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用大语言模型在语言刺激下解码语义表示
大脑解码技术为解释神经活动的解释以重现思想，情感和运动的方式铺平了道路。Tang等。 （2023）引入了一种新颖的方法，该方法将语言模型用作基于功能磁共振成像（fMRI）数据的大脑解码的生成模型。 在他们的工作中构建，这项研究探讨了使用三种其他语言模型的使用以及先前研究中使用的GPT模型，以改善解码功能。 此外，我们使用嵌入模型添加了一个评估度量，提供了比BertScore更高水平的语义相似性。 通过比较解码的表现并确定导致良好性能的因素，我们发现高解码精度并不仅仅取决于准确预测大脑活动的能力。 相反，该模型倾向于生成更精确的句子重新构造的文本类型（例如Web文本，博客，新闻文章和书籍），它倾向于生成更重要的作用。Tang等。（2023）引入了一种新颖的方法，该方法将语言模型用作基于功能磁共振成像（fMRI）数据的大脑解码的生成模型。在他们的工作中构建，这项研究探讨了使用三种其他语言模型的使用以及先前研究中使用的GPT模型，以改善解码功能。此外，我们使用嵌入模型添加了一个评估度量，提供了比BertScore更高水平的语义相似性。通过比较解码的表现并确定导致良好性能的因素，我们发现高解码精度并不仅仅取决于准确预测大脑活动的能力。相反，该模型倾向于生成更精确的句子重新构造的文本类型（例如Web文本，博客，新闻文章和书籍），它倾向于生成更重要的作用。
在潜在空间上实施稀疏性，以促进可靠和可解释的表示
最近，密集的潜在变量模型已显示出令人鼓舞的结果，但是它们的分布式和潜在的代码使它们降低了易于解释，并且对噪声的影响较低。另一方面，稀疏表示更为简约，提供了更好的解释性和噪声稳健性，但是由于涉及的复杂性和计算成本，很难实现稀疏性。在此过程中，我们提出了一种新颖的无监督学习方法，以利用逐渐稀疏的尖峰和平板分布作为我们的先验，以在发电机模型的潜在空间上强化稀疏性。我们的模型由自上而下的发电网络组成，该网络将潜在变量映射到观测值。我们使用最大似然采样来推断发电机后方向的潜在变量，并且推理阶段的尖峰和平板正则化可以通过将非信息性潜在维度推动到零来引起稀疏性。我们的实验表明，学到的稀疏潜在表示保留了大多数信息，我们的模型可以学习解开的语义，并赋予潜在代码的解释性，并增强分类和denosing任务的鲁棒性。
强烈的两党支持对受控psilocybin用作代表性的治疗或增强的支持
摘要迷幻的psilocybin既有承诺作为精神疾病的治疗，又是改善健康个体幸福感的方法。在某些司法管辖区（例如，俄勒冈州，美国），psilocybin用于这两个目的的使用是或很快就会被允许使用，但对这一转变的公众态度被研究了。我们要求795个美国美国人的全国代表性样本评估psilocybin使用的道德状态，以适当的许可环境，以治疗精神病疾病或增强福祉。在两种情况下，参与者表现出强烈的两党支持，将个人的决定评为道德上的积极。这些结果可以为有效的psilocybin使用而有效的政策制定决策，鉴于在创新的调节模型的背景下引起的强大公众态度。我们没有探索对psilocybin在无监督或无许可的社区或社会环境中使用的态度。
糖：机器人技术的预训练3D视觉表示
从网络数据中学习可概括的视觉表示已为机器人技术带来了令人鼓舞的结果。然而，预循环方法着眼于预训练2D表示，是应对闭塞的优势，并在复杂的3D场景中准确地将对象定位。同时，3D代表学习仅限于单对象。为了解决这些局限性，我们引入了一个名为Sugar的机器人技术的新型3D预训练框架，该框架通过3D点云捕获对象的语义，几何和负担性能。我们强调了3D表示学习中混乱场景的重要性，并自动构建一个受益于模拟中无需成本监督的多对象数据集。Sugar采用一种多功能变压器的模型来共同解决五个预训练任务，即用于语义学习的跨模式知识蒸馏，以掩盖点建模，以取消几何结构，掌握姿势合成以进行对象负担，3D实例分割和引用表达地面以分析杂乱无章的场景。我们对三个与机器人相关的任务进行了学习的代表，即零射击3D对象识别，引用凸起的接地和语言驱动的机器人操作。实验结果表明，糖的3D表示优于最先进的2D和3D表示。
创业和初创企业的监管障碍......
通讯作者：Serhiy Podosynnikov，s.podosinnikov74@gmail.com 稿件类型：研究论文 摘要：本文通过文献计量分析，调查可再生能源领域企业家和初创企业面临的监管障碍。研究强调，许多地区不一致和过时的法规如何挑战可再生能源企业的增长和可扩展性。主要障碍包括复杂的许可流程、限制性的电网连接政策以及补贴和税收激励等支持机制不足。该研究强调，尽管全球对可再生能源技术的投资有所增长，但许多新兴和发展中经济体由于高资本成本和监管障碍而落后。该方法涉及使用指定的关键词（例如“创业”、“初创企业”、“可再生能源”和“监管障碍”）从 Scopus 数据库收集数据。使用 Biblioshiny 和 Excel 等工具通过文献计量技术分析了 2002 年至 2024 年期间发表的 107 篇文献。该研究通过删除不相关的术语和合并同义词来清理和处理数据，以提高文献计量分析的准确性。关键研究指标，如 h 指数、g 指数、m 指数和引用率，用于评估出版物和作者的影响。分析还侧重于共引网络、聚类关键词和跟踪主题随时间的变化。结果表明，可再生能源创业的监管障碍得到了广泛研究，但研究成果分散。确定了五个主要关键词集群：可再生能源技术、政策和监管框架、商业模式、经济发展和环境可持续性。一个值得注意的趋势是跨学科研究的融合，结合了克服障碍的经济、政策和技术视角。分析强调了近年来出版物数量的显着增长，在 2022 年达到 15 篇出版物的峰值，这反映了学术界对这一领域日益增长的兴趣。被引用最多的论文通常讨论监管挑战的解决方案，例如简化行政流程、改善电网接入和实施支持性金融机制。德国和加利福尼亚等主要可再生能源市场的案例研究展示了促进创新并使初创企业蓬勃发展的成功战略。然而，该研究强调，许多新兴市场仍在与过时的监管框架作斗争，这些框架阻碍了新技术的商业化，特别是在能源存储领域。该研究的结论是，未来的研究应该侧重于详细的纵向研究和结合法律、经济和技术分析的跨学科方法。敦促政策制定者采取灵活、制定适应性法规来支持可再生能源创新，确保初创企业能够利用技术进步并为全球能源转型做出贡献。
治疗抑郁症的粪便菌群移植的当前景观
抑郁症，预计是全球疾病负担的主要贡献者，是一种复杂的疾病，具有多种症状，包括情绪障碍和认知障碍。传统治疗（例如药物和心理疗法）通常会缺乏，促使人们采取了替代干预措施。最近的研究强调了肠道菌群在心理健康中的重要作用，影响了情绪和神经调节。粪便微生物群移植（FMT），从健康供体中输注粪便中的粪便中，是通过恢复肠道微生物平衡来减轻抑郁症状的有希望的策略。微生物甲状腺（MGB）轴代表了一种关键途径，通过该途径可以通过该途径能够纠正营养不良并调节神经精神上的结果。临床前研究表明，FMT可以增强神经化学物质并减少炎症标志物，从而减轻抑郁行为。此外，FMT在临床环境中表现出了希望，改善了抑郁症患者的胃肠道症状和整体生活质量。审查强调了肠脑轴在抑郁症中的作用，以及需要进一步研究以验证FMT的长期安全性和效率，确定特定的治疗性微生物菌株，并制定有针对性的微生物调节策略。促进我们对FMT的理解可以彻底改变抑郁症治疗，将范式转移到微生物组靶向疗法上。
重度抑郁症患者的目标设定和目标实现：S
摘要目的：对目标设定和目标达到缩放的过程的叙述性回顾，因为在患有严重抑郁症（MDD）的人们的常规护理中，实用的方法来操作和实施共享决策制定原则（SDM）。方法：我们使用与MDD和目标设定或目标达到标准的关键术语搜索了以英文发表的临床研究的电子数据库。详细考虑了MDD中目标设定的两项临床研究，以说明目标设定方法的实用性。结果：尽管对患有心理健康问题的人的SDM被广泛建议，但人们普遍认为，迄今为止，它已被多样地实施。在其他医学领域，目标设定的主体是吸引患者，促进动机并协助恢复过程的既定方法。对于患有MDD的人来说，目标设定的概念处于起步阶段，只有很少的研究评估了其临床实用性。对MDD的Vortioxetine进行的两项临床研究表明，目标达到缩放的实用性是评估功能改善对患者的功能改善的适当结果。结论：目标设定是将SDM原理转变为临床实践的现实的一种务实方法，并与恢复原则保持一致，该原则涵盖了自我饮食，自我管理，个人成长，赋权和选择的概念。积累证据端口将目标达到缩放作为适当的个性化结果指标，以用于临床试验。
佛罗伦萨-2：推进各种视觉任务的统一代表
我们介绍了Florence-2，这是一个新型视觉基础模型，具有统一的，及时的代表，用于量级计算机视觉和视觉语言任务。在转移学习方面表现出色时，他们努力通过简单的说明执行各种任务，这意味着处理各种空间层次结构和语义粒度的复杂性。Florence-2旨在将文本推出作为任务说明，并以文本形式产生理想的结果，无论是限制，对象检测，接地还是分割。这种多任务学习设置需要大规模的高质量注释数据。为此，我们使用自动化图像注释和改进的迭代策略，共同开发了1.26亿张图像的FLD-5B。我们采用了一个序列结构，以训练佛罗伦萨-2，以执行多功能和全面的视觉任务。对众多任务的广泛评估表明，佛罗伦萨-2是具有未曾预性零击和微调功能的强大愿景基础模型竞争者。
认知增强蓝图（BDNF 指南）
● 提高 BDNF 水平的最佳持续时间：长时间（约 40 分钟）中强度至高强度运动（至少达到最大心率的 65%）对年轻健康男性的 BDNF 水平影响最大，比运动前高出近三分之一。然而，在大多数研究中，30 分钟的运动相对常见，似乎足以引起持续（24 小时）的记忆力改善。● 短期飙升，长期影响：运动后 BDNF 水平的上升是短暂的，通常在运动后不到一小时。然而，长期影响是相当大的，动物研究表明，运动会增加大脑中的神经发生。 ● 高强度骑行比长时间骑行更能增加 BDNF：六分钟高强度骑行间隔（6 个 40 秒间隔，100% VO2 峰值）使循环 BDNF 的每个指标比长时间低强度骑行（90 分钟，25% VO2 峰值）增加四到五倍。血浆衍生 BDNF 增加四到五倍与血浆乳酸增加六倍相关。● 增强老年人的血浆 BDNF 和脑容量：参加为期六个月的舞蹈课程后，老年人的脑容量在对记忆至关重要的区域增加，血浆 BDNF 水平显着上升。
重度抑郁症中负面认知偏差的神经机制理论
由 Aaron Beck 提出的抑郁症认知理论得到广泛认可，该理论关注的是信息处理的偏见，强调情感和概念信息的消极方面。当前，人们试图发现这种认知和情感偏见的神经机制，并成功地确定了与情绪、注意力、沉思和抑制控制等几种偏见功能相关的各个大脑区域。然而，抑郁症患者如何发展出这种选择性消极处理的神经生物学机制仍存在疑问。本文介绍了一个以额叶边缘回路为中心的神经学框架，具体分析和综合了杏仁核、海马和内侧前额叶皮质内的活动和功能连接。首先，建立了正反馈回路如何在自动水平上导致抑郁症患者杏仁核持续过度活跃的可能解释。在此基础上，提出了两个假设：假设 1 围绕双向杏仁核海马投射，促进负面情绪和记忆的放大，同时阻碍海马吸引子网络中对立信息的检索。假设 2 强调腹内侧前额叶皮层通过与杏仁核和海马一起概括概念和情感信息，参与建立负面认知框架。本研究的主要目的是改进和补充现有的抑郁症病理模型，推动情感障碍神经科学当前理解的前沿，并最终有助于成功康复令人衰弱的情感障碍。