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教育领域的基于人工智能的面部识别和检测技术
在当今快节奏的世界中，各种系统中自动化和效率的需求已变得至关重要。这样一个领域是出勤管理，该领域传统上依靠手动或基于卡的方法，这两者通常都耗时且容易出现错误。这些方法可能导致不准确，管理不善或操纵出勤记录。此外，诸如代理出勤率（其他人代表他人的出勤率）之类的问题进一步使过程变得复杂。随着AI和计算机视觉技术的兴起，这些问题现在可以通过自动化和安全的解决方案有效地解决。基于AI的出勤系统，由面部识别技术提供支持，为这些问题提供了更有效，准确和防篡改的解决方案，从而确保了出勤跟踪的透明度和可靠性。该项目旨在开发这样的系统，以利用面部识别来准确识别个人并实时记录其出勤率，从而降低与传统方法相关的风险。
通过工程模式识别受体增强植物的广谱抗性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2025年3月1日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.26.640353 doi：Biorxiv Preprint
环境影响如何以及何时会改变脑皮质？具有出生体重差异的双胞胎的实验培训研究
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2025年3月1日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.26.640353 doi：Biorxiv Preprint
成人创伤性脑损伤的认知和神经性后遗症的哌醋甲酯：系统评价和荟萃分析
结果：通过元分析记录有利于哌醋甲酯的显着结果，用于五种认知结果指标之一（Trail Make Make Meagry Test a）（P = 0.005，CI [-5.19，-0.91]），以及抑郁域以及抑郁域（P <0.00001，CI [-0.78，-0.39]和patip <0. 0.98，-0.67]）。数据不足，在侵略性，冷漠，躁动，记忆，运动功能，脑抑制综合征和睡眠结构域中可用于荟萃分析。对这些领域中证据的定性审查发现，在小型的随机研究中，在这些各个领域中证明了哌醋甲酯疗效的有限和混合证据。25项研究中有11项被认为包含一些偏见的高风险。 然而，本综述确定了哌醋甲酯对TBI成年人改善抑郁和疲劳的有益作用的支持证据，对认知和其他症状有一些可能的好处。 异质性很高，偏见的风险在整个研究中有所不同，在某种程度上限制了结果的可信度。25项研究中有11项被认为包含一些偏见的高风险。然而，本综述确定了哌醋甲酯对TBI成年人改善抑郁和疲劳的有益作用的支持证据，对认知和其他症状有一些可能的好处。异质性很高，偏见的风险在整个研究中有所不同，在某种程度上限制了结果的可信度。
从神经生理数据中分析认知脑网络的基于信息的措施的组级推断
Author contributions Conceptualization : EC, BG, RAAI, AB Data curation : EC, JB Formal analysis : EC Funding acquisition : AB Investigation : EC, JB, AB Methodology : EC, BG, RAAI, MA, AB Project administration : EC, AB Resources : AB Software : EC, RB, RAAI, AB Supervision : AB, BG, RAAI Validation : Visualization : EC Roles/Writing - original draft : EC, BG, AB Writing - review & editing ：MA，Raai，AB
权力二人组：通过人类AI协同作用在STEM和非茎教育中释放认知潜力
AI驱动的教育工具预计将在未来几年影响全球超过20亿学习者，以前所未有的方式改变STEM和非茎学科（Louly，2024； Sandhu等，2024；世界经济论坛，2024年）。人工智能（AI）正在通过个性化的辅导，实时反馈和自适应学习经验彻底改变教育（Akavova等，2023）。AI使教师能够根据学生的需求制定个性化的发展计划。它对诸如批判性思维，情感智力和道德推理等智力任务的影响是一个有争议的话题（Çela等，2024）。对驱动的工具的更大依赖性是对表面学习的关注，并且与复杂的问题解决和辩论最少的参与度（çela等，2024）。虽然AI在所有受试者中都增强了教育，但在STEM和非茎领域之间，它确实如此不均，尤其是在与基于结构化的基于逻辑的学习与解释性，抽象推理的互动（Nagaraj等，2023; Singer等，2023）。在STEM教育中，AI的分析和结构化逻辑性质在解决问题，模拟和复杂计算的自动化方面提供了极大的好处。然而，非茎领域，例如人文和社会科学，需要更多的解释性，道德和创造性的参与，而AI不太可能提供。本文探讨了这些差异，同时倡导AI的均匀整合，以增强而不是代替人类的教学。
长卵巢认知障碍和男性生殖激素缺陷可能源于GNRH神经元死亡
一个大学。里尔，INSERM，CHU LILLE，LILLE神经科学与认知，UMR-S 1172，Estalz，Lille，法国，法国B部内分泌学和调查医学，伦敦帝国学院，伦敦，英国伦敦，英国C CHU LILLE，病理学系，中心病原学，法国D Cimus d Cimus d Cimus d Cimus d cimus de santia deia deia compertela，santiago dea compastela西班牙E吕贝克大学实验和临床药理学和毒理学研究所Digestivas（Ciberehd），西班牙马德里，马德里郡H H Chu Lille，妇科与妇产部，珍妮·德·弗兰德雷斯医院，F-59000，法国I Lille，I I I Neurobiology的实验室，实验性医学，实验性医学研究所。Lille, Inserm, CHU Lille, Service de Médecine Intensive Réanimation, U1190, EGID, F-59000 Lille, France k University Lille, Inserm, CHU Lille, Centre d ' investigation Clinique (CIC) 1403, F-59000, Lille, France l LICORNE Study Group, CHU Lille, Lille, France m Department of Experimental and Clinical Medicine, University of意大利佛罗伦萨，意大利n chu Lille，新生儿学系，HôpitalJeanne de Flandre，FHU，FHU 1000天，F -59000，F -59000，法国O大学里尔，CNR，CNRS，CNRS，INSERM，INSERM，INSERM，CHU LILLE，INSERM，CHU LILLE，INTERUR DE LILLE Lille，Service de Biochimie et hormonologie，Center de Biologie Pathologie，Lille，法国Q Univ。里尔，Inserm U1285，Chu Lille，复苏杆，CNRS，UMR 8576 -UGSF -UGSF-结构和功能性糖生物学单元，F -59000，法国里尔，法国Rille，内分泌学部，内分泌学系，帝国大学医疗保健NHS NHS NHS NHS NHS NHS Trust，伦敦，英国王后，英国王后，建筑801A，drio niria diveria，b. 48160，deria，488160，deria>
这很简单吗？认知神经科学中的线性映射模型
认知神经科学的进步通常伴随着我们用来发现大脑功能新方面的方法的复杂性。最近，许多研究已经开始使用大型特征集来预测和解释大脑活动模式。在此范式中，至关重要的重要性是映射模型，它定义了特征和神经数据之间可能关系的空间。直到最近，大多数编码和解码研究都使用了线性映射模型。但是，一些研究人员认为，线性映射的空间过于限制，并主张使用更灵活的非线性映射模型。在这里，我们在三个总体目标的背景下讨论了映射模型的选择：预测准确性，可解释性和生物学合理性。我们表明，与流行的直觉相反，这些目标不会清晰地映射到线性/非线性鸿沟上。此外，我们认为，我们应该旨在估计这些模型的复杂性，而不是将映射模型视为线性或非线性，而不是将映射模型视为线性或非线性。我们表明，在大多数情况下，复杂性可更准确地反映了各种研究目标所施加的限制，并概述了几个可用于有效评估映射模型的复杂度指标。
多人活动识别的生成居民分离和多标签分类
本文介绍了几种方法：一种基于居民分离的方法，称为SEQ2RES，另一种基于多标签分类，称为BigRu+Q2L。第三种方法将它们结合到两个阶段的模型中。与以前的分离不同，将传感器事件分配给居民一一将传感器事件分配给居民，SEQ2RES采用序列到序列（SEQ2SEQ）[18] ARCHITCOUNT。它对整个传感器序列进行建模，并基于建模上下文生成分离的序列。另一方面，Bigru+Q2L使用注意机制不仅在活动标签之间，而且在标签和特征之间进行构成相关性。这可以实现更准确，更灵活的多标签分类。最后，这两种方法是在一个模型中组合在一起的，该模型将居民信息分开，同时考虑居民活动的相关性。
认知控制的神经科学：大脑如何管理思想和动作。
总而言之，认知控制是一个必不可少的功能，使个人能够有效地调节思想和行动。它由复杂的神经回路支配，主要涉及前额叶皮层及其与其他大脑区域的联系。了解认知控制的神经科学对解决心理健康障碍，改善认知功能并增强整体幸福感具有深远的影响。随着研究的继续，对认知控制机制的新见解可能会导致优化人类认知和行为的创新策略。