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使用深度卷积精炼自动编码 Alpha GAN 增强 3D 大脑环境的数据
摘要 —基于学习的方法代表了路径规划问题的最新技术水平。然而，它们的性能取决于可用于训练的医学图像的数量。生成对抗网络（GAN）是无监督神经网络，可用于合成逼真的图像，避免对原始数据的依赖。在本文中，我们提出了一种创新类型的 GAN，即深度卷积精炼自编码 Alpha GAN，它能够通过学习数据分布从随机向量成功生成 3D 脑磁共振成像 (MRI) 数据。我们将变分自编码 GAN 与代码鉴别器相结合，解决了共模崩溃问题并降低了图像模糊度。最后，我们在生成器网络中串联了一个精炼器，以平滑图像的形状并生成更逼真的样本。我们使用生成的图像与真实图像之间的定性比较来测试模型的质量。我们还利用多尺度结构相似性度量、最大平均差异和并集交集三个指标进行了定量分析。最终结果表明，我们的模型可以成为解决基于学习的方法所需的医学图像短缺问题的合适解决方案。
利用深度生成模型增强基于脑电图的情绪识别的数据增强
摘要 目的. 脑电图 (EEG) 情绪识别中的数据稀缺问题导致难以使用机器学习算法或深度神经网络构建高精度的情感模型。受新兴深度生成模型的启发，我们提出了三种增强 EEG 训练数据的方法，以提高情绪识别模型的性能。方法. 我们提出的方法基于两个深度生成模型，变分自编码器 (VAE) 和生成对抗网络 (GAN)，以及两种数据增强方式，即全部使用和部分使用策略。对于全部使用策略，所有生成的数据都会被增强到训练数据集中，而不会判断生成数据的质量；而对于部分使用策略，仅选择高质量数据并附加到训练数据集。这三种方法称为条件 Wasserstein GAN (cWGAN)、选择性 VAE (sVAE) 和选择性 WGAN (sWGAN)。主要结果. 为了评估这些提出方法的有效性，我们对两个用于情绪识别的公共 EEG 数据集（即 SEED 和 DEAP）进行了系统的实验研究。我们首先以两种形式生成逼真的脑电图训练数据：功率谱密度和差分熵。然后，我们用不同数量的生成逼真的脑电图数据扩充原始训练数据集。最后，我们训练支持向量机和具有快捷层的深度神经网络，使用原始和扩充的训练数据集构建情感模型。实验结果表明，我们提出的基于生成模型的数据增强方法优于现有的数据增强方法，如条件 VAE、高斯噪声和旋转数据增强。我们还观察到，生成的数据数量应小于原始训练数据集的 10 倍才能达到最佳性能。意义。我们提出的 sWGAN 方法生成的增强训练数据集显著提高了基于脑电图的情绪识别模型的性能。
基于动态系统的数据增强用于大脑状态分类
Buenos Ares，Argentina B国家科学和技术研究委员会（CONICET）的物理学系，Buenos Aires，Argentina C实验心理学和神经科学实验室（LPEN），认知和翻译神经科学研究所（Inco） OlógicasdelaInfícia（Fleni），蒙塔内斯2325，C1428，AQK，Buenos Aires，Argentina E部，牛津大学，英国牛津大学，英国牛津大学，大脑中的音乐中心（MIB） ，巴塞罗那，西班牙西班牙巴塞罗那法布拉和德国基尔大学神经病学系
我们已经谈论了增强，咨询和...
鸟很饥饿，需要（狭义地）集中精力在卵石中找到食物。这需要大量的重点 - 换句话说，我们大脑的左侧。虽然鸟类专注于将食物与污垢区分开，但它必须意识到其周围环境 - 我们大脑的右侧。我周围有任何威胁/友谊吗？有趣的是作者以鸟为例。鸟类与人类和大脑的其他一切相同。我们有两半……一个狭义的专注力，一个是更加警惕的（如果您相信这一理论）。*********************************************************************************************************************************************************************H色AAAAAA意A意意意意意意意修们员来说就非常专注。有些人想要战术解决方案，可以帮助他们找到更多的鸟种子。他们花了很多时间尝试了解整体公司/商业环境。然后我们进入首席执行官办公室。他们的大脑完全翻转。他们迫切希望了解环境。谁是竞争对手？威胁？我们应该如何定位自己？他们纯粹关注环境，因此大多数员工在日常任务中的工作效率更高。告诉我该怎么做，我会表现出色。但是谁想出了“该怎么办？”执行领袖。
人类增强和超人类时代
詹姆斯·休斯博士 生命机器伦理与新兴技术研究所执行主任：仿生与生物混合系统研究手册 牛津大学出版社。2018。主编：Tony Prescott、Paul Verschure，助理编辑：Nathan Lepora 章节摘要：人类增强从三个方面进行讨论：技术手段、被增强的能力以及将受到影响的社会系统。所考虑的技术增强范围从皮层外信息和通信系统，到药品、组织和基因工程、假肢和器官，最终到纳米医学机器人、脑机接口和认知假肢。这些技术被映射到我们正在实现和增强的能力上，包括延长寿命和身体、感官和认知能力，以及实现对情绪、道德行为和精神体验的控制。增强对家庭、教育、经济、政治和宗教的影响是单独考虑的，但它们的总体影响将是非线性的，并推动我们共同进化的技术社会文明这一生命机器的复杂适应。