XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVivid
自然语言处理的生成人工智能工具的比较分析
摘要：生成人工智能工具最近引起了很多关注。这是因为它们具有巨大的优势，包括易用性，快速生成重新任务的答案以及他们所拥有的类似人类的智慧。本文对前9个生成人工智能（AI）工具进行了生动的比较分析，即ChatGpt，Cherplexity AI，Youchat，Chatsonic，Google的Bard，Microsoft Bing助手，Huggingchat，Jasper AI和Quora Poe，并关注Pros和Ass Cons of Ass ai Ai工具。这种比较分析表明，生成的AI工具具有多个优点，超过了缺点。此外，我们探讨了生成AI在自然语言处理（NLP）中的变革性影响，重点是与搜索引擎，隐私问题和道德含义的整合。比较分析根据受欢迎程度对生成的AI工具进行了分类，并评估了开发中的挑战，包括数据限制和构造成本。该研究强调了诸如技术滥用和监管挑战之类的道德考虑因素。此外，我们研究了NLP中的AI计划技术，涵盖了古典计划，概率计划，等级规划，时间计划，知识驱动的计划和NEU-RAL计划模型。这些计划方法对于实现NLP任务中的特定目标至关重要。总而言之，我们简要概述了生成AI的当前状态，包括其Challenges，道德考虑和潜在的应用，这有助于有关人类计算机相互作用的学术论述。
导航碳迷宫：锂离子电池有效碳导电网络的路线图
摘要：由于可调的折射率和无定形和晶体材料状态之间的可调折射率和电导率，对神经形态应用，内存计算和光子积分的生动兴趣引起了人们的生动兴趣。尽管如此，缩小常规溅射PCM内存阵列的设备尺寸，限制了PCM技术在大众应用中的实现，例如消费电子等，这是越来越具有挑战性的。在这里，我们报告了亚10 nm cu-ge-te（CGT）纳米颗粒的合成和结构研究，作为低成本和超级PCM设备的合适候选物。我们表明，我们的合成方法可以准确控制CGT胶体的结构，例如组成调节的CGT无定形纳米颗粒以及具有三角形α -Gete和Tetragonal Cu 2 Gete 3 Gete 3阶段的结晶CGT纳米颗粒。原位表征技术，例如高温X射线衍射和X射线吸收光谱，表明Gete中的Cu掺杂可改善纳米粒子的热性能和无定形相位稳定性，除了纳米级效应，还可以增强CGT Nanoparticles的非差异特征。此外，我们证明了CGT纳米颗粒的薄膜制造，并通过光谱椭圆测量表征其光学特性。我们揭示CGT纳米颗粒薄膜表现出负反射率的变化，并且在近IR频谱中具有良好的反射率对比。■简介我们的工作促进了将PCM以纳米颗粒形式使用的可能性，例如电流开关设备，金属镜，反射率显示和相变IR设备。
物种对人压力的丰富度避免了重要的组合转换
摘要：人类活动对生物多样性的负面影响是无可争议的，但辩论对它们对物种丰富的影响（生态和保护的关键指数）仍然生动。一些研究表明，物种丰富度随着人的压力而下降，而其他研究则表明，它可能对某些人的压力不敏感，甚至对某些人的压力做出积极反应，因为某些物种（“失败者”）被其他物种所取代（“赢家”）。但是，许多“获胜者”受到中等压力的青睐，但当压力变得太高时会下降，因此，我们可以期望物种丰富性会降至某种人类压力以上。Analysing eBird data in tropical forests, I find that, under a certain threshold, increasing human footprint causes important composition changes with “losers” (habitat specialist, endemic, sensitive and threatened species) being replaced by “winners” (habitat non-specialist, large-range, human-tolerant, anthropophilic and non-native species), resulting in a slight increase in species richness.高于此阈值，“获胜者”的丰富度（除拟人化和非本地物种除外），从而导致整体物种丰富度急剧下降。i发现，物种对人足迹的物种丰富度反应在区域之间有所不同（比较北美繁殖鸟类调查的结果，预测数据库和八个生物多样性热点的ebird数据），并识别物种丰富的轨迹对人类压力的反应中的五个不同的轨迹。我建议可以根据“更换然后删除框架”中的斜率和单调对它们进行分类，从而统一人类压力对物种丰富度的矛盾影响。
提前赞美患者，但没有耐心
患者，但没有耐心描述了现代肿瘤学早期维克多·莱文（Victor Levin）的个人旅程以及对脑肿瘤的研究和治疗的发展。他的旅程始于CT和MR Brain Imaging的时代，当时所有已建立的肿瘤治疗仍在证明其在脑肿瘤领域的作用。回忆录描述了早期临床试验的开发，包括仍然重要的PCV时间表，包括仍然重要的PCV时间表，使用动物模型渗透到脑肿瘤中的数学模型，用于脑肿瘤的药代动力学，在此领域的早期临床研究中使用的药物的药代动力学，对NITRO的早期临床研究，对尼罗（Nitro）的互动性以及对综合性的研究 - 源源 - 对综合的态度 - 派系的态度 - 派对属性 - 替代的综合疗法，替代了替代的质量派，替代了替代的质量替代，替代了整体质量的质量派，替代了整体质量的质量，使然化的属性质量替代属性的质量替代性的质量来源构成的质量质量对于涉及的领域放射疗法，对放射疗法引起的认知缺陷的担忧，酪氨酸激酶抑制剂的发展：一切。对脑肿瘤研究者的第一次聚会和神经肿瘤组的诞生以及第一个早期脑肿瘤中心的诞生有生动的描述。此自传是一个非常个人的文件，诚实，关于野心，成就和失望。在许多方面，维克多·莱文（Victor Levin）是神经肿瘤学领域的先驱和领导人物，他从事的许多主题，他理解的重要性是相关的，并且仍然与我们有关。，但这本书也是一个时间胶囊；对于那些想了解该领域早期开始历史的人，这是必须阅读的。- Martin van Dent Bent，医学博士，博士学位，神经肿瘤学教授，伊拉斯mus大学鹿特丹和荷兰Erasmus医疗癌症中心的神经肿瘤学部门
机械色素，结构上有色和可食用水凝胶，由羟丙基纤维素和明胶
水溶液在环境条件下会自我组装成胆汁脂液液晶，当水含量降至45 wt％左右时。[8,23,24]胆固醇相具有周期性的，螺旋纳米结构，由称为螺距P的物理距离定义，P，随着水的含量降低而减小。[17,23]当P处于可见光谱的长度尺度时，入射光以类似于Bragg-Reflection的方式选择性地反映，而HPC中间体显示出生动的金属色素（图1）。[25]观察到的颜色主要取决于所用的HPC类型和溶剂浓度。[9,17,26]但是，通过主动操纵胆固醇螺距，该颜色仍然可以动态控制后的形成。例如，施加宏观压力将压缩胆固醇相，在接触点减少p，并在视觉上导致局部和可逆的蓝调，[17]称为机械化合物。一种机械色素响应，结合了大规模生产，广泛的商业用途和人类消费认证，[27]为HPC提供了生物兼容性和具有成本效益的传感应用的巨大潜力。[17,18,28–30]然而，尽管最近的研究成功地将HPC的间相转化为完全固体的光子结构，例如通过化学交叉链接或HPC侧链的进一步功能化，[11,22,31]这导致动态色彩响应的丧失。因此，HPC机械化色性仅在迄今为止的液体制剂中报道。最后，我们在这项研究中，我们仅使用具有成本效益，生物相容性和广泛可用的原材料证明了机械色素HPC-GEL。我们表明，HPC-Gel可成型为连续未填充的固体，同时保留了剪切稀释的非牛顿反应，这对于液体加工而言是可取的。
人工智能、3D 文档和岩画
摘要 岩画，最好被描述为岩石雕刻，是通过去除岩石表面的部分来产生负浮雕而产生的。这一传统在北欧青铜时代（公元前 1700 年 - 公元前 550 年）在斯堪的纳维亚南部尤为盛行，当时有超过 20,000 艘船只和成千上万的人、动物、马车等。这些生动且极具吸引力的材料提供了定量数据，对于了解青铜时代的社会结构和意识形态具有很高的潜力。提供技术上最好的记录以及自动识别和分类图像的能力将有助于充分利用斯堪的纳维亚南部和其他地方的岩画的研究潜力。因此，我们尝试使用更快的基于区域的卷积神经网络 (Faster-RCNN) 来训练一个模型，该模型基于一种新方法生成的数据来定位和分类图像对象，以改善 3D 记录内容的可视化。新创建的 3D 岩画记录层提供了目前可用的最佳数据，并且与旧方法相比减少了刻写偏差。我们根据输入图像训练了多个模型，这些输入图像上标注了使用不同参数生成的边界框，以找到最佳解决方案。数据包括 408 次岩画遗址扫描中的 4305 张单独图像。为了增强模型并丰富训练数据，我们使用了数据增强和迁移学习。成功的模型在船和圆圈以及人物和轮子上表现异常出色。这项工作是一项跨学科的事业，引发了对考古学、数字人文和人工智能的重要思考。经过训练的模型所代表的思考和成功为未来的岩画研究开辟了新途径。
hahamy-et-al-2021-brain.pdf
人类大脑的自发活动已得到充分记录，但人们对这种普遍存在的神经现象的功能作用知之甚少。以前有人假设自发的大脑活动是无提示（内部产生）行为的基础。我们通过研究五名经历生动的视觉幻觉（Charles Bonnet 综合征）的盲人/视障人士的皮质视觉系统来测试自发的大脑活动是否可能是内部产生的视觉的基础。这些人的视觉系统中的神经元群被剥夺了外部输入，这可能导致他们对自发活动波动的高度敏感。为了测试这些自发波动是否有助于产生幻觉，我们将查尔斯·博内综合征患者报告幻觉时的功能性 MRI 大脑活动 (自发性内部产生的视觉) 与以下情况进行了比较：(i) 视力正常的对照组在看到幻觉流的视觉模拟后由真实视觉 (外部触发的视觉) 引起的大脑活动；(ii) 非幻觉盲人对照组在视觉意象 (提示性内部产生的视觉) 过程中的大脑活动。所有情况都显示出跨越视觉系统大部分的活动。然而，只有查尔斯·博内综合征患者的幻觉情况表现出独特的时间动态，其特点是在报告的幻觉开始之前神经活动缓慢建立。这种建立在早期视觉皮层中最为明显，然后沿着视觉层次结构衰减。这些结果表明，在没有外部视觉输入的情况下，早期视觉皮层中自发波动的积累可能会激活视觉层次，从而触发视觉体验。
意识状态改变状态是普遍的，并且在临床上不足：人群调查
抽象的目标采用了潜在的改变意识的实践可能导致新兴现象的上升（EP）：突然的异常精神或躯体经历通常被解释为精神，神秘，充满活力或魔术本质上。目前尚不清楚这些意识状态发生的频率以及临床意义可能是什么。轶事账户和先前的文献表明，EP可能是常见的，报告的不足，然后是对幸福感的正面或负面变化。我们试图通过大规模的定量测量值来补充EP的患病率和影响的先前证据。方法，我们通过由来自三个国际社区的代表样本完成在线调查（n = 3135），测量了EP的流行，而不是在改变思维的物质上。所采样的社区是英国Qualtrics在线小组成员，总部位于美国的MTURK工人和一个受欢迎的理性主义者博客的读者。样本广泛代表了潜在的人群。结果有45％的参与者报告了至少在生活中至少有一次非药理学引起的EP经历，包括贬值（17％）（17％），统一体验（15％），狂喜（15％），生动的感知，11％（11％）（11％），感知的尺寸变化（10％），身体的范围（9％），远方（9％），远离验证（9％），以及（8％），以及（8％） （5％）。受访者报告说，EP之后的正面和负幸福率结合了，有13％的人声称中度或更大的效果，1.1％的人声称危及生命的苏速。在那些经历过的人中，有63％的人没有寻求帮助。结论EP在所研究的人群中普遍存在，具有正面结果和负面结果，后者似乎没有通过求助于临床实践来充分解决。
基于脑机接口的软机器人手套治疗中风
摘要 — 目的：本项随机对照可行性研究调查了基于脑机接口的软机器人手套 (BCI-SRG) 结合日常生活活动 (ADL) 导向任务在中风康复中的临床应用能力。方法：将 11 名慢性中风患者随机分为 BCI-SRG 组或软机器人手套 (SRG) 组。每组每次干预 120 分钟，包括 30 分钟标准手臂疗法和 90 分钟实验疗法 (BCI-SRG 或 SRG)。为了执行 ADL 任务，BCI-SRG 组使用运动想象-BCI 和 SRG，而 SRG 组使用不带运动想象-BCI 的 SRG。两组均在 6 周内接受了 18 次干预。在基线（第 0 周）、干预后（第 6 周）和随访（第 12 和第 24 周）测量 Fugl-Meyer 运动评估 (FMA) 和动作研究手臂测试 (ARAT) 分数。总共有 10/11 名患者完成了研究，每组 5 名，1 名退出。结果：虽然在 6 周的干预期间 FMA 和 ARAT 没有显著的组间差异，但与 SRG 对照组相比，BCI-SRG 组的 FMA 和 ARAT 的改善似乎在 6 周的干预后持续。顺便提一句，所有 BCI-SRG 受试者都报告了中风受损上肢的生动运动感，3/5 的受试者这种现象在干预后仍然存在，而 SRG 都没有。结论：BCI-SRG 表明可能存在持续功能改善的趋势，特殊的运动知觉体验比慢性中风的主动干预更持久，尽管迫切需要大规模研究来验证统计意义。意义：在以 ADL 为导向的中风康复的软机器人训练中加入 BCI，有望实现持续改善并引发对运动的感知。
神经康复中的脑电图：文献计量分析和内容回顾
摘要：背景：人们对脑电图在神经康复中的作用越来越感兴趣。我们的主要目的是通过具有高度影响力的研究来确定知识库。我们的次要目标是在科学界中留下相关的主题热点、研究趋势和社交网络。方法：我们在 Scopus 中进行了电子搜索，寻找有关神经系统残疾患者康复的研究报告。我们使用最具影响力的论文来概述知识库，并进行词共现分析以确定研究热点。我们还在分析了共引后，使用了描绘的大学、作者和国家之间的合作网络。结果以汇总表、图表和地图的形式呈现。最后，基于引用次数最多的前 20 篇文章的内容审查完成了我们的研究。结果：我们目前的文献计量研究基于来自 420 个来源的 874 条记录。人们对脑电图在神经康复中的应用有着浓厚的研究兴趣，年增长率高达 14.3%。最具影响力的论文是 LF Nicolas-Alfonso 和 J. Gomez-Gill 的《脑机接口综述》，引用次数达 997 次，其次是 J. Daly 和 JR Wolpaw 的《神经康复中的脑机接口》（引用次数达 708 次）。美国、意大利和德国是研究成果最多的国家。研究热点随着时间的推移从使用功能性磁成像转向基于脑电图的脑机接口、运动意象和深度学习。结论：脑电图是脑机接口 (BCI) 中最重要的输入，可成功用于中风症状、肌萎缩侧索硬化症以及脑外伤和脊髓损伤患者的神经康复。基于脑电图的 BCI 有助于轮椅和外骨骼的训练、通信和控制。然而，研究仅限于发达国家的特定科学团体。随着 BCI 的普及和 EEG 过滤算法的改进，证据预计会发生变化。