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欺骗相关大脑区域的荟萃分析连接模型
基于大脑的欺骗研究仅在二十年前就开始了，此后，欺骗范式包括各种各样的环境和反应方式。对这类研究的调查为我们的神经科学和法律知识提供了对个人欺骗他人的方式的法律知识。为此，我们使用BrainMap软件进行了激活似然估计（ALE）和荟萃分析连接性建模（MACM），以检查45个基于任务的fMRI脑部脑激活研究。欺骗性与诚实行为期间的激活可能性估计的激活揭示了7个显着的峰值作用簇（双侧岛，左上额回，双侧超边缘回和双侧额叶额叶）。荟萃分析的连通性建模揭示了包括单向和双向连接的7个区域之间的互连网络。与随后的行为和范式解码一起，这些发现暗示了超级方向的回旋作为社会认知过程的关键组成部分。
减少功能性近红外光谱中的起始延迟：预测 HbO/HbR 信号
使用血流动力学响应进行脑机接口的一个固有问题是生理过程的缓慢性。本文提出并验证了一种估算神经元激活引起的氧合血红蛋白变化的新方法。在使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 监测血氧水平依赖性信号的时间响应时，需要仔细检查氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白在其相空间中的早期轨迹。此外，为了缩短检测时间，实施了一种基于核递归最小二乘 (KRLS) 算法的预测方法。在验证所提出的方法时，检查了从左侧运动皮层测量的手指敲击任务的 fNIRS 信号。结果表明，使用高斯核的 KRLS 算法在 q = 15 步时（即在 9.19 Hz 的采样频率下提前 1.63 秒）对 1 HbO（即 87.5%）和 1 HbR（即 85.2%）均产生最佳拟合。由此得出结论，使用 fNIRS 预测可以在大约 0.1 秒内完成神经元激活，如果与 EEG 结合使用，则可以实现几乎实时的实践。
Glecaprevir / pibrentasvir（Mavyret）使用标准，用于2024年6月6月更新< / div < / div>
语言变更的解释VA提议为支持VA管理和员工办公室建设项目，非重新维护（NRM）项目和租赁所需的IT激活成本提供一份非年份拨款条款。这些资金仍然是IT系统拨款的一部分，但仅出于与建筑，NRM项目和租赁有关的IT激活目的指定。拟议的更改将使VA与特定的建筑，NRM或租赁项目保持一致，并在IT激活资金的可用期限内提供灵活性，以随着更改的施工时间表而移动。OIT需要相同类型的灵活性来资助IT激活成本，与VA管理部门和员工办公室为与建筑有关的成本提供资金。一份不拨款的规定将提供这种灵活性。
使用功能性近红外光谱评估内疚和羞耻引起的大脑激活
功能性近红外光谱（fNIRS）是一种很有前途的脑成像方式，可用于研究道德情绪的神经基础。然而，使用 fNIRS 测量道德情绪的可行性尚未确定。在本研究中，我们使用 fNIRS 来检测两种典型的道德情绪——内疚和羞耻引起的大脑激活。我们向参与者呈现内疚和羞耻的背景以唤起情绪反应，并使用 fNIRS 测量大脑活动。单变量一般线性模型分析显示，眶额皮质、背外侧前额皮质和颞中回对两种情绪都有显著激活，右颞顶交界处对内疚有特定激活。多变量分类分析显示整体识别准确率为 52.50%，在分类内疚、羞耻和中性情绪时明显高于偶然水平。这些结果表明使用 fNIRS 评估由内疚和羞耻引起的大脑激活的可行性，并展示了 fNIRS 在研究道德情绪的神经相关性方面的潜力。
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
BIROn - 伯克贝克学院机构研究在线
摘要 本文研究的是有关 GPT 智能的最详尽的文章之一，该研究由微软的工程师进行。虽然他们的工作有很大的价值，但我认为，出于熟悉的哲学原因，他们的方法论“黑箱可解释性”是错误的。但还有更好的方法。有一门令人兴奋的新兴学科“内部可解释性”（特别是机械可解释性），旨在揭示模型的内部激活和权重，以了解它们所代表的内容以及它们实现的算法。黑箱可解释性未能认识到，当涉及到智能和理解时，流程的执行方式很重要。我不能假装有一个完整的故事来提供智能的必要和充分条件，但我确实认为内部可解释性与关于智能需要什么的合理哲学观点完美契合。因此，结论是温和的，但我认为重点在于如何让研究走上正轨。在本文的最后，我将展示如何使用一些哲学概念来进一步完善内部可解释性的方法。
在沉浸式虚拟现实体验中，从脑电图中解码主观情绪唤醒
情绪已与自主神经（ANS）和中枢神经系统的活动联系起来（CNS; Dalgleish，2004）。因此，很难将个人（即离散）情绪类别与ANS中的特定响应模式联系起来（参见Kragel＆Labar，2013年； Kreibig，2010年； Siegel等人，2018年）或不同的大脑区域（Lindquist等，2012;但是参见Saarimäki等，2016）。相反，情绪似乎是通过与基本心理学（即，也是非情感）操作有关的大脑区域和身体激活的一组动态实现的（即“心理原始人”； Lindquist等，2012）。在这种观点中，Humans通常处于令人愉悦或不愉快的唤醒状态的波动状态（“核心影响”； Russell＆Feldman Barrett，1999; Lindquist，2013），可能会受到外部刺激的影响。表情唤醒可能会有一种“共同货币”来比较不同的刺激或事件（Lindquist，2013年），并代表基本的神经过程，这些神经过程是各种表情的基础（Wilson-Mendenhall等，2013）。
关于预测人类语音误解的自我监督的学习语音表征的好处
深度神经网络（DNNS）最近已证明接受自我监督的学习（SSL）训练，可以产生类似于相同语音输入的大脑激活的表示。SSL表示能否有助于解释人类的语音感知错误？旨在阐明这个问题，我们研究了它们用于语音误解预测的用途。我们从WAV2VEC 2.0中提取表示形式，这是一种用于语音的SSL架构，并使用它们来计算特征作为模型，以预测语音感知误差在噪声信号中的语音感知错误。我们对3000多个语料库进行了实验，英语中有3000多个毫无意义的混乱。我们考虑基于多PLE SSL的功能，并将其与传统的声学基准和通过ASR的监督学习微调获得的传统声学基准和特征。我们的结果表明，从适当的层中提取SSL表示的支撑性，进一步表明了它们对人类语音感知的建模潜力。索引术语：语音感知，可理解性预测，次级清晰度，自我监督的学习，语音中的语音
专业 - 亚专业过渡日计划（TDP） /麦吉尔大学性认同中心（M.U.S.I.C.）联系信息< / div>
过渡日计划：过渡日计划旨在避免或缩短在MUHC的精神病学入院。这是星期一至周五在MGH举行的一日计划。它向具有多种诊断和功能的患者开放。它结合了危机干预和恢复方法，并提供包括心理药理学，心理治疗（DBT启发），行为激活以及音乐和艺术疗法在内的小组和个人干预措施。参与该计划的学生有机会在康复之旅开始时评估患者，并随着他们发展危机解决和更好的适应，并紧随其后。在半天轮换中，学生将与患者单独见面并参加小组活动。这是每周5个半天（星期一至星期五早上）的兼职选修。麦吉尔大学性认同中心（音乐）这是加拿大和魁北克唯一在非病态环境中为性少数群体服务的精神病学的门诊精神健康诊所。音乐拥有一个由临床专业人士和研究人员组成的跨学科团队（三名精神科医生，一名心理学家，一位夫妇和家庭治疗师，一名专门从事心理健康的护士从业者和护士临床医生）。
在沉浸式虚拟现实体验中，从脑电图中解码主观情绪唤醒
情绪已与自主神经（ANS）和中枢神经系统的活动联系起来（CNS; Dalgleish，2004）。因此，很难将个人（即离散）情绪类别与ANS中的特定响应模式联系起来（参见Kragel＆Labar，2013年； Kreibig，2010年； Siegel等人，2018年）或不同的大脑区域（Lindquist等，2012;但是参见Saarimäki等，2016）。相反，情绪似乎是通过与基本心理学（即，也是非情感）操作有关的大脑区域和身体激活的一组动态实现的（即“心理原始人”； Lindquist等，2012）。在这种观点中，Humans通常处于令人愉悦或不愉快的唤醒状态的波动状态（“核心影响”； Russell＆Feldman Barrett，1999; Lindquist，2013），可能会受到外部刺激的影响。表情唤醒可能会有一种“共同货币”来比较不同的刺激或事件（Lindquist，2013年），并代表基本的神经过程，这些神经过程是各种表情的基础（Wilson-Mendenhall等，2013）。