用的映射。我们介绍了两个使用电鱼和毒蛙的案例研究，并讨论了比较工作如何教会我们了解生物组织各个层面的进化约束和灵活性。我们还就建立神经科学研究中新模型系统的潜力和陷阱提供了建议。最后，我们以讨论魅力动物在神经科学研究中的使用及其在公众宣传中的效用结束。总的来说，我们认为趋同进化框架可以帮助确定神经科学的可推广原则。
基于大脑活动、注视和情境的移动文本输入自我修复自动更正研究平台
摘要 自动更正是移动文本输入的标准功能。虽然最先进的自动更正方法的性能通常相对较高，但发生的任何错误都很麻烦，会中断文本输入流程，并挑战用户对过程的自主性。在本文中，我们描述了一个旨在自动识别和修复自动更正错误的系统。该系统包括一个多模态分类器，用于根据大脑活动、眼神注视和上下文信息检测自动更正错误，以及一种通过替换错误更正或建议替代方案来修复此类错误的策略。我们将这两个部分集成到一个通用的 Android 组件中，从而提出了一个研究自我修复端到端系统的研究平台。为了证明其可行性，我们进行了一项用户研究来评估我们方法的分类性能和可用性。
用于研究 Fluxonium 量子比特 1 的平面结构
近十年来，许多国家都在积极研究超导量子电路的基本量子特性 [1–3]。该领域的进展得益于新型量子比特的出现 [4, 5]、制造方法的改进 [6– 10]、系统尺寸的增加 [2–11] 以及量子比特的相干性 [2, 12]。超导量子比特的主要优势是制造工艺相对简单，采用半导体电子产品生产中广泛使用的标准电子束沉积和纳米光刻方法。超导量子比特的运行基于约瑟夫森效应。[12, 13] 的作者简要介绍了超导量子比特的主要类型，特别是相干时间达到数十和数百微秒的 transmons 和 fluxoniums。
11通过眼睛跟踪和大脑成像研究双语
1978年11月24日，一名居住在摩洛哥的妇女被汽车撞到。她失去了15分钟的意识，以及她的讲话能力。事故发生前，她说的不是一种语言，因为她是一位法国人，后来曾在生活中获得阿拉伯语。一段时间后，几句话开始回到她身边 - 但不是用法语，她长大的语言自出生以来就说了。令人惊讶的是，她只能用阿拉伯语（L2）进行交流。她的母语剩下几天了（Paradis，Goldblum和Abidi，1982）。多种多样的多语言失语症的类似案例已多次报道或恢复其语言（例如，Fabbro，2001;有关文献的讨论，请参见Green，2005年）。发现，可以通过脑部损伤或皮质刺激选择性地分解单一语言（例如，Ojemann＆Whitaker，1978，Rapport，Tan和Whitaker，1983），对双语大脑中两种语言的共享和分离表示了研究。双语者如何激活，代表和控制两种语言的问题仍然是理论和经验探究的肥沃领域，技术进步使我们能够利用越来越多的多样化的工具，可以将其凝视到黑匣子的双语认知中。在本章中，我们重点介绍了两个这样的工具的贡献：眼睛跟踪和功能性磁共振成像（fMRI）。我们首先讨论语言是如何进行的，并从眼神追踪实验中审查证据，表明双语者在使用多种语言时，即使仅使用一种语言。然后，我们回顾了从使用fMRI（首先）确定大脑中不同语言的洞察力，然后确定语言控制基础的神经机制。