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让人工智能在多模式和医疗保健场景中值得信赖
事实证明，人工智能 (AI) 能够有效地支持决策过程 [1]，尤其是深度学习技术已经取得了最先进的性能 [2]。尽管在多个应用中取得了令人印象深刻的预测精度，但仍然需要解释所提出的学习模型的决策。因此，可解释人工智能 (XAI) 引起了科学界越来越多的兴趣 [3、4、5]，因为深度神经网络等模型的复杂性使得用户无法理解和验证决策过程。XAI 旨在深入了解这些系统的行为和过程，确保算法的公平性，识别训练数据中的任何潜在偏差，并使复杂的 AI 模型对人类更加透明和易于理解 [5]。在有关 XAI 的文献越来越多的情况下，我们实验室正致力于三个问题。第一个问题涉及处理时间序列 (TS) 数据的深度学习 (DL) 模型的可解释性。事实上，存储和注册数据的能力不断提高，增加了时间数据集的数量，提高了对 TS 分类模型的关注，并提出了解释其决策的必要性。在此背景下，我们介绍了三种 XAI 方法在现实世界中对远程信息数据进行异常检测的多模态任务中的应用和评估。我们应对了挑战
针对小学生的多模式学习活动
摘要 本文讨论了一种通过音乐和歌曲的融合来为儿童学习英语的创新方法。作者试图了解音乐如何影响学生的学习动机并提高他们的英语语言技能。这项研究的基础理论是加德纳的多元智能理论，该理论认为每个人都有不同的智力类型，包括语言智力。这项研究还将这一理论与多模态联系起来，多模态是一种利用不同媒体或学习方式来丰富教育过程的方法。初步研究结果表明，只要使用的方法多种多样且适合学生的需求，音乐可以成为提高语言技能的有效工具。关键词：英语、多模态、音乐、加德纳。简介
多模式医学数据分析综合综述
在过去的几十年里，医疗数据的大量扩张促使人们寻找智能医疗系统中数据分析的方法。从图片、档案、通信系统、电子健康记录、在线文档、放射学报告和不同风格的临床记录中获取具有特定数字信息的数据，引发了多模态概念的产生，也需要机器学习和深度学习技术来分析医疗系统。医疗数据在医学教育和诊断中起着至关重要的作用；确定不同模态之间的依赖关系至关重要。本文概述了当前的放射医学数据分析技术及其各种表示和分类方法和框架。简要概述了现有的医学多模态数据处理工作。本研究的主要目的是发现调查领域的差距，并列出放射学未来的任务和挑战。本研究纳入了系统评价和荟萃分析 (PRISMA) 指南的首选报告项目，以便有效地搜索文章并调查一些相关的科学出版物。对多模态医学数据分析进行了系统评价，并强调了其优势、局限性和策略。人工智能医疗领域的多模态性所具有的固有优势对疾病诊断框架的性能有着重大影响。
探索丰富环境中的多模式 BCI 策略
摘要 — 脑机接口依赖于看似简单但实际执行起来却很复杂的认知任务。在这种情况下，提供引人入胜的反馈和主体的体现是整个系统性能的关键之一。然而，事实证明，单靠非侵入性大脑活动通常不足以精确控制机械臂等复杂外部设备的所有自由度。在这里，我们开发了一种混合 BCI，它还集成了眼动追踪技术，以提高主体的整体代理感。虽然之前已经探索过这种解决方案，但如何结合凝视和大脑活动以获得有效结果的最佳策略研究甚少。为了解决这一差距，我们探索了两种不同的策略，其中执行运动想象的时间会发生变化；一种策略可能比另一种策略更不直观，这会导致性能差异。
OmniHd-Scenes：用于自动驾驶的下一代多模式数据集
摘要 - 深度学习的快速进步加剧了对自动驾驶算法使用的全面数据的需求。高质量数据集对于开发有效数据驱动的自动驾驶解决方案至关重要。下一代自动驾驶数据集必须是多模式的，结合了来自高级传感器的数据，这些数据具有广泛的数据覆盖率，详细的注释和不同的场景表示形式。为了满足这一需求，我们提出了OmniHd-Scenes，这是一个大规模的多模式数据集，可提供全面的全向高清数据。OMNIHD-SCENES数据集结合了来自128束梁雷达，六个摄像机和六个4D成像雷达系统的数据，以实现完整的环境感知。数据集包含1501个夹子，每个夹子长约30秒，总计超过450K同步帧和超过585万个同步传感器数据点。我们还提出了一个新颖的4D注释管道。迄今为止，我们已经注释了200个剪辑，其中有超过514K精确的3D边界框。这些剪辑还包括静态场景元素的语义分割注释。此外，我们还引入了一条新型的自动化管道，以生成密集的占用地面真理，从而有效利用了非钥匙框架的信息。与拟议的数据集一起，我们为3D检测和语义占用预测建立了全面的评估指标，基线模型和基准。这些基准测试利用环绕摄像机和4D成像雷达来探索用于自动驾驶应用的具有成本效益的传感器解决方案。广泛的实验证明了我们的低成本传感器构型及其在不利条件下的鲁棒性的有效性。数据将在https://www.2077ai.com/omnihd-scenes上发布。
生成AI：多模式建模的数学基础...
•了解生成AI的基本概念和原理。•掌握与生成建模有关的核心机器学习概念。•解释各种生成模型（gan，vaes，扩散模型等）之间的差异。•使用流行框架（例如Tensorflow，Pytorch）实施和训练生成模型。•应用生成的AI技术来解决不同域中的问题（例如，图像生成，文本
先天性心脏病儿童营养不良的危险因素：荟萃分析
L2获取词汇音调涵盖感知和产生。尽管感知通常是在L2词汇音调获取中的产生之前（Wang等，1999），但它们之间的关系并不总是很简单，而感知的改善并不一定需要改善生产的改善，而Vicevice则（Leather）（Leather，2011年）。l2词汇音调获取不仅涉及听觉线索，还涉及视觉和触觉提示，例如手势（Gullberg，2006）。这些多模式线索在促进L2词汇感知和生产方面的重要性越来越多（McCafferty，2004; Hostetter，2011; Lewis and Kirkhart，2022; Zhang et al。，2023）。多感官学习整合了多种感官方式，它比对多感官环境的大脑优化了一致性方法，这表明可以通过结合这种方法来增强L2词汇音调教学法（Shams和Seitz，2008）。马其顿和开普勒（2013）认为，通过神经科学发现所告知的教学方法在L2教学中的使用可以通过三个较长的方法显着增强学习：（1）使用多感官体验来实现词汇习惯，（2）将词汇的练习和效率培训的量化和（2）用于发起胶水的范围和（2）范围内的脑海，并（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（2）（3）（3）（3）发音结果。此外，多感官提示通过支持内容理解来增强学习成果（Dick等，2009）。了解非语言提示如何增强听觉表示形式可以阐明如何利用多模式方法来促进获得不熟悉的Tonal L2（Yip，2002; Liu等，2022）。
提醒：大脑切除多模式成像数据库
脑肿瘤的护理标准是最大的安全手术切除。神经活动增强了外科医生实现这一目标的能力，但随着手术的发展而失去有效性。此外，胶质瘤通常与周围健康的脑组织没有区别。术中磁共振成像（IMRI）和超声（IUS）有助于可视化肿瘤和大脑的转移。ius更快，更容易纳入手术工作流程，但比IMRI在肿瘤和健康组织之间的对比度更低。随着渴望数据的人工智能算法在医学图像分析中的成功，共享经过良好策划数据的好处不能被夸大。为此，我们提供了手术治疗的脑肿瘤的最大公开MRI和IUS数据库，包括神经胶质瘤（n = 92），转移（n = 11）等（n = 11）。该系列包含369个术前MRI系列，320 3D IUS系列，301个IMRI系列和356个从单个机构连续114例患者收集的分段。该数据库有望帮助大脑转移和图像分析研究以及解释IUS和IMRI的神经外科培训。
磁光遗传深部脑多模态神经刺激
图 1a 显示了不同形式的神经刺激通常如何用于激活或抑制神经信号（动作电位）。动作电位是细胞膜的去极化，钾和钠等离子通过离子通道穿过细胞膜，从而产生级联效应。激活和抑制都有重要的临床用途：激活可用于恢复因创伤或帕金森病等退行性神经疾病而受损的神经系统部分功能，而抑制功能可以抑制癫痫发作期间大脑的功能障碍区域等。这种控制只是假设的理想设备的众多参数之一，如图 1b 所示。它将是低功耗的，以防止设备发热并延长电池寿命（或理想情况下是无线供电，但保持足够高且可控的功率水平是一项挑战 [9] ），谨慎、无创且兼容磁共振成像 (MRI)，[10] 精确，但可远距离控制。它不会通过加热、光化学损伤或电荷积聚来损害组织。它将具有神经元选择性，并且具有易于维持的效果，但也可能