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三模态同时研究人类大脑功能的概念验证证据
图 1 多模态数据集成。首先，可以提取功能性磁共振成像 (fMRI)、事件相关光信号 (EROS) 和事件相关电位 (ERP) 的信号，并分别分析其与认知过程、行为或个体差异的关系（上图）。请注意 fMRI、EROS 和 ERP 信号在空间和时间尺度上的差异。为了便于显示，EROS 数据以 4 的重采样因子进行了下采样。其次，可以一起分析成对的脑成像模式，以识别脑信号之间的关联（中图），并可以检查与所关注活动相关的组合信息。第三，可以将所有三种脑成像模式集成在一起（下图），方法是链接来自集成模式对的突发信息，和/或通过联合分析所有三种模式的时空特征。fMRI (A)、ERP (C) 和数据集成 (AC、BC 和下图) 的插图包括 Moore 等人的改编。 （2019），经许可。为了在成像模式之间保持一致，此处以较低的阈值显示右半球的整合数据。值得注意的是，显示的右半球区域与 Moore 等人（2019）中确定的 fMRI – ERP 整合结果同源
C-ESG风险圆桌气候场景Workstream的报告
通过自2020年以来进行的各种气候压力测试练习，主管的机会逐渐构成了参考分析框架，即禁止KS C AN U SE作为KEY INP UT来约束IR机构规定的应力应力测试framewo rks。Banque de France（2020）和欧洲中央银行（2022年）的提议显示很高。The exe rcise bein g r un in 202 4, a t the re que st of the European Commission, to specify the modalities of succ ess of Fi t for 55 (com mit ment to reduce E urope's gre enho use gas em is sions by 55% by 2030 compared to 1990 emissions), as well as to me asure the con seq uences of stress sce nari os on the financing ca paci ty of this t跑步了，我已经在已经E stablis hed t架子上进行了。the是coul d n e lp设计的cros s sectori al Analys sis b ex be eco eco eco nomy的部分部分（BAN KS，保险公司和资产管理人员）。
特征融合和潜在特征学习引导脑肿瘤分割和缺失模态恢复网络
准确的脑肿瘤分割是临床诊断和外科治疗的重要步骤。多模态脑肿瘤分割在很大程度上依赖于有效的融合方法和优秀的分割网络。然而，由于图像损坏、采集协议、扫描仪可用性和扫描成本等原因，临床场景中经常会缺少一些 MR 模态，这会严重降低肿瘤分割准确性，也会导致下游疾病分析的信息丢失。为了解决这个问题，我提出了一种新颖的多模态特征融合和潜在特征学习引导的深度神经网络。一方面，当一个或多个模态缺失时，所提出的网络可以帮助分割脑肿瘤。另一方面，它可以检索缺失的模态以补偿不完整的数据。所提出的网络由三个关键组件组成。首先，提出一个多模态特征融合模块 (MFFM) 来有效地融合来自不同模态的互补信息，包括跨模态融合模块 (CMFM) 和多尺度融合模块 (MSFM)。其次，提出了一种基于空间一致性的潜在特征学习模块 (SC-LFLM)，以利用多模态潜在相关性并提取相关特征以有利于分割。第三，集成多任务学习 (MTL) 路径来监督分割并恢复缺失的模态。在 BraTS 2018 数据集上对所提出的方法进行了评估，与最先进的方法相比，当一个或多个模态缺失时，它可以实现更好的分割结果。此外，所提出的模块可以轻松适应其他多模态网络架构和研究领域。
密歇根州聋哑或听力障碍学生交流计划 (DHH)
交流和语言是学习的基础。聋哑或听力障碍 (DHH) 学生的交流方式多种多样。语言是一种使用单词（口头、书面或手语）的系统，具有语法、句法和语用结构和规则。交流方式是支持语言习得和/或提供更完整语言途径的技巧、策略和理念。交流方式本身并不是语言。此交流计划是一种工具，可以促进围绕学生独特需求进行有意义的讨论。
多模式对话式 AI 数据集和方法调查
作为人类，我们用所有感官或模态（听觉、视觉、触觉、嗅觉和味觉）体验世界。我们使用这些模态，特别是视觉和触觉，来传达和解释特定的含义。多模态表达是对话的核心；一组丰富的模态会相互放大并经常相互补偿。多模态对话 AI 系统通过多种模态理解和表达自己来回答问题、完成任务并模拟人类对话。本文激励、定义并以数学形式表述了多模态对话研究目标。我们提供了解决目标所需的研究分类：多模态表示、融合、对齐、翻译和共同学习。我们调查了每个研究领域的最新数据集和方法，并强调了它们的限制性假设。最后，我们将多模态共同学习确定为多模态对话式人工智能研究的一个有希望的方向。
《国际法医与科学公约摘要》 2024年：通过信誉和持续进步维持相关性，由马来西亚法医医学和科学学会与伊丽莎白皇后医院共同组织，Kota Kinabalu，Kota Kinabalu于2024年9月3日举行
克制是在执法实践中采用的，以实现个人的控制，以促进逮捕。要使用的适当约束方法必须在最大程度地减少伤害或死亡的风险之间取得可接受的平衡，同时最大程度地提高实现控制速度的有效性。可以采用两大类的约束类别：1。物理和2。化学约束。The modalities of physical restraint include: Use of implements (hand/leg cuffs/ ligature, restraint suits, spit hoods, batons), Manual (prone position with without supple-mental ligature application; neck holds or other methods to incapacitate), Firearms (standard weapons, impact rounds, Kevlar belts) and Conducting electrical devices (TASERs, stun guns).因此，物理约束方式的利用可能涉及：将手铐的应用在手腕上（正面/背后/脚踝）和脚踝，俯卧的身体定位，肢体的约束，倾向于俯卧的位置，在死者的背上施加了向下压力，而他/她是她/她是proce的位置。hog脚/ho乱的位置（易于最大约束位置）和吐罩的使用。约束的化学方式可以包括：使用泪液和化学刺激物（胡椒喷雾剂，CS和CN气体）以及镇静药物（神经益生类，苯二氮卓类药物，氯胺酮）的使用。本演讲将审查人类通风和呼吸的正常生理学，讨论上述每种约束方式的效用在躯干的背面施加了大量的力，而在非法麻醉药物的中毒状态下，在精神病状态下俯卧的位置积极约束。
利用脑电图、脑回波和眼动追踪技术对不同任务负荷的影响进行多模式研究
摘要。目的。通过同时收集多模态生理数据和参与者反应数据来研究任务负荷对表现的影响。同时还获得了对问卷的定期响应。目标是确定最能作为任务表现预测指标的模态组合。方法。一组参与者执行了一项基于计算机的视觉搜索任务，模仿邮政编码分类。必须将一个五位数字分配给六个不同的不重叠数字范围之一。试验以逐步增加任务难度的块形式呈现。同时收集参与者的反应以及 32 个通道的脑电图 (EEG) 数据、眼动追踪数据和皮肤电反应 (GSR) 数据。在实验的离散时间点使用 NASA 任务负荷指数自我报告工具。主要结果。随着认知任务负荷的增加，低 β 频率 EEG 波 (12.5-18 Hz) 更加突出，其中大部分活动发生在额叶和顶叶区域。同时还伴随着更频繁的眨眼和瞳孔扩张。眨眼持续时间与任务表现密切相关。GSR 信号的相位成分与认知工作负荷有关，而紧张成分则表示更普遍的唤醒状态。参与者报告的主观数据 (NASA TLX) 显示挫折感和心理工作负荷增加。基于单因素方差分析，EEG 和 GSR 与感知工作负荷水平提供了最可靠的相关性，并且是绩效预测最具参考价值的指标（结合起来）。重要性。在与任务相关的活动期间，许多模态都会发挥作用。这些模态中的许多如果适当分组，都可以提供有关任务表现的信息。这项研究表明，虽然 EEG 是任务表现的良好预测指标，但 GSR 等其他模态会增加更准确预测的可能性。此外，在受控的实验室条件下，可以分离最具参考价值或最少数量的模态以在实际工作环境中进行监控。
使用...自动检测自闭症谱系障碍
摘要：自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种脑部疾病，其特征是在儿童早期出现各种体征和症状。ASD 还与受影响个体的沟通障碍和重复行为有关。已经开发了各种 ASD 检测方法，包括神经影像学模式和心理测试。在这些方法中，磁共振成像 (MRI) 成像模式对医生至关重要。临床医生依靠 MRI 模式准确诊断 ASD。MRI 模式是非侵入性方法，包括功能性 (fMRI) 和结构性 (sMRI) 神经影像学方法。然而，对于专家来说，使用 fMRI 和 sMRI 诊断 ASD 通常费力且耗时；因此，已经开发了几种基于人工智能 (AI) 的计算机辅助设计系统 (CADS) 来协助专科医生。传统的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 是用于诊断 ASD 的最流行的 AI 方案。本研究旨在回顾使用 AI 自动检测 ASD。我们回顾了几种使用 ML 技术开发的 CADS，用于使用 MRI 模式自动诊断 ASD。使用 DL 技术开发 ASD 自动诊断模型的研究非常有限。补充附录提供了使用 DL 开发的研究摘要。然后，详细描述了使用 MRI 和 AI 技术自动诊断 ASD 期间遇到的挑战。此外，还讨论了使用 ML 和 DL 自动诊断 ASD 的研究的图形比较。我们建议未来使用 AI 技术和 MRI 神经成像检测 ASD 的方法。