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神经技术时代的隐私
脑机接口（BCI）正在从医疗领域扩展到娱乐、健康和营销领域。然而，随着消费者神经技术变得越来越流行，由于脑电波数据的敏感性及其潜在的商品化，隐私问题也随之出现。隐私攻击已被证明，而人工智能在脑语音和脑图像解码方面的进步带来了一系列独特的新风险。在这个领域，我们进行了第一项用户研究（n=287），以了解人们的神经隐私期望及其对神经技术影响的了解。我们的分析表明，虽然用户对这项技术感兴趣，但隐私是影响其可接受性的关键问题。结果强调了同意的重要性以及在神经数据共享方面实施有效透明度的必要性。我们的研究结果为分析当前隐私保护机制的漏洞提供了基础，并为如何设计隐私友好的神经技术的讨论做出了贡献。
Rosetta神经元：挖掘模型动物园中的普通单位
是否有不同的神经网络，接受过各种视觉任务的培训，共享一些共同的表示？在本文中，我们证明了我们在具有不同体系结构，不同任务（生成和歧视本地）以及不同类型的监督（班级监督，私人文本，文本监督，自学，自我求职，自我求助）的一系列模型中称为“ Rosetta神经元”的存在。我们提出了一种用于挖掘跨多种流行视觉模型的Rosetta神经元词典的算法：类监督 - Resnet50，Dino-Resnet50，Dino-Vit，Mae，Mae，Clip-Resnet50，Big-Gan，Big- Gan，stylegan-gangan-2，stylegan-xl。我们的发现表明，某些视觉概念和结构在自然世界中固有地植根于自然界，并且可以通过不同的模型来学习，而不论特定的任务或体系结构，并且不使用语义标签。，由于我们的分析中包含的生成模型，我们可以直接可视化共享概念。Rosetta神经元促进了模型对模型翻译，实现了各种基于反转的操作，包括跨级比对，变化，放大等，而无需进行专业培训。
高级神经网络体系结构，用于增强多...
心血管疾病是全球性的全球健康问题，在全球范围内促进了发病率和死亡率。在这些疾病中，心律不齐的特征是心律不规则，提出了巨大的诊断挑战。这项研究介绍了一种使用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）的创新方法，以解决心律不齐分类的复杂性。利用多层心电图（ECG）数据，我们的CNN模型，包括六层带有残留块的层，在识别五种不同的心跳类型方面表现出了令人鼓舞的结果：左束分支块（LBBB），右束分支块（RBBB），右束支（RBBB），tryal buntial Efferatial Efferatial Promature Contract（apc），thematial Efferatial Contract（APC），phatcral andultral andultral andultral and andult andultral and anductal and p. pvC（PVC）（PVC），PVC。通过严格的实验，我们强调了我们方法学在增强心血管心律不齐的诊断准确性方面的变化潜力。
用Seurat V5
○将细胞投射到共享的嵌入中，其中细胞按细胞类型而不是数据集特异性条件分组。○同时考虑了多种实验和生物学因素。○作者演示了和谐的优越性能，而不是先前发表的算法，同时需要更少的计算资源
有关糖尿病周围神经病的筛查，诊断和管理的专家意见：一种多学科方法
拟议的专家意见旨在解决糖尿病周围神经病（DPN）的概念，临床和治疗方面的当前知识，并提供指导文件，以帮助临床医生在DPN护理中提供最佳实践。参与的专家认为临床医生对这种疾病的怀疑是早期识别和诊断的关键因素，强调了第一次入选或推荐医生对疾病的意识提高。提出的“筛查和诊断”算法涉及在患有神经性症状和/或神经病的迹象的患者中考虑DPN，并在dpn危险中谨慎地考虑远距离的Neuropthe neuropthe neuropth periper neurop，并排除其他详细的神经疗法，以排除AIRIPATH的NEUROP，并排除其他导致A的神经性症状和/或迹象。在非典型情况下对小神经功能障碍或大型神经功能障碍的结果测试。尽管目前，DPN的第一线干预措施由优化的血糖控制（主要用于1型糖尿病）和多因素干预措施（主要针对2型糖尿病）表示，但需要个性化的DPN发病机理治疗方法。alpha-脂肪酸（ALA）似乎是一条重要的第一线发病机理，因为它是一种直接和间接的抗氧化剂，可与直接针对活性氧的策略一起使用，并非上定义地支持内源性抗氧化剂的能力，以改善DPN条件。该专家意见文件有望增加在该领域的现有研究中仍然存在差距，需要具有敏感终点和标准化方案的精心设计，健壮，多中心临床试验，以通过简单有效的算法促进DPN的诊断，并跟踪疾病的进展和治疗反应。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。
人工神经网络/增强学习
ex Cathedra讲座和微型注射器。ex catherdra：主要思想带有黑板上呈现的幻灯片和计算。每周都会为一次课堂运动中断前大教堂的讲座。讲座的第二部分需要此练习的结果。其他练习是作为家庭作业进行的，或者可以在第二个锻炼时间进行混乱。讲座也被几个简短的测验打断。miniProject：小型设备是在两个组成的团队中完成的，并从两个或三个小型设备的列表中选择。
Neuralink SFR
患有脊髓损伤/脊髓损伤的退伍军人在日常生活中面临重大障碍，包括行动不便、慢性疼痛和一系列继发性健康问题，对他们的独立性和生活质量产生不利影响。尽管医学科学和康复护理取得了进展，但现有的干预措施不足以完全解决这些多方面的挑战。我们必须探索和投资创新技术，为恢复我国退伍军人的自主权提供新的可能性。
脑血管病患儿的神经康复
摘要 简介。儿童中风 (PS) 是一种罕见疾病，全球发病率为 1.2 – 13/100,000，但尽管如此，它仍然是儿童残疾的重要原因。它之所以成为一个具有挑战性的研究课题，是因为其患病率高达 35%，令人震惊。在这方面，最常见的运动障碍是 50% 至 80% 的 PS 儿童出现偏瘫。文献综述。本研究使用了以下数据库：PubMed、Medline、Scopus、Google Scholar。无症状的临床表现和极少使用的超急性再通疗法使康复成为 PS 儿童的主要治疗方法。目前的研究表明，儿童大脑神经可塑性更强的能力可能与康复有关，但也表明发育中的大脑受到损伤会产生一些特定的后果。机器人神经康复 (RNR) 可激活大脑神经可塑性，即刺激新的运动学习，这有助于脑损伤后的运动功能恢复。 RNR 与虚拟现实相结合，能够扩大传统康复的效果，孩子们觉得它很有趣，并激励他们积极参与耗时、特定、高强度的锻炼。通过学习和重复任务，运动恢复得到强化，机器人在执行动作时提供额外的力量，并持续测量客观参数。结论。对患有 PS 的儿童使用 RNR 的建议基于专家共识和薄弱的证据，因为缺乏随机对照研究。关键词：脑血管损伤、儿童、神经可塑性、机器人神经康复通讯作者：Hristina Čolović 电子邮件：hristina.colovic@medfak.ni.ac.rs
神经塑性和Teseo船的悖论... div>
•2023-2024：进化是不规则的，以患者缺乏和母亲的治疗为特征。 div>认知并发症已经保持了，尽管强度较小，但强调了执行功能，语言和更好的回忆录表现的改善，但治疗中的感情和连续性更大。 div>鉴于认知限制，功能恢复受到限制，导致疾病退休的处理，这已经引起了自身适应的节奏，但它一直稳定，这始终由母亲计算，但由病史中的笔记进行了验证，但在病史中，患者已经在其中注明并显示了在上面所描述的进展。 div>她作为母亲的角色尚不清楚，尽管良好的一般管理已被告知，并且在最后一个日期，她已经表达了一些新的目标，在某些优先事项上总是识别和清楚。 div>
用于人类治疗的精准神经技术
越来越明显的是，与人类神经系统进行有针对性的互动可以改善人类多种疾病状态和认知领域的状况。深部脑刺激 (DBS) 就是一个存在的证据，它已经获得美国食品和药物管理局的批准，用于治疗帕金森病和特发性震颤 [3] 等运动障碍，以及癫痫 [4] 等神经系统疾病。新兴研究表明，DBS 可以有效治疗比以前预想的更广泛的疾病，包括难治性抑郁症 [5] 、情绪障碍和焦虑症 [6] 、创伤后应激障碍 [7] 、物质成瘾 [8] ，甚至可能是阿尔茨海默病 [9] ，这表明广大民众都可能从神经技术中受益。