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皮质兴奋性中的调节会破坏感知级刺激处理中的信息传递
尽管对行为变异性的神经基础显着兴趣，但对无法响应感知水平刺激的皮质机制几乎没有光明。我们假设由感知水平刺激引起的皮质活性对皮质兴奋性的瞬间发光很敏感，因此可能无法提出产生行为反应。我们使用电子摄影记录测试了这一假设，以遵循六个人类受试者的皮质活性的传播，这些受试者对感知水平的听觉刺激做出了反应。在这里我们表明，对于没有导致行为反应的演示文稿，皮质活性的可能性从听觉皮层到运动皮层降低，并且与局部皮质兴奋性降低有关。皮质兴奋性进行了量化。因此，当人类的听觉刺激接近感知水平的阈值时，皮质兴奋性中的瞬间瞬间弹性决定了对感觉刺激的皮质反应是否成功地将听觉输入连接到了结果行为反应。
热和听觉不愉快刺激对健康个体中运动图像的影响
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者此版本发布于2025年3月10日。 https://doi.org/10.1101/2025.03.06.25323546 doi：medrxiv preprint
视觉刺激背景亮度对引发稳态视觉诱发电位的影响
归因于脑电图（EEG）信号的信噪比差（SNR）[3]。可以通过增加信号水平和/或降低噪声水平来改善SSVEP信号的SNR。研究人员在改善SSVEP的SNR并提高BCI性能方面取得了长足的进步。首先，研究人员通过应用高级信号处理方法改善了SNR。例如，在当前的BCI系统中广泛使用试验平均，以改善脑电图分析中的SNR [3]。空间过滤已用于将多通道脑电图数据投射到低维空间空间中，以消除任务 - 无关的组件并改善与任务相关的EEG信号的SNR [4]。对于SSVEP，规范相关分析（CCA）方法可以最大程度地提高SSVEP的检测频率[5，6]。独立的组件分析是另一种空间滤波方法，通过将与任务相关的脑电图组件与任务 - iRrelevant eeg和人为成分分开，从而增强了脑电图信号的SNR [7，8]。第二，研究人员设计了实验以获得增强的与任务相关的脑电图信号并改善SNR。例如，在有效的基于SSVEP的BCI中，与使用Checkerboard刺激获得的刺激相比，使用情感人脸的视觉刺激大大提高了SSVEP信号的振幅[9]。第三，一些研究人员调整了视觉刺激亮度的参数，以调节SSVEP响应的幅度，从而改善了SSVEP的SNR [10-12]。例如，相关研究表明，亮度对比信息对于形式，运动和深度的感知至关重要[13，14]。亮度对比或“调制深度”定义为最大亮度的比率减去最小亮度与最大亮度以及
在人工智能刺激计划中，预算拨款 50 亿卢比用于教育卓越中心 - 印度斯坦时报
教育人工智能卓越中心是第四个宣布成立的此类中心。2023 年，西塔拉曼宣布成立农业、卫生和可持续城市人工智能卓越中心。在预算演讲后的媒体互动中，IT 部长 Ashwini Vaishnaw 还表示，新卓越中心的拨款是印度人工智能使命拨款的一部分，印度人工智能使命是 IT 部推动本土人工智能发展的举措，该举措于 2024 年 3 月获得批准，拨款 10,371.92 亿卢比，分五年使用。
访问癌症的有针对性疗法：自我和集体倡导与主流>一起
illy，即8-14 Hz）与视觉任务中主观性能的度量成反比，例如置信度和视觉意识。有趣的是，相同的EEG签名似乎不会影响任务绩效（即准确性）的观点。我们在这里检查了当使用严格的精度措施时，这种解离是否存在。以前的脑电图研究已采用2-替代强制选择（2-AFC）歧视任务来将刺激前振荡活动链接到纠正/不正确的响应作为单次审判水平上准确性/客观绩效的指数。但是，2-AFC任务不能很好地估计单次试验准确性，因为将归类为控制的许多响应将受到猜测的污染（猜测的机会正确的响应率为50％）。在这里，我们采用了19个AFC的信函标识任务来衡量准确性和主观报道的每个试验的感知意识水平。作为正确的猜测率可以忽略不计（〜5％），此任务提供了更纯净的精度。我们的结果复制了刺激前α/β波段功率和感知意识等级之间的反相关关系，而没有与犯罪准确性的联系。刺激前振荡阶段无法预测主观意识或准确性。我们的结果证实了刺激前的EEG Power-Task性能链接的解离，以实现主观和客观措施，并进一步证实了刺激前的alpha功率作为视觉意识的神经预测指标。
双引导脑扩散模型：从人类视觉刺激 fMRI 进行自然图像重建
摘要：从记录大脑活动的 fMRI 信号中重建视觉刺激是一项具有挑战性的任务，在神经科学和机器学习领域具有重要的研究价值。先前的研究倾向于强调重建刺激图像的像素级特征（轮廓、颜色等）或语义特征（对象类别），但通常这些属性不会一起重建。在这种情况下，我们介绍了一种新颖的三阶段视觉重建方法，称为双引导脑扩散模型 (DBDM)。首先，我们使用非常深的变分自动编码器 (VDVAE) 从 fMRI 数据中重建粗略图像，捕捉原始图像的底层细节。随后，使用引导语言图像预训练 (BLIP) 模型为每个图像提供语义注释。最后，利用多功能扩散 (VD) 模型的图像到图像生成管道从由视觉和语义信息引导的 fMRI 模式中恢复自然图像。实验结果表明，DBDM 在定性和定量比较方面均超越了以前的方法。特别是，DBDM 在重建原始图像的语义细节方面取得了最佳性能；Inception、CLIP 和 SwAV 距离分别为 0.611、0.225 和 0.405。这证实了我们模型的有效性及其推动视觉解码研究的潜力。
刺激绿色经济。eco.business 基金支持可持续生产方法——现在也包括非洲
在非洲，尽管取得了重大进展，但饥饿和营养不良仍然是一个严重问题。人口增长率位居世界前列，这加剧了这一问题。因此，非洲不仅需要更多的农业，还需要更密集的农业。然而，如果要成为一种可持续的长期模式，就不能以牺牲环境为代价来扩大农业。因此，非洲必须协调其经济增长和对粮食日益增长的需求与环境原则。这首先适用于保护非洲大陆特别丰富的森林和生物多样性。但这两者都面临着相当大的压力。
预期的大脑活动取决于预期刺激的感觉方式：从单次试验分析中获得的见解
。CC-BY 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权持有者于 2024 年 9 月 9 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2023.09.27.559806 doi：bioRxiv 预印本
普通智能手机上运行的移动 VR 显示屏与标准 PC 显示屏在 P300-BCI 刺激呈现方面的比较
摘要 — 基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 是一种很有前途的技术，可用于增强虚拟现实 (VR) 应用，尤其是游戏。我们专注于所谓的 P300-BCI，这是一种稳定而准确的 BCI 范例，依赖于识别刺激后约 300 毫秒 EEG 中出现的正事件相关电位 (ERP)。我们实现了这种 BCI 的基本版本，该版本显示在普通且价格合理的基于智能手机的头戴式 VR 设备上：即移动和被动 VR 系统（除智能手机外没有其他电子元件）。手机执行刺激呈现、EEG 同步（标记）和反馈显示。我们将 VR 设备上的 BCI 的 ERP 和准确性与个人计算机 (PC) 上运行的传统 BCI 进行了比较。我们还评估了主观因素对准确性的影响。这项研究是受试者内部研究，每种模式有 21 名参与者，每人进行一次会议。尽管与 PC 系统相比，VR 系统中的 P200 ERP 明显更宽更大，但 PC 和 VR 系统之间的 BCI 准确度没有显著差异。
AP 研讨会绩效任务 2：基于个人研究的...
学生可以使用生成的AI工具作为可选的辅助工具来探索潜在的询问主题，初步搜索信息来源，确认他们对复杂文本的理解或检查他们的语法和语气的写作。但是，学生必须直接阅读主要和次要来源，进行自己的分析和综合证据，并就如何在写作和演讲中有效地进行有效交流做出自己的选择。仍然有责任在执行绩效任务时深入互动并融合各种观点。学生必须与他们的老师一起完成临时“检查站”，以展示与任务的真正互动。