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什么是神经表征主义？
本综述对神经表征论进行了更新，神经表征论是一种理论框架，它将意识体验定义为多模态、情境调查，并从大脑系统构建源自我们环境和身体的感觉的最佳猜测表征来解释其神经基础（Pennartz，2015）。它假定意识体验具有五个基本特征：（i）多模态丰富性，（ii）情境性和沉浸性，（iii）统一性和整合性，（iv）动态性和稳定性，以及（v）意向性。此外，意识还被认为具有生物学功能，其框架是反射和习惯（不需要意识）与目标导向、计划行为（需要多模态、情境调查）之间的对比。因此，意识体验被理解为一种感官丰富、空间包罗万象的身体和环境表征，而我们仍然有直接体验外部现实的印象。预测处理模型有助于理解意识背后的神经机制，这些模型以无监督的方式进行训练，不一定需要明显的动作，并且已经扩展到深度神经网络。然而，即使有了预测处理，问题仍然是为什么这种类型的神经网络活动会产生现象体验。在这里，我建议用多层次表征的概念来解决这个难题，这些概念会突然产生与现象体验相对应的多模态、空间广泛的超级推理。最后，将神经表征主义与其他意识神经理论进行了比较，并讨论了它对定义动物、人工智能设备和患有意识障碍的不能移动或无反应的患者的意识指标的影响。
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示Marvin I.de los santos logia.co，马尼拉大都会，菲律宾Midelossantos1215@gmail.com摘要，在机器学习过程中准确编码和表示遗传序列的能力对于生物技术的进步至关重要，这对于生物技术的进步至关重要，特别是基因工程和合成生物学。传统的序列编码方法在处理序列变异性，保持阅读框架完整性并保留生物学相关的特征中面临着显着的限制。这项初步研究介绍了TIPS-VF（可变长度片段的翻译器互动预种植者），这是一个简单有效的编码框架，旨在解决代表机器学习遗传序列的一些关键挑战。结果表明，TIPS-VF启用了可变的长度序列表示，该表示可以保留生物学环境，同时确保编码与密码子边界的对齐，从而特别适合模块化遗传结构。TIPS-VF在截断和碎片分析，序列同源性检测，域评估和剪接连接识别方面表现出卓越的性能。与需要固定长度输入的常规方法不同，TIPS-VF动态适应序列长度变化，保留基本特征，例如域相似性和序列基序。此外，TIPS-VF通过将序列嵌入与三个可能的开放式阅读框架统一，改善了开放的阅读框架识别并增强了向量零件和质粒元素的识别。总的来说，TIPS-VF提供了一个强大的，生物学上有意义的编码框架，通过结合序列，长度和位置意识来克服传统序列表示的约束。TIPS-VF编码基础架构可在https://tips.logiacommunications.com上找到。利益冲突：作者宣布没有利益冲突资金资金信息：无
利用大脑数据构建神经网络模型揭示了适应性行为背后的表征转换
人们认为，人类能够自适应地执行各种任务的能力源自认知信息的动态转换。我们假设这些转换是通过连接枢纽（选择性整合感觉、认知和运动激活的大脑区域）中的连接激活来实现的。我们利用最近使用功能连接来映射大脑区域之间活动流的进展，在认知控制任务期间从 fMRI 数据构建任务执行神经网络模型。我们通过模拟这个经验估计的功能连接模型上的神经活动流来验证连接枢纽在认知计算中的重要性。这些经验指定的模拟通过在连接枢纽中整合感觉和任务规则激活产生了高于偶然的任务表现（运动反应）。这些发现揭示了连接枢纽在支持灵活认知计算方面的作用，同时证明了使用经验估计的神经网络模型深入了解人类大脑认知计算的可行性。
小鼠间歇性气味刺激的感知和神经表示
小鼠Luis Boero* 1,2，Hao Wu* 1,2,3，Joseph D. Zak 4，Paul Masset 5，Farhad Pashakhanloo 1,2，Siddharth Jayakumar 1，2美国剑桥，美国2号哈佛大学蜂窝生物学，美国剑桥大学，美国3化学与化学生物学系，哈佛大学，美国剑桥，美国4伊利诺伊州伊利诺伊大学生物科学系美国剑桥的哈佛大学工程和应用科学8肯普纳自然与人工智能研究所，哈佛大学，美国剑桥 *这些作者贡献了同样的贡献。†与Venkatesh N. Murthy（vnmurthy@fas.harvard.edu）的通信，自然界中的抽象气味线索由于动荡的运输而稀疏且高度波动。为了研究动物如何看待这些间歇性线索，我们制定了一项行为任务，在该任务中，头部约束小鼠根据几秒钟内随机提出的离散气味脉冲的总数做出了二进制决策。小鼠很容易学会这项任务，并且他们的性能被广泛使用的决策模型很好地描述。logistic在呼吸周期内针对气味脉冲时间的二进制选择的逻辑回归表明，小鼠对吸入期间刺激的感知重量更高，而不是呼气，这种相位依赖性与嗅觉感觉神经元中反应的幅度密切相关。前梨状皮层（APCX）神经元对气味脉冲的种群反应也通过呼吸阶段进行调节，尽管单个神经元表现出不同的相位依赖性水平。单个APCX神经元对气味脉冲反应，导致表示有感觉证据的特征，但没有其积累。我们的研究表明，小鼠可以在数十个呼吸中整合间歇性的气味信号，但是感觉输入的呼吸调节对信息获取施加了限制，即皮质电路无法克服改善行为。
调查了cordex -fps对流中km量区域气候模拟合奏的热浪的表示
抽象热浪（HWS）是强调社会和生态系统的高影响现象。预计在世界许多地区的气候中，其强度和频率将增加。尽管这些影响可能是广泛的，但它们可能会受到当地和区域特征（例如地形，土地覆盖和城市化）的影响。在这里，我们利用了在这些精细尺度上阐明热浪的影响所需的高分辨率建模的最新进展。此外，我们旨在了解新一代KM规模的区域气候模型（RCMS）如何调节在众所周知的气候变化热点上热浪的代码。我们分析了15个对流渗透的区域气候模型（CPRCM，〜2–4 km网格间距）模拟及其驾驶，对流参数化的区域气候模型（RCM，〜12-15 km网格间距）的驾驶，来自Cordex旗舰飞行员对对话的模拟。重点是评估实验（2000-2009）和具有一系列气候特征的三个子域。在HWS期间，通常在夏季，CPRCMS表现出比驾驶RCMS更温暖和干燥的条件。与CPRCM相比，RCMS中的热通量分配发生了变化，导致较高的最高温度，每天的峰值高达〜150 W/m 2。这是由CPRCMS中土壤水分含量降低5–25％的驱动，这又与更长的干咒长度（最高两倍）有关。确定这些差异是否代表改进是一项挑战。然而，基于点尺度的最高温度评估表明，与RCMS相比，这种CPRCMS较高/干燥的趋势可能更现实，而参考位点的约70％表明与驾驶RCMS相比增加了附加值，仅当考虑到分布右尾部时增加到95％。相反，根据平坦区域上的高尺度网格方法，发现CPRCMS轻微有害效应。当然，CPRCM会增强干燥条件，对夏季温度高估的敲门含义。这种改善的HWS物理表示是否也对未来的变化产生了影响。
重新分析的APOL1肾脏数据支持“种族”的新道德
精确药物需要准确鉴定临床相关的患者亚组。16电子健康记录为利用机器学习的主要机会提供了17种新的患者子组的方法。然而，许多现有的方法未能充分捕获诊断轨迹与疾病之间的复杂相互作用 - 19个相关风险事件，导致亚组在事件20风险中仍然可以显示出很大的异质性，并潜在的分子机制。为了应对这一挑战，我们实施了21个Vadesc-Ehr，这是一种基于变压器的自动编码器，用于聚类从电子健康记录中提取的纵向22生存数据。我们表明，Vadesc-ehr 23在合成和现实世界基准数据集上均优于具有24个已知地面真实集群标签的合成和现实基准数据集的基线方法。在应用于克罗恩病的应用中，vadesc-ehr 25成功地识别了四个不同的亚组，具有不同的诊断轨迹和风险26个特征，从而揭示了克罗恩病的临床和遗传相关因素。我们的结果27表明，Vadesc-ehr可以成为在28中发现精密医学方法的开发中发现新型患者子组的强大工具。29
用于电力转换器模型预测控制的通用切换状态空间表示
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
生成性动力图形 - 代表性学习 -
在金融交易中进行检测至关重要，特别是对于确定诸如阴谋欺骗之类的复杂行为。传统机器学习方法主要集中在孤立的节点特征上，通常忽略了互互互操作节点的更广泛背景。基于图形的技术，尤其是图形神经网络（GNN），通过有效利用关系信息来推进该领域。但是，在现实世界中的欺骗检测数据集中，交易行为表现出动态，不规则的模式。措施欺骗检测方法虽然在某些方面有效，但仍在努力捕获动态和多样化的，不断发展的节点之间的关系的复杂性。为了应对这些挑战，我们提出了一个名为“生成动态图”模型（GDGM）的新颖框架，该框架对动态交易行为进行建模以及节点之间的关系，以学习阴谋欺骗检测的表示表示。具体来说，我们的方法结合了生成动态的潜在空间，以捕获时间模式和不断发展的市场条件。原始交易数据首先将其转换为时标的序列。然后，我们使用神经普通微分方程和门控反式单元对交易行为进行建模，以生成结合欺骗模式的时间动态的表示形式。此外，还采用了伪标记的结构和异质聚合技术来收集相关信息并提高阴谋欺骗行为的检测性能。对欺骗检测数据集进行的实验表明，我们的方法在检测准确性方面构成了最先进的模型。此外，我们的欺骗检测系统已成功部署在最大的全球交易市场之一中，进一步验证了所提出方法的实际适用性和性能。
从跨编码数据中预测生物地球化学周期的粗粒表示
抽象动机：由于DNA测序的进步，现在常规地进行了环境微生物群落的分类学分析。确定这些群落在全球生物地球化学周期中的作用需要鉴定其代谢功能，例如氢氧化，还原和碳固定。这些功能可以直接从宏基因组学数据中推断出来，但是在许多环境应用中，MetabarCoding仍然是选择的方法。从元法编码数据及其整合到地球化学循环的粗粒表示中，代谢功能的重建仍然是当今有效的生物信息学问题。结果：我们开发了一条称为Tabigecy的管道，该管道利用分类学官员来预测构成生物地球化学周期的代谢功能。在第一个步骤中，Tabigecy使用该工具Esmecata从输入液位中预测共识蛋白质组。为了优化此过程，我们生成了一个预先计算的数据库，其中包含来自Uniprot的2,404个分类单元的信息。使用BigeCyhmm搜索了共有的蛋白质组织，BigeCyhmm是一个新开发的Python软件包，依靠隐藏的Markov模型来识别参与生物地球化学周期代谢功能的关键酶。然后将代谢功能投射到周期的粗粒表示上。我们将塔博基（Tabigecy）应用于两个盐洞数据集，并通过对样品进行的微生物活性和水力化学测量结果验证了其预测。结果突出了研究微生物群落对地理化学过程的影响的方法。关键字：微生物群落，生物地球化学周期，代谢功能，分类学官员
新颖的SPD矩阵表示形式考虑交叉...
摘要 - 来自电脑摄影（EEG）信号的认知状态的准确分类对于神经科学应用至关重要，例如脑部计算机界面（BCIS）。clasification管道通常是BCI领域的最先进的。在这种类型的BCI中，基于独立频段的EEG信号的协方差矩阵用作分类特征。然而，有明显的神经科学证据表明频率带（例如跨频耦合（CFC））神经相互作用。因此，在本文中，我们提出了考虑基于Riemannian几何学的CFC的新型对称阳性（SPD）矩阵表示形式。在三种不同的CFC SPD矩阵中描述了相位和频带之间和频段之间的扩增的空间相互作用。这使我们能够包含其他歧视性神经生理特征，这些神经生理特征在传统的Riemannian EEG特征中不可用。使用公共无源BCI数据集中的心理工作负载分类任务评估我们的方法。我们的三个CFC协方差矩阵的融合模型显示，theta和Alpha频段的常规Covari-Ance矩阵的平均分类精度在统计学上显着提高。32％，在Beta和伽马频段中以4为4。34％的标准偏差较小。该结果证实了考虑到riemannian脑电图分类内和频率之间考虑更多多样化的神经生理相互作用的有效性。索引术语 - 电脑摄影（EEG），Riemannian Ge-emetry，Brain-Computer接口（BCI），跨频COU-PLING（CFC）