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ard-vae：一种统计公式，以找到变异自动编码器的相关潜在维度
变异自动编码器（VAE）[19，41]是一个人口，深，潜伏的模型（DLVM），这是由于其简单而有效的数据用于建模数据分布。优化VAE目标函数比其他DLVM更易于管理。VAE的瓶颈维度是一个至关重要的设计选择，并且对模型的性能具有很强的冲突，例如使用VAE学到的代表来找到数据集的隐藏解释因素。但是，VAE的潜在维度的大小通常被视为通过反复试验和误差经验估计的高参数。为此，我们提出了一个统计公式，以发现建模数据集所需的潜在因素。在这项工作中，我们在潜在空间中使用层次先验，使用编码数据估算潜在轴的方差，该数据标识了相关的潜在维度。为此，我们用层次的先验代替了VAE客观功能中的固定先验，使剩余的配方保持不变。我们将所提出的方法称为变异自动编码器（ARD-VAE）1中的自动相关性检测。我们证明了ARD-VAE在多个基准数据集中找到相关的LATENT尺寸及其对不同评估的效果（例如FID得分和分离分析分析）的疗效。
日记牙前线
较高感觉皮层中的语义表示构成了强大而灵活的行为的基础。这些代表以无监督的方式在整个发展过程中获得，并在有机体的寿命中不断保持。预测处理理论表明，这些表示从预测或重建感觉输入中出现。然而，众所周知，大脑会产生虚拟体验，例如在想象力和梦中，超越了以前经验丰富的投入。在这里，我们建议虚拟体验可能与塑造皮质表示的实际感觉输入一样重要。特别是，我们讨论了两个通过虚拟经验来组织表示形式的互补学习原则。首先，“对抗性梦”提出，创意梦支持对抗性学习的皮质实现，在这种学习中，反馈和前进途径参与了试图互相愚弄的富有成效的游戏。第二，“对比性的梦想”提出，通过尝试通过对比度学习过程将神经元表示与变异因素无关的因素的不变性是无关的。这些原理与已知的皮质结构和动力学以及睡眠现象学兼容，因此提供了有希望的方向，可以解释超出经典预测性处理范式的皮质学习。
从材料属性到设备指标：数据驱动的电池设计指南
Perovskite单晶也已成为可以克服常见多晶膜的限制的替代材料平台。34–38对于钙钛矿膜和单晶，适当的合成方案均采用旨在制造高质量的钙钛矿材料和层以及满足给定应用程序特定需求的相关装置。然而，这些钙棍的软晶格构成了光滑的，无针孔的佩洛维斯风筝膜的几个挑战。39–49已经开发了许多方法来有效地合成和加工多晶膜和单晶层。这篇评论的目的是总结用于钙钛矿膜的最新方法，无论是多晶和单晶薄膜，并讨论用于沉积这种材料家族的每种方法所遇到的优点和障碍。本综述旨在全面，并详细描述用于用于卤化物钙钛矿薄膜和单晶的各种不同的过程。在呈现其制造方法之前，给出了基本卤化物材料材料的简要描述，旨在使论文不仅可以访问那些希望对整个领域的整体理解的人访问，还可以访问那些寻求有关某种类型沉积过程的基本信息的人。
代谢合成致死的发展及其对甲状腺癌的影响
针对基因变异的癌症疗法是甲状腺癌领域的一个热门话题，甲状腺癌经常携带 RAS 、 RAF 和 RET 基因突变。不幸的是，美国食品和药物管理局批准的 BRAF 抑制剂对 BRAF 突变型甲状腺癌的治疗效果相对较低；此外，癌症经常获得耐药性，从而阻碍有效治疗。基因组学和转录组学的最新进展使人们更全面地了解甲状腺癌中存在的各种突变，包括驱动突变和信使突变。此外，我们对癌症的理解表明，致癌突变会驱动肿瘤发生并诱导癌细胞代谢重新布线，从而促进突变细胞的存活。合成致死 (SL) 是一种中和突变基因的方法，这些基因以前被认为无法通过传统的基因型靶向治疗进行靶向。由于这些代谢事件是癌细胞特有的，我们有机会开发新的疗法，专门针对肿瘤细胞而不影响健康组织。本文将介绍基于代谢的癌症治疗的发展，重点介绍甲状腺癌中的代谢 SL 概念。最后，我们将讨论代谢重编程的基本含义及其对甲状腺癌 SL 未来发展方向的作用。
重力与模态无关的效应在塑造3D空间的内部表示视觉和触觉对象感知的内部表示
对3D形状的视觉和触觉感知受到扭曲的困扰，这受到非视觉因素（例如重力前庭信号）的影响。重力是否直接作用于视觉或触觉系统，还是在较高的，与模态无关的信息处理水平上仍然未知。为了检验这些假设，我们通过要求男性和女性人类受试者在直立和仰卧姿势以及微重力中执行“平方”任务来检查视觉和触觉3D形状感知。受试者调整了3D对象的一个边缘，以匹配三个规范参考平面中每个对象的长度，我们记录了匹配误差以获得感知到的3D形状的表征。结果显示了视觉和触觉方式的相反的，以身体为中心的错误模式，其幅度是负相关的，表明它们以不同的，特定于模态的代表出现，尽管如此，这些代表还是在某种级别上链接的。的失重以相同的方式显着调节视觉和触觉感知扭曲，这表明重力的效果是常见的，与模态无关的起源。总体而言，我们的发现显示了形式特异性的视觉和触觉感知扭曲之间的联系，并在与模态无依赖性的内部表示上演示了与重力相关的信号的作用，以及用于解释传统感觉输入的人体内部3D空间。
来自全球北方的青春期概念适合非洲？辩论
⇒青春期被广泛定义为生命过程中一个独特的阶段，在该过程中，一个人完成了从童年到成年的生物学发展和过渡。⇒本文提出了一场辩论，该辩论于2018年在坦桑尼亚姆万扎的一项科学研讨会上进行，这是对非洲的特殊性，并扩大了由这种概念所塑造的健康干预措施和全球卫生政策，可以普遍适用和相关。⇒运动的支持者认为，当获得青春期时，青春期确实是一个独特的发育阶段，而发生的神经认知发展会影响影响健康结果的行为。这是普遍发生的，以文化仪式为特征，并在法律框架中得到认可，因此，理解中的地理区分是不必要的。⇒对手认为，青春期不仅仅是一种生物学或法律认可的成年过渡：相反，包括原始的概念是由在文化环境中建立的信念，价值观和指出所塑造的。这个概念对非洲是不和谐的，因为它优先考虑个人主义，而不是共产主义，并将其归因于全球北方所接受的性别和社会角色。⇒因此，针对非洲青少年的许多干预措施仍然无效。观念是，起源于全球北部但普遍应用的青春期概念是殖民主义的一种概念，这对来自全球南方人民的现实现实和理解的价值较少。
语言对视觉感知的短暂和长期影响：通过记忆巩固改变大脑动态
简介 越来越多的证据表明，语言会影响感知（例如，Lupyan 等人，2020 年）。例如，感知上相似的物体或颜色如果被标记为不同，则会被认为彼此更加不同。这种现象称为类别感知 (CP)，可以增强对跨越语言类别边界的刺激的辨别能力，甚至有意识地检测刺激（Athanasopoulos & Casaponsa，2020 年；Maier & Abdel Rahman，2018 年、2019 年；Regier & Kay，2009 年；Thierry 等人，2009 年）。人们反复发现，CP 在右视野中更为明显或仅限于右视野，表明其与大脑左半球的语言区域有关（Drivonikou 等人，2007 年；Maier 等人，2014 年；Maier 和 Abdel Rahman，2019 年；Regier 和 Kay，2009 年）。然而，语言调节感知的神经认知动力学尚未完全了解。语言是通过在线调节还是通过长期改变心理表征来影响感知，这个问题仍存在争议（Lupyan 等人，2020 年）。激活语言结构是否会在当下影响所谓的非语言感知任务，或者语言类别的学习是否会形成稳定的感知表征，而这些表征后来会在“离线”表现出调节的感知？
利用变分自动编码器进行生成主动学习，用于兽医学放射学数据生成
摘要 — 近年来，随着人们对宠物保健的兴趣日益浓厚，兽医对计算机辅助诊断 (CAD) 系统的需求也随之增加。由于缺乏足够的放射学数据，兽医 CAD 的发展陷入停滞。为了克服这一挑战，我们提出了一种基于变分自动编码器的生成主动学习框架。此方法旨在缓解兽医 CAD 系统可靠数据的稀缺问题。本研究利用了包括心脏扩大放射图像数据和慢性肾病超声图像数据的数据集。在删除注释并标准化图像后，我们采用了一个数据增强框架，该框架包括数据生成阶段和用于过滤生成数据的查询阶段。实验结果表明，当通过该框架生成的数据添加到生成模型的训练数据中时，射线图像中的 frechet 起始距离从 84.14 减小到 50.75，超声图像中的 frechet 起始距离从 127.98 减小到 35.16。随后，当生成的数据被纳入分类模型的训练中时，混淆矩阵的真负数也从射线照片上的 0.16 提高到 0.66，超声图像上的真负数从 0.44 提高到 0.64。所提出的框架有可能解决医学 CAD 数据稀缺的挑战，从而促进其发展。
大脑信号可以揭示与人类语言的内部对齐吗？
大脑信号（例如脑电图（EEG））和人类语言已被广泛探讨了许多下游任务，但是，它们之间的联系并未得到很好的探索。在这项研究中，我们探讨了脑电图和语言之间的关系和依赖性。要在表示水平上研究，我们引入了MTAM，MTAM是一个最终的transformer a strignment m odel，以观察两种方式之间的协调表示。我们使用各种关系对齐的寻求对准技术，例如规范相关性分析和浪费stein距离，作为转化特征的损失函数。在下游应用程序，情感分析和关系检测上，我们在两个数据集中获得了新的最新结果，即Zuco和K-Emocon。我们的方法在K-Emocon上的F1得分提高了1.7％，对Zuco数据集的F1得分提高了9.3％，以进行分析，而Zuco的FON得分为7.4％。此外，我们还提供了性能改进的插入：（1）特征分布显示了对齐模块发现和编码脑电图与语言之间关系的有效性； （2）对齐权重显示不同语言语义和脑电图频率特征的影响； （3）大脑地形图提供了大脑区域连通性的直观演示。我们的代码可在https://github.com/ jason-qiu/eeg_language_alignment上找到。
应用智能30周年 - Digibug Principal
摘要应用智能是人工智能领域中最重要的国际科学期刊之一。从1991年开始，应用的情报一直在为新的和创新的智能系统，方法论及其在解决现实生活中的复杂问题方面的应用方面提供了研究。以这种方式，应用的情报托管了2,400多个出版物，并获得了约31,800次引用。此外，应用工业，学术和科学社区所认可的，作为智能制造，保护隐私系统，风险分析，基于知识的管理，基于知识的管理，现代技术的最新创新和高级解决方案的来源，可改善健康的卫生保健系统，帮助政府的方法以及解决工业问题，以帮助政府和解决工业问题，这些问题是通过大规模探讨的。牢记应用Intel-Ligence的核心在2021年庆祝其成立30周年，分析其书目测量表现，概念结构和主题演变是适当的。 为此，本文使用Scimat对1991年至2020年的应用智能进行了文献计量表现和概念结构分析。 首先，根据从Scopus检索到的数据分析期刊的性能，将重点放在作者，企业，国家，组织，组织，资助机构和最相关的出版物的生产率上。 最后，牢记应用Intel-Ligence的核心在2021年庆祝其成立30周年，分析其书目测量表现，概念结构和主题演变是适当的。为此，本文使用Scimat对1991年至2020年的应用智能进行了文献计量表现和概念结构分析。首先，根据从Scopus检索到的数据分析期刊的性能，将重点放在作者，企业，国家，组织，组织，资助机构和最相关的出版物的生产率上。最后，