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20250226-Computer-and Ternet-Lawyer --- ...
他的文章重点介绍了《欧盟的人工智能法》（AI法案）1如何调节生成AI，AI法案将其称为通用AI（GPAI）模型。AI法案通常依赖于基于风险的方法。这意味着根据风险水平的不同要求。gpai模型是一个单独的类别，并且需要特殊的要求。这些要求不是2021年4月的欧洲委员会提案的一部分，而是在立法过程中插入的，这是由于自2022年以来的生成AI工具的普及。GPAI模型提供者的义务将于2025年8月2日起适用。AI生成的内容，深层和AI生成或操纵的文本的透明义务将于2026年8月2日起适用。
使用185例克莱恩 - levin综合征患者的18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描的功能性脑成像：早期标记？
kleine – Levin综合征是一种罕见的疾病，其特征是重新呼吸症的复发性发作，认知障碍，伴奏，脱离和行为扰动。在发作之间，大多数患者的睡眠，情绪和行为正常，但在脑功能成像中可能存在一些残留异常。 however, the frequency, localization and significance of abnor- mal imaging are unknown, as brain functional imaging have been scarce and heterogenous [including scintigraphy 18F-fluorodeoxyglu- cose positron emission tomography/computerized tomography (FDG-PET/CT) and functional MRI during resting state and cognitive ef- fort] and based on case reports or on group analysis in small groups.使用在克莱恩 - 列文综合征诊断时的18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描术的视觉分析，我们检查了一项横截面研究中虚弱和超级代谢的频率，定位和临床决定因素。在179例Kleine-Levin综合征患者中，接受了18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描，视觉分析仅限于在无症状期间研究的138名未经治疗的患者。多达70％的患者患有缺失代谢，主要影响后缔合皮质和海马。缺乏代谢与年龄较小，最近（<3年）的病程和上一年中较高的发作有关。在该疾病开始时，低代谢率更广泛（从左边的枕骨连接到整个同型外侧，然后是双侧后缔合性皮层）。相比之下，前额叶背侧皮层有多代谢，其中一半的患者（几乎所有患者在后部地区都有伴随性的低甲状酸酯），这也与年龄较小和较短的疾病病程有关。认知表现（包括情景记忆）在患有海马低代谢的患者中相似。总而言之，在无症状kleine – levin综合征期间，对18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机化的tomog-raphy的个人视觉分析经常观察到低代谢。它主要影响后缔合皮质和海马，主要是在最近发病的年轻患者中。低代谢在克莱恩 - levin综合征的第一年期间提供了特征标记，这可以在诊断过程中帮助临床医生。
评估基于MRI的机器学习方法用于临床数据仓库中痴呆症的计算机辅助诊断
索邦大学，脑研究所 - 帕里斯 - 巴黎脑研究所 - ICM，CNRS，Inria，Inserm，inserm，ap-hp，piti´e-salpical医院，巴黎，75013，法国B ap-ap-HP，巴黎，巴黎，巴黎，75012，75012，法国C IM2A，法国C IM2A，PITI，PITI，PITI，PITI，AP-HP，PITI，PITI，PITI，PITI，PITI，AP-HP， 75013，法国D AP-HP，Piti´e Salpild，神经辐射学系，巴黎，75013，法国E Sorbonne University，Brain Institute-Paris-Paris-Paris-Paris Institute-ICM，CNR，CNR，CNRS Inria，Inserm，Inserm，ap-hp，ap-hp，piti´e-salpˆere，dmu dimu dimu dimumu diament paris，75013
使用量子计算机在扩展的宇宙中模拟粒子创建
MACEDA解释了该技术对研究的重要性：“我们仅使用四个量子位，一个用于每个可能的领域状态。但是，由于我们的电路涉及大量量子门，因此在整个执行过程中累积了错误。为了获得可靠的结果，我们应用了缓解错误技术，这有助于提高计算的保真度。”
分子“邮政编码”将杀手T细胞吸引到脑肿瘤
在计算机上（在计算机中）：科学家使用计算机程序来预测药物如何根据其化学特性在体内移动。在实验室（体外）：他们在菜肴中的细胞上测试药物，以查看其在受控环境中的表现。在人类/动物中（体内）：有时，它们在活体中测试该药物以查看其工作原理。
平板电脑TAB-EX®03DZ1 TAB-EX-EX03-DZ1-WIFIZAF ...
2德国：+49 621 776 2222 PEPPEL+FUCHS组，请参阅“与Pepperl+Fuchs产品信息有关的一般说明”。美国：+1 330 486 0002新加坡：+65 6779 9091 www.pepperl-fuchs.com pa-info@us.pepperl-fuchs.com pa-info@sg.pepperl-fuch.pepperl-fuchs.com pa-info pa--info@de.pepperl-fuchs.com@de.pepperl-fuchss.com
带有光电反馈的基于激光的储层计算机的不对称性能
基于物理的神经形态计算是当前数字技术的有前途的算法，因为其能量效率，并行性的潜力和较大的带宽。在各种体系结构中，复发性神经网络（RNN）特别适合以频度依赖性（例如音频和视频信号）处理数据[？]。但是，他们解决特定任务的监督培训通常是数据密集型的，需要调整网络的互发矩阵，这是硬件实现的挑战。储层计算（RC）提供了一个框架来通过简化训练过程来克服此问题，从本质上讲，将RNN未经训练以及在结合RNN节点的瞬时响应的输出层上使用简单的lin-1 eR-ear回归[？？]。这些考虑因素通过使用七个技术平台（包括微电子学，旋转和光子学[？？]。在后一类中，已经提出了各种插曲[？ ]包括大规模的自由空间体系结构[？？？]，光反馈体系结构[？？？]和光子集成电路[？？]。这些物理系统已经在各种任务上证明了最先进的性能，包括非线性通道均衡，混乱的时间序列预测和语音识别[？]。]，其中一个物理非线性反馈体系结构依赖于时间延迟储层（TDRC）方法[？
社论：代码调制的诱发电位在下一代脑机构接口中的作用
使用代码调节的诱发潜力（C-VEP）对脑部计算机界面（BCIS）进行研究，最近取得了显着的进步（Martínez-Cagigal等，2021）。这些突破归因于刺激协议的复杂设计和创新的解码技术，它们共同建立了基于C-DEP的BCIS作为通信和控制应用程序的当前最新技术。该研究主题旨在通过促进原始贡献来推动领域的前进，并特别着眼于提高C-DEP驱动的BCI系统的可用性，可靠性和实用性。的目标是更加关注这一新兴领域，尽管它取得了显着的成就，但仍需要在临床环境和日常生活中促进这些技术的广泛采用。C-VEP刺激方案与其他主要类别的诱发反应明显不同，例如与事件相关的电位（ERP）和稳态视觉诱发的潜力（SSVEP）（Martínenez-Cagigal等人，2021年）。ERP协议通常基于奇数范式，其速度要慢得多，典型的刺激发作异步（SOA）约为250 ms（4 Hz），而C-vep中使用的至少16 ms（60 Hz）的速度相比。同样，尽管与ERP相比，SSVEP范式也相对较快，但SSVEP协议依赖于频率的方法，在这种方法中，刺激仅限于具有特定频率和相位的周期性信号。相比之下，C-VEP协议采用了噪声方法，允许更广泛的刺激序列（包括非周期性模式），同时还表现出对窄带干扰的更大弹性。此外，最近的证据表明，从信息理论的角度来看，在基于C-DEP的BCIS中，可以通过视觉诱发的途径达到的最大信息传输速率显着超过了基于SSVEP的系统（Shi等，2024）。
基于非线性特征提取和堆叠集成学习的混合EEG-fNIRS脑机接口
a 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，哈尔滨，中国 b LINEACT CESI，里昂 69100，法国 c 埃法特大学电气与计算机工程系，吉达 22332，沙特阿拉伯 d Persistent Systems Limited，那格浦尔，印度 e AGH 科技大学生物控制论与生物医学工程系，克拉科夫，波兰 f 克拉科夫理工大学计算机科学与电信学院计算机科学系，华沙 24，31-155，克拉科夫，波兰 g 波兰科学院理论与应用信息学研究所，Ba ł tycka 5，44-100，格利维采，波兰 h EIAS 数据科学实验室，苏丹王子大学计算机与信息科学学院，利雅得 11586，沙特阿拉伯 i 梅努菲亚大学理学院数学与计算机科学系，32511，埃及j 埃及梅努菲亚大学计算机与信息学院信息技术系
新研究表明，量子计算机更擅长猜测
量子计算机有望解决某些问题，其优势会随着问题复杂性的增加而增加。然而，它们也极易出错或产生噪音。Lidar 表示，挑战在于“在当今量子计算机仍然‘嘈杂’的现实世界中获得优势”。当前量子计算的这种容易产生噪音的情况被称为“NISQ”（嘈杂中型量子）时代，这个术语改编自用于描述传统计算设备的 RISC 架构。因此，目前任何量子速度优势的展示都需要降低噪音。