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CropCat：用于平滑EEG信号特征分布的数据增强
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是人与计算机之间的通信系统，无需使用物理控制设备即可反映人的意图。由于深度学习在从数据中提取特征方面具有很强的鲁棒性，因此在 BCI 领域应用深度学习解码脑电图的研究已经取得了进展。然而，深度学习在 BCI 领域的应用存在数据不足和过度自信的问题。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的数据增强方法 CropCat。CropCat 包含两个版本，CropCat-spatial 和 CropCat-temporal。我们通过在裁剪数据后连接裁剪后的数据来设计我们的方法，这些数据在空间和时间轴上具有不同的标签。此外，我们根据裁剪长度的比率调整标签。结果，我们提出的方法生成的数据有助于将因数据不足而导致的模糊决策边界修改为明显的。由于所提方法的有效性，与未应用所提方法相比，四个脑电信号解码模型在两个运动想象公共数据集上的性能得到了提高。因此，我们证明了 CropCat 生成的数据在训练模型时平滑了脑电信号的特征分布。关键词–脑机接口，脑电图，数据增强，运动想象；
增强电力系统弹性指标以实现关键负载优先级
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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
微调FAM161A基因增强疗法以恢复视网膜功能
已有15年了，基因疗法一直被视为遗传性视网膜疾病的希望的灯塔。许多临床前研究都集中在具有最大基因表达能力的载体周围，但是尽管基因转移有效，但在各种纤毛病中仍观察到了最小的生理改善。色素型视网膜炎28（RP28）是FAM161A中Bi-Callelic null突变的结果，Fam161a是连接纤毛（CC）结构的必不可少的蛋白质。在缺席的情况下，纤毛杂乱无章，导致外部片段崩溃和视力障碍。在人类视网膜中，FAM161A有两个同工型：带外显子4的长度，而没有它的短。为了恢复FAM161A中的CC，在纤毛混乱开始后不久，我们将AAV载体与启动子活性，剂量和人类同工型进行了比较。虽然所有矢量都改善了细胞存活，但仅使用弱FCBR1-F0.4启动子启用了两种同工型的组合，启用了CC中的精确FAM161A升级和增强的视网膜功能。我们对RP28的FAM161A基因置换的调查强调了精确治疗基因调节，适当的载体给药和两种同工型的递送的重要性。此精度对于涉及FAM161A等结构蛋白的安全基因疗法至关重要。
一种简单的背景增强方法，用于使用扩散模型的对象检测
摘要。在计算机视觉中，众所周知，缺乏数据会损害模型性能。在这项研究中，我们应对加强数据集多样性问题的挑战，以使各种下游任务（例如对象检测和实例segmentation）受益。我们通过利用生成模型中的进步，特别是文本对图像合成技术（如稳定扩散）提出了一种简单而有效的数据增强方法。我们的方法着重于标记的真实图像的变化，利用生成对象和背景增强通过indpainting来增强现有的培训数据，而无需其他注释。我们发现，尤其是背景增强，显着提高了模型的鲁棒性和泛化能力。我们还调查了如何提示和掩盖以确保生成的内容符合现有注释。通过对可可数据集的全面评估和其他几个关键对象检测基准测试，我们的增强技术的功效得到了验证，这表明在不同情况下，模型性能没有提高。这种方法为数据集启用的挑战提供了有希望的解决方案，这有助于开发更准确，更健壮的计算机视觉模型。
超人类主义、人工智能和全球商业：探索增强、智能和企业的交汇点
1,2 意大利塞利努斯大学 摘要 超人类主义植根于通过技术超越人类局限的理念，有望重塑人类存在的多个方面。随着人工智能 (AI) 的整合，这些转变变得更加深刻，提供了无与伦比的机遇和挑战。本文深入探讨了超人类主义技术对全球企业的影响、面对此类变化而不断发展的战略以及人工智能在引导这些转变方面的关键作用。通过探索新兴市场、道德范式和潜在的劳动力管理挑战，本文旨在阐明全球企业如何为与超人类主义交织在一起的未来做好准备。人工智能和超人类主义的相互交织发展也预示着一个创新的新时代，为未来的全球经济奠定了基础。 关键词：人工智能 (AI)、认知增强、道德考虑、全球商业战略、监管适应、社会经济转型、超人类主义、劳动力增强。简介 超人类主义正处于人机融合的边缘，模糊了有机与合成之间的界限。人工智能的加入使潜在的发展轨迹更加复杂，为人们描绘了商业、技术和人性以前所未有的方式融合的未来愿景。从增强人类能力到可能实现数字永生，可能性无限。当我们站在这个新时代的黎明时分，企业必须努力应对这些技术飞跃将如何重塑行业、重新定义工作和重建社会规范。全球企业面临的挑战不仅是适应，而且是率先协调这些快速发展的领域。 超人类主义技术及其影响 2.1 基因工程：现代基因工程领域主要由 CRISPR-Cas9 技术定义。该技术允许对 DNA 进行精确编辑，从而能够改变包括人类在内的生物体中的特定基因。 商业影响：
人类的增强：设计在认知传感健康界面设计中的作用
抽象的人类增强是一系列实践和学科，涉及将技术用作人体不可或缺的一部分，旨在协助，替代或增强人类感官，身体和认知能力。分配主要与技术培养的观点有关，旨在提供有用的，安全和有用的增强以满足即时需求，通常以改善和支持性能。对该主题中心的一种以人为中心的方法为人类需求相互作用提供了新的观点，超越了功能性和可用性。调查愿意将增强技术融入其日常生活的用户的新新兴需求，欲望和研究对于定义新颖的设计方法至关重要。因此，涉及该领域的设计和实践对于利用以Hu-Mans为中心的方法的交互式机身技术的发展很重要。基于设计的方法和工具，例如以人为中心的设计（HCD），设计思维和设计小说可以为这种探索提供可行的基础，而这些探索的重新解释和组合可能对人类增强研究领域的未来设计发展有用。尤其是该主题在开发可穿戴和集成界面的基于设计的干预方面提供了有趣的机会，这些界面可以恢复或增强与功能用户的需求不直接相关的认知和感性能力，例如人类天生的生物学能力，并可能被削弱或熄灭。通过理论搜索和实际实验，将研究设计研究和实践和人类增强的交集，以便以人为中心的增强技术的角度为问题的讨论和发展提供贡献。
基于卷积 LSTM 的脑机接口系统的数据增强
a 横滨市立大学认知信息科学实验室，日本横滨市金泽区濑户 22-2 b 日本理化学研究所信息系统和网络安全总部计算工程应用部，日本埼玉县和光市广泽 2-1 c 西班牙加泰罗尼亚维多利亚中央大学工程系数据与信号处理研究组，维多利亚 08500 d 英国剑桥大学精神病学系，剑桥 CB2 3EB e 南开大学人工智能学院，天津 300071 f 俄罗斯莫斯科斯科尔科沃科学技术研究所张量网络与深度学习数据挖掘应用实验室 g 日本东京理化学研究所高级智能项目中心张量学习团队 h 阿里巴巴集团阿里巴巴量子实验室，北京 100102 i 三峡大学经济管理学院，宜昌
footyvision：在足球视频中的多对象跟踪，本地化以及球员和球的增强
足球视频内容分析是一个快速发展的领域，旨在丰富足球比赛的观看体验。当前的研究通常集中于玩家和/或球形检测，跟踪和本地化的特定任务。我们的研究致力于将这些努力整合到能够处理透视转换的综合多对象跟踪（MOT）模型中。我们的框架（footyvision）使用了在扩展的球员和球数据集中训练的Yolov7骨干。MOT模块建立了一个画廊，并根据特征嵌入式，界限框相交，距离，距离和速度来通过匈牙利算法分配身份。我们模型的一个新组件是透视转换模块，该模块利用Yolov7骨架的激活映射使用线，相互作用点和椭圆形来计算同型。此方法有效地适应动态
