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使用感知反馈
皮质神经假体视觉中的挑战是确定视觉皮层的最佳，安全刺激模式，以唤起盲人个体中所需的感知（特别是光感知），称为磷光素。当前，临床研究通过要求描述刺激方案的描述来洞悉感知磷光的感知特征。然而，多电极刺激设置的巨大参数空间使得很难得出关于导致良好感知磷光的刺激模式的最佳结论。需要在电刺激的参数空间中进行系统搜索，以实现良好的感知。贝叶斯优化（BO）是有效查找最佳参数的框架。使用患者对感知的评分作为反馈，可以建立基于迭代产生的刺激方案的患者反应模型，以最大程度地提高感知质量。通过迭代呈现刺激方案测试了用内部96通道微电极阵列植入的患者，该患者通过BO生成的刺激方案，用于第二个实验，该刺激方案是通过BO生成的。虽然标准BO方法并不能很好地扩展到超过十几个输入的问题，但我们建议使用基于信任区域的BO优化一组40个电极电流。生成的协议确定了哪些电极是从集合中同时刺激的，以及从0-50 µA范围的电流，最大总电流约束为500 µA。患者根据李克特量表上对感知质量的喜好提供了每种刺激的反馈，其中7个分数表示最高质量和0没有感知。在BO实验中，与RG实验相比，患者感知质量评级逐渐收敛于更高的值。同样，根据观察到的患者对较高的磷光磷酸的偏好，BO选择了逐渐更高的总电流值。最后，在先前的研究中，观察到的电极在产生磷光感知方面更有效，也可以通过BO逐渐选择较高的电流值的分配。这项研究证明了BO基于患者的反馈而融合到最佳刺激方案的力量，从而更有效地搜索了临床研究的刺激参数。
接触 ChatGPT 后，公众对医疗保健领域人工智能的看法发生了变化
此预印本的版权所有者于 2025 年 1 月 25 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2025.01.23.25321048 doi: medRxiv preprint
用于感知白平衡的分割四元数
本研究的主要目的是描述一种通过分裂四元数实现的新型白平衡算法。该算法的独特之处在于，它与最近开发的色彩感知数学模型 [9, 7] 相一致。该模型提供了一种替代 CIE（国际照明委员会）的色彩描述方法，即通过比色空间中的三个坐标（例如 RGB、HSV、CIELab 等）描述色彩。它还强调了这样一个事实：感知色彩应被描述为（感知）测量过程的结果。测量方程是所提算法的基石，它使用量子信息工具并表达所谓的 L¨uders 运算的结果。对这种关于色彩感知的新范式的完整数学描述超出了本文的范围。为了保持自洽，本模型的基本概念将在第 2 部分回顾，对更多细节感兴趣的读者可以参阅以下论文 [9, 7, 4, 6, 8, 5]。我们认为值得一提的是，本模型能够：内在地调和三色视觉与赫林对立 [4, 6]；形式化牛顿色盘 [4]；单独提出希尔伯特-克莱因双曲度量作为自然的感知色距 [5]；解决将无限感知色锥限制为感知色凸有限体积立体这一长期存在的问题 [4, 9]；预测色对立的不确定性关系 [8]，并给出感知色感知属性的连贯数学定义 [7]。正如我们将在第 2 节中更详细地强调的那样，颜色测量方程发生在代数 H (2 , R ) 中，该代数由 2 × 2 对称矩阵组成，具有实数项。为了获得有意义的
b"由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定，国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据创新者战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资旨在有效推动创新的公司来实现长期总回报，这些公司通过投资研发来实现更高的增长和盈利能力。综合指数的起始日期为 2022 年 12 月 1 日。综合指数的创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效：指数则不会。您不能直接投资指数。罗素 1000 指数是一个非管理指数，用于衡量罗素 3000 指数中 1,000 家最大公司（按市值计算）的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股所列的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。所列持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括衍生品头寸的使用（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估计股票的价值。”
b"由于四舍五入，总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通，仅供参考。它本质上是教育性的，并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的，仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前，投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议，这些建议考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定，国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据创新者战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资旨在有效推动创新的公司来实现长期总回报，这些公司通过投资研发来实现更高的增长和盈利能力。综合指数的起始日期为 2022 年 12 月 1 日。综合指数的创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效：指数则不会。您不能直接投资指数。罗素 1000 指数是一个非管理指数，用于衡量罗素 3000 指数中 1,000 家最大公司（按市值计算）的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股所列的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。所列持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算，不包括衍生品头寸的使用（如适用）。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估计股票的价值。”
基底神经节对感知决策中隐性和显性价值信号的学习有不同的贡献
对信心的元认知评估提供了决策准确性的估计，可以在没有明确反馈的情况下指导学习。我们使用同时进行的 EEG-fMRI，直接比较人类如何从这种隐性反馈和显性反馈中学习。参与者执行了一项运动方向辨别任务，其中刺激难度增加以保持表现，并混合了显性反馈和无反馈试验。我们使用 EEG 解码分离了决策后信心的单次试验估计值，并发现这些神经特征在反馈时与可分离的显性反馈特征一起重新出现。我们沿着纹状体的背腹梯度识别了这些隐性反馈与显性反馈的特征，这一发现是通过 EEG-fMRI 融合才实现的。这两个信号似乎整合成外部苍白球中的聚合表征，可以通过丘脑和岛叶皮质广播更新以改善皮质决策处理，而不管反馈来源如何。
advad：探索对对抗性攻击的非参数扩散
不可察觉的对抗性攻击旨在通过添加与输入数据的不可察觉的概念来欺骗DNN。以前的方法通常通过将共同的攻击范式与专门设计的基于感知的损失或生成模型的功能相结合，从而提高了攻击的易用性。在本文中，我们提出了扩散（Advad）中的对抗攻击，这是一种与现有攻击范式不同的新型建模框架。通过理论上探索基本的建模方法，而不是使用需要神经网络的reg-ular扩散模型的转化或发电能力，从而将攻击作为非参数扩散过程概念化。在每个步骤中，仅使用攻击模型而没有任何其他网络来制定许多微妙而有效的对抗指导，从而逐渐将扩散过程的结束从原始图像终结到了所需的不可感知的对抗性示例。以拟议的非参数扩散过程的扎实理论基础为基础，达到了高攻击功效，并且在本质上降低了整体扰动强度，并实现了高发作的效果。此外，还提出了增强版本的Advad-X，以评估我们在理想情况下的新型框架的极端。广泛的实验证明了拟议的Advad和Advad-X的有效性。与最新的不可察觉的攻击相比，Advad平均达到99.9％（+17.3％）的ASR，为1.34（-0.97）L 2距离，49.74（+4.76）PSNR和0.9971（+4.76）和0.9971（+0.0043）（+0.0043）ssim，抗四个DIFERTIBER架构的DNN均具有三个流行的DNN。代码可在https://github.com/xianguikang/advad上找到。
在哥伦比亚卡奎塔（Caquetá）气候与生产系统之间关系的感知中，心理模型。
根据收集的证据，可可和牲畜系统的生产者都认为与气候相关的不确定性增加，这显着影响其生产系统。在解决和/或减轻气候变化引起的问题的策略方面，生产商确定了各种行动，包括灌溉系统，地块的恢复或康复，覆盖的花园和温室，农作物多样化，种子储备，森林保护，有机作物，太阳能作物，太阳能面板，遗传改善，遗传旋转和livestation and Livestack and Livestock and Livestocks。此外，生产商不仅可以减轻气候变化，而且还可以改善动物福利（例如，提供阴影和增强的营养），强调了Silvopastoral Systems的关键作用。这些行动可能会导致气候变化缓解和适应。
免疫原性细胞死亡 (ICD) 增强剂 - 增强树突状细胞对 ICD 感知的药物
资金信息抗癌联盟（标记为团队）；国家研究机构（ANR）——白色项目； AMMICa US23/CNRS UMS3655；癌症研究协会（ARC）；法兰西岛癌症中心；医学研究基金会（FRM）；埃利尔； Equipex 癌表型筛查；欧洲罕见疾病联合计划（EJPRD）；欧洲研究委员会高级研究员奖，资助/奖励编号：ICDCancer，101052444；欧盟地平线 2020 项目肿瘤生物组预评估，资助/奖励编号：101095604；欧盟地平线 2020 项目 Crimson，资助/奖励编号：101016923；国家癌症研究所（INCa）；法国大学研究所； LabEx Immuno-Oncology，资助/奖励编号：ANR-18-IDEX-0001；马克基金会癌症研究 ASPIRE 奖； RHU 免疫生命； Seerave 基金会； SIRIC 癌症研究和个性化医疗 (CARPEM)
人工智能时代的人类对艺术的看法
人工智能（AI）的最新进步已经渲染了图像合成模型，能够生产复杂的艺术品，这些艺术品似乎与人造的作品几乎没有区别。在这里，我们介绍了对人类的看法和对由Openai的Dall·e 2产生的艺术的偏好的定量评估，这是一种领先的AI创作的AI工具。参与者在偏好选择任务或原始歧视任务中呈现了一对艺术品，一件人造的和一个AI生成的。结果表明，对AI生成的艺术品有很大的偏爱。同时，单独的一组参与者在检测AI中产生的其中哪些艺术品时，表明人类和人工创意作品之间有明显的区别。这些结果引起了人们关于艺术偏爱合成创造的转变的疑问，这可能会影响我们对艺术及其对人类社会的价值的看法，从而促使人们对生成AI时代的作者身份，真实性和人类创造力的思考。
机器人和人工智能在口腔健康教育中的作用。印度牙医的知识、看法和态度
材料和方法：这项横断面和前瞻性研究是在获得机构伦理委员会批准后，对在印度各地执业的牙科专业人士进行的。通过电子邮件和社交媒体分发了之前经过验证和预先分析的问卷表，其中简要说明了研究目的并附有知情同意书。研究问卷包括“封闭式”查询，然后分为四个部分。然后指示所有研究参与者在所有提供的答案中选择任何一个选项。整个研究在一个月内完成。将收集到的观察结果输入 Microsoft Excel 2007® 主图表中。使用了 IBM Corporation 的统计分析软件工具 SPSS 版本 20.0。执行“卡方”检验以评估统计关联。P 值小于 0.05 即为具有统计学意义。