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海马和内侧前额皮质体积与夜间陈述性记忆巩固有关，与特定睡眠振荡无关
图 1 研究设计。38 名健康参与者（17 名男性）接受了包括多导睡眠图在内的全面筛查过程，以排除任何躯体、精神或睡眠障碍的病史或患病情况。在实验之夜 21:00 之前进行三项任务（注意力表现、程序记忆 - 镜像追踪任务 [MT]、陈述性记忆 - 配对联想词表任务 [WP]）的采集会话，然后在早上 09:00 进行一次检索会话。所有参与者在进行多导睡眠图后，在 3 特斯拉扫描仪上接受高分辨率磁共振成像 (MRI)，平均间隔为 30.2 ± 19.8 天。MT，镜像追踪任务；WP，配对联想词表任务；SCR，筛查会话；MRI，磁共振成像
希波克拉底|课程计划
2。显示Hippocrates工作表的副本，并将单个工作表发送给学生。3。指示学生写下他们对“同情”的定义，以及在热身活动中富有同情心的人的例子。教师可能需要为学生建模一个例子。4。完成后，让学生讨论需要同情的职业或角色（例如，母亲，医生等）专门关注医学专业。询问学生哪些素质或技能成为好医生。5。在其余的工作表中阅读课程，以便学生知道在视频中要听什么。邀请学生预测他们对著名医师希波克拉底的了解。6。通过突出同情主题来为即将到来的视频奠定基础。鼓励学生在希波克拉底的整个视频中寻找表现出同情心的方式。
Cosyne 2024 -Helmholtz海马
摘要生成模型最近彻底改变了机器学习，并长期以来一直认为是生物智能的基础。在动物中，数据表明海马形成学习并使用生成模型来支持其在空间和非空间记忆中的作用。在这里，我们引入了海马形成的生物学上合理模型，该模型将我们应用于连续的输入流中的Helmholtz机器。快速theta波段振荡（5-10 Hz）门通过网络流动的方向，训练它类似于高频唤醒式睡算法。我们的模型可以从感觉刺激中准确地推断潜在状态，并在离线上产生逼真的感觉预测。在导航任务上接受了训练，它通过开发环圈吸引子来学习可以集成的导航任务，并可以在与以前的理论但生物学上难以置信的建议之间灵活地传输这种结构。虽然许多模型具有一般性的生物学合理性，但我们的模型在一个简单和局部的学习规则下捕获了各种海马认知功能。
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
图1：准确性与CNN模型的时期图
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN，CNN+LSTM和变异自动编码器（VAE）。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明，CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是，VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势，同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性，可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外，我们还为该数据集实施了随机森林，以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语：机器学习（ML），深度学习（DL），VAE（变异自动编码器），长期短期存储网络（LSTM），脑电图（EEG）（EEG）
双酚A和DDT破坏乳腺中的脂肪细胞功能：对乳腺癌风险和进展的影响
随着乳腺癌发病率在全球范围内继续上升，迫切需要了解有助于其发展的环境因素。肥胖症，包括双酚A（BPA）和二氯二苯基三氯乙烷（DDT），在环境中非常普遍，并且与肥胖和代谢失调有关。BPA和DDT，已知会破坏乳腺上皮细胞中的激素信号传导，还促进脂肪组织中的脂肪生成，脂肪生成和脂肪因子分泌，直接导致肥胖症的发病机理。虽然富含脂肪的乳腺可能特别容易受到环境性肥胖症的影响，但研究研究了肥胖的脂肪细胞的变化，促进乳腺上皮细胞的致癌细胞的变化。在这里，我们回顾了将BPA和DDT与乳腺发育和乳腺癌风险降低的临床前和临床证据。我们讨论了肥胖驱动的机制如何有助于肥胖，包括脂肪生成，脂肪生成和脂肪因子分泌的变化，可以提供促进富含营养的富含营养的环境，从而促进乳房上皮细胞中致癌途径的激活。了解肥胖症在乳腺癌风险和进展中的作用对于旨在最大程度地减少肥胖原子的公共卫生指南，最终降低乳腺癌的发病率并改善女性的结果至关重要。
最初发表于：Cora Olpe；塞巴斯蒂安（2023）的杰斯伯格（Jessberger）。成人海马神经学过程中的细胞种群动力学：保留
最初发表于：Cora Olpe；塞巴斯蒂安（2023）的杰斯伯格（Jessberger）。成人海马神经性过程中的细胞种群动力学：剩下的未知数。海马，33（4）：402-411。doi：https：//doi.org/10.1002/hipo.23475